La conception d’un système de transport en commun doit prendre en compte différentes dimensions pour résoudre deux problèmes importants d’optimisation : l’ordonnancement des véhicules (le graphicage) et l’affectation des conducteurs (l’habillage). Dans nos travaux, nous nous sommes focalisés sur le problème de l'habillage. L’objectif est de minimiser le nombre de conducteurs en respectant toutes les contraintes sociales et économiques. Par sa nature combinatoire, l’habillage est considéré comme une tâche complexe du processus de conception de réseaux de transport en commun. Nous avons proposé une approche fondée sur les hyper-heuristiques dont le principal avantage réside dans leur faculté d’adaptation à différents problèmes. Nous nous sommes intéressés plus particulièrement à une approche coopérative, capable de prendre en compte les changements au cours du processus de résolution. Nous avons étendu les fonctionnalités et amélioré les performances du framework traditionnel des hyper-heuristiques. L’algorithme proposé comporte une combinaison de plusieurs phases et plusieurs niveaux. La métaphore de la coalition est utilisée pour permettre la coopération entre hyper-heuristiques. Elle est destinée à favoriser la diversification des solutions et amplifier la capacité de recherche selon un contrôle décentralisé où chaque hyper-heuristique possède une certaine autonomie. Il est ainsi possible d’envisager différents modes de coopération entre les hyper-heuristiques : partage de solutions, apprentissage par mimétisme ou encore mise en concurrence de différentes stratégies de recherche. L’expérimentation a été réalisée aussi bien sur des instances réelles que sur des benchmarks. Elle a donné de bons résultats tant sur la déviation que sur le temps d’exécution. / The design of public transport system must take into account different dimensions to solve two main problems of optimization: the vehicles scheduling and driver scheduling. In our work, we focused on bus driver scheduling. Its objective is to minimize the number of drivers in accordance with social and environmental constraints. By its combinatorial nature, bus driver scheduling is considered a complex task in the design process of network transport. We have proposed an approach based on hyper-heuristics whose main advantage lies in their ability to adapt to different problems. We are particularly interested in a cooperative approach, which is able to take into account changes in the resolution process. We have extended the functionality and improved performance of the traditional framework of hyper- heuristics by proposing a pattern based on an organizational model. The proposed algorithm consists of a combination of several phases and several levels. The metaphor of the coalition is used to make cooperate several hyper-heuristics. The coalition is intended to favor diversified solutions and expand search capacity with decentralized control where each hyper-heuristic has certain autonomy. It is thus possible to consider different ways of cooperation between the hyper-heuristics: sharing solutions, learning by mimetism or carrying out different competitive search strategies. The experiment was carried out both on real-world instances and benchmarks. It gave good results on both quality of solution and execution time