Le travail présenté dans cette thèse traite de l'extraction de connaissances à l'aide de métaheuristiques et de ses applications à des problématiques en génomique. Dans un premier temps, nous donnons un état de l'art des métaheuristiques utilisées pour l'extraction de connaissances et plus particulièrement de l'utilisation des algorithmes génétiques en orientant notre présentation sur trois aspects fondamentaux des métaheuristiques : la représentation d'une solution, la fonction d'évaluation et le choix des opérateurs. Nous présentons ensuite deux problématiques issues d'une collaboration avec l'Institut de Biologie de Lille autour de la recherche de facteurs génétiques de prédisposition à certaines maladies multifactorielles (diabète de type II, obésité). Nous proposons une modélisation de ces problèmes en problèmes d'extraction de connaissances. Nous traitons ensuite les différentes taches d'extraction de connaissances identifiées comme des problèmes d'optimisation et proposons un schéma d'algorithme génétique possédant des mécanismes avancés d'intensification et de diversification pour les résoudre. Les apports de ces mécanismes sont testés modulairement afin de montrer leurs performances. Nous intégrons également des connaissances du domaine biologique afin de répondre aux problématiques posées. Cette intégration s'effectue aussi bien au niveau des fonctions d'évaluation proposées qu'au niveau de certains mécanismes utilisés. Enfin, différents modèles de parallélisme sont utilisés.