Ce mémoire de thèse constitue une contribution à l'investigation des génératrices destinées à une application éolienne en mer. Le but est de rechercher les solutions optimales dans un domaine de recherche vaste contenant entre huit et onze variables d'optimisation, tout en respectant un cahier de charge bien précis. Afin d'y parvenir, un modèle multi-physique a été développé permettant la détermination des distributions du champ électromagnétique et de température dans les topologies de génératrices choisies avec prise en considération des non-linéarités des matériaux. La méthode des constantes localisées couplée aux fonctions d'interpolations a été choisie comme solution offrant un bon rapport temps de calculs/précision, prenant ainsi en considération les caractéristiques des matériaux (thermiques et magnétiques). Le modèle développé a été couplé à un algorithme d'optimisation génétique, NSGAII, permettant dans un premier temps ; d'investiguer le poids nécessaire des aimants permanents et des parties actives de deux topologies de génératrices synchrones à aimant permanent où dans la première les aimants sont montés en surfaces et dans la seconde insérés en concentration de flux, trois puissances différentes ont été investiguées 5, 8 et 15 [MW]. Dans un second temps, l'intégration d'un multiplicateur de vitesse magnétique dans la chaîne de conversion éolienne a été étudiée à travers la même approche optimale utilisée précédemment tout en comparant le poids nécessaires des aimants permanents pour ce type d'entrainement avec celle des topologies à attaque directe (sans multiplicateur de vitesse). / The aim of this PhD report is the investigation of electrical generators dedicated to an offshore wind turbine application. The main goal is to find optimal solutions in a vast research domain containing between eight and eleven optimization variables, while respecting a the imposed constraints. In order to achieve this goal, a multi-physics model was developed allowing the determination of the electromagnetic and temperature fields distributions in the selected topologies. Lumped models coupled to the interpolation functions were chosen as a solution offering a good computation time / precision ratio, thus taking into consideration the characteristics of the materials (thermal and magnetic). The developed model was coupled to a genetic optimization algorithm, NSGAII, allowing at first; the investigation of the necessary permanent magnets weight and the active parts one of two permanent magnet synchronous generator topologies where in the first the magnets are mounted in surfaces and in the second inserted in order to have flux concentration, three different powers have been investigated 5, 8 and 15 [MW]. Second, the integration of a magnetic gear in the wind energy conversion chain was studied using the same optimal approach previously used, while comparing the weight required of permanent magnets for this type of training with that of direct drive topologies (without gearbox).