Dans ce rapport nous décrivons les nouvelles possibilités offertes par les algorithmes d'optimisation génétiques dans le domaine de l'électrotechnique. Après avoir analysé les différentes méthodes d'optimisation existantes, nous mettons en évidence leur points forts et leurs points faibles en les comparant sur différents cas tests. Les conclusions et les constations issues de ces confrontations nous ont guidé pour développer un algorithme d'optimisation perfonnant c'est-à-dire à la fois capable de localiser l'optimum global et peu coûteux en nombre d'évaluations de la fonction à optimiser. L'introduction d'infonnations supplémentaires concernant la "nature" des paramètres du problème traité s'est avérée fondamentale pour les algorithmes génétiques et ce point a été abordé car nous n'avons pas voulu limiter nos optimisations à un domaine bien particulier de l'électrotechnique. Les algorithmes d'optimisation mis au point ont été validés sur trois applications distinctes: - Optimisation de la forme d'un refroidisseur pour composant de puissance. - Optimisation de maillages tridimensionnels pour des logiciels éléments fInis . - Optimisation de la forme d'un dispositif électromagnétique composé de bobines supraconductrices.