Cette thèse présente de nouvelles techniques pour les Constraint Games.La manière de résoudre un Constraint Game est repensée en terme de propagation de contraintes.Les préférences des joueurs sont maintenant considérées comme des contraintes globales permettant une intégration transparente dans les solveurs de contraintes ainsi que d'améliorer l'efficacité du framework.Notre nouveau solveur ConGA est diffusé en open source.Celui-ci est plus rapide que les travaux connexes et est capable de trouver tous les équilibres de Nash, et cela même dans des jeux avec 200 joueurs voir 2000 pour certains jeux graphiques.Grâce à cette perspective, le framework a pu être utilisé pour résoudre un problème de routage dans le domaine des télécommunications. Les aspects centralisé et décentralisé ont été étudiés.La comparaison de ces derniers est très importante pour évaluer la qualité de service dans les applications multi-utilisateurs. L'évaluation de cette dernière peut être très coûteuse, c'est pourquoi nous proposons plusieurs techniques permettant d'améliorer la résolution de ce problème et ainsi d'améliorer la résolution du problème. / This thesis revisits the Constraint games framework by rethinking their solving technique in terms of constraint propagation.Players preferences are considered as global constraints making transparently the integration in constraints solvers.It yields not only a more elegant but also a more efficient framework.We release our new solver ConGA in open source.Our new complete solver is faster than previous state-of-the-art and is able to find all pure Nash equilibrium for some problems with 200 players or even with 2000 players in graphical games.This new perspective enables us to tackle real-worlds Telecommunication problems.This problem is solved with a centralized perspective and a decentralized one.The comparison of the two last approaches is really important to evaluate the quality of service in multi-users application, but computationally consuming.That is why, we propose new techniques in order to improve the resolution process.