Le processus de sélection de portefeuille peut être effectué en deux étapes: la première consiste à évaluer les actifs financiers et la deuxième à déterminer la combinaison d’actifs qui permettrai d‘allouer de façon optimale la richesse. La combinaison des actifs financiers retenue à la fin de ce processus se doit de répondre simultanément et de façon optimale aux différents objectifs de l‘investisseur. Le problème de sélection de portefeuille peut être considéré comme un processus de décision multicritère. Dans cette thèse, plusieurs critères ont été analysés et on a tenté de répondre à la question de combien et où investir ? On a proposé une nouvelle approche multicritère basée sur la méthode d‘enveloppement des données (DEA) et l‘approche de l‘efficacité croisée pour sélectionner un portefeuille d’actifs financier. La première méthodologie proposée consiste à incorporer la méthode d’efficacité croisée dans un espace Moyenne-Variance-Skewness-Kurtosis (MVSK). Le deuxième modèle combine la mesure de l'efficacité croisée par l'enveloppement de données vue comme solution d'un jeu avec la composante risque pour choisir un portefeuille. Finalement, on a proposé d’incorporer la mesure de l'efficacité croisée par l'enveloppement de données vue comme solution d'un jeu dans un modèle d’arbitrage entre profitabilité et efficacité afin de sélectionner un portefeuille. Globalement, ces méthodes ont permis la discrimination entre les actifs financiers et de leur donner un classement unique dans un premier temps, ensuite de sélectionner un portefeuille en prenant en considération les préférences du décideur. / The process of portfolio selection could be divided into two stages: the first one is the evaluation of financial assets and the second is to choose the best ones to construct portfolio. It can be considered as Multi-Criteria-Decision-Making (MCDM) process. It consists in selecting a combination of financial assets that can best meet the investors’ objective. In this dissertation, different criteria are analyzed and the question of where and how much money to allocate to each of the financial asset is processed. We propose a new multi-criteria analysis approach to portfolio selection based on Data Envelopment Analysis (DEA) cross-efficiency model. The first methodology consists in nesting the DEA cross-efficiency model into the Mean-Variance-Skewness-Kurtosis (MVSK) space. The second model combines the DEA game cross-efficiency approach with risk component to select portfolio. Finally, we propose a model incorporating the DEA game cross-efficiency into Profitability-Efficiency. Overall, these methodologies provide more discrimination for financial assets by providing unique ranks in a first step and permit to select portfolio by underlying preferences of the decision-maker in a second step.