Un problème courant en logistique, gestion d’entrepôt, industrie manufacturière ou gestion d’énergie dans les centres de données est de placer des objets dans un espace limité, ou conteneur. Ce problème est appelé problème de placement. De nombreux travaux dans la littérature gèrent le problème de placement en considérant des objets de formes particulières ou en effectuant des approximations polygonales. L’objectif de cette thèse est d’autoriser toute forme qui admet une définition mathématique (que ce soit avec des inégalités algébriques ou des fonctions paramétrées). Les objets peuvent notamment être courbes et non-convexes. C’est ce que nous appelons le problème de placement générique. Nous proposons un cadre de résolution pour résoudre ce problème de placement générique, basé sur les techniques d’intervalles. Ce cadre possède trois ingrédients essentiels : un algorithme évolutionnaire plaçant les objets, une fonction de chevauchement minimisée par cet algorithme évolutionnaire (coût de violation), et une région de chevauchement qui représente un ensemble pré-calculé des configurations relatives d’un objet (par rapport à un autre) qui créent un chevauchement. Cette région de chevauchement est calculée de façon numérique et distinctement pour chaque paire d’objets. L’algorithme sous-jacent dépend également du fait qu’un objet soit représenté par des inégalités ou des fonctions paramétrées. Des expérimentations préliminaires permettent de valider l’approche et d’en montrer le potentiel. / A common problem in logistic, warehousing, industrial manufacture, newspaper paging or energy management in data centers is to allocate items in a given enclosing space or container. This is called a packing problem. Many works in the literature handle the packing problem by considering specific shapes or using polygonal approximations. The goal of this thesis is to allow arbitrary shapes, as long as they can be described mathematically (by an algebraic equation or a parametric function). In particular, the shapes can be curved and non-convex. This is what we call the generic packing problem. We propose a framework for solving this generic packing problem, based on interval techniques. The main ingredients of this framework are: An evolutionary algorithm to place the objects, an over lapping function to be minimized by the evolutionary algorithm (violation cost), and an overlapping region that represents a pre-calculated set of all the relative configurations of one object (with respect to the other one) that creates an overlapping. This overlapping region is calculated numerically and distinctly for each pair of objects. The underlying algorithm also depends whether objects are described by inequalities or parametric curves. Preliminary experiments validate the approach and show the potential of this framework.