L'objectif principal de cette thèse est de proposer une approche efficace de modélisation et de résolution pour le problème d’ordonnancement, en mettant l’accent sur le partage multi-ressources et sur l’incertitude potentielle d’occurrence de certains événements. L'ordonnancement a pour objectif de réaliser un ensemble de tâches à la fois en respectant des contraintes prédéfinies et en optimisant le temps. Ce travail s’intéresse en particulier à la minimisation du temps total d’exécution. La plupart des approches existantes préconisent une modélisation mathématique exprimant des équations et des contraintes pour décrire et résoudre des problèmes d’ordonnancement. De telles démarches ont une complexité inhérente. Cependant dans l’industrie, la tâche de planification est récurrente et peut requérir des changements fréquents des contraintes. Outre cela, la prise en compte d’événements incertains est peu supportée par les approches existantes; cela peut toutefois augmenter la robustesse d’un ordonnancement. Pour répondre à ces problématiques, après une introduction, le chapitre 2 aborde le problème de l’ordonnancement à travers une démarche de modélisation visuelle, expressive et formelle, s’appuyant sur les automates pondérés et sur la théorie des automates temporisés. L’originalité des modèles proposés réside aussi dans leur capacité de décrire le partage de ressources multiples et proposer une approche de résolution efficace. Ces modèles ont l’avantage d’être directement exploitables par des outils de vérification formelle, à travers une démarche de preuve par contradiction vis-à-vis de l’existence d’une solution. Les résultats effectifs sont obtenus grâce à l’outil UPPAAL. La complexité inhérente à la production d’une solution optimale est abordée à travers un algorithme de recherche et d’amélioration itérative de solutions, offrant une complexité très prometteuse sur la classe de problèmes étudiés. Dans le chapitre 3, une composition synchrone est d’automates pondérés est proposée dans le but de résoudre le problème d’ordonnancement en effectuant une analyse d’atteignabilité optimale directement sur les modèles automates pondérés. Dans le quatrième chapitre, divers comportements incontrôlables tels que le temps de début, la durée de la tâche et l'occurrence d’échec dans un problème d‘ordonnancement sont modélisés par des automates de jeu temporisés. Ensuite, le problème est résolu en effectuant une synthèse de stratégie optimale dans le temps dans l'outil de synthèse TIGA. / The objective of scheduling problems is to find the optimal performing sequence for a set of tasks by respecting predefined constraints and optimizing a cost: time, energy, etc. Despite classical approaches, automata models are expressive and also robust against changes in the parameter setting and against changes in the problem specification. Besides, few studies have used formal verification approaches for addressing scheduling problems; yet none of them considered challenging and practical issues such as multi-resource sharing aspect, uncontrollable environment and reaching the optimal schedule in a reasonable time for industrializing the model. The main objective of this thesis is to propose an efficient modeling and solving approach for the scheduling problem, considering multi-resource sharing and potential uncertainty in occurrence of certain events. For this purpose, after an introduction in Chapter 1, Chapter 2 addresses the problem of scheduling through a visual, expressive and formal modeling approach, based on weighted automata and the theory of timed automata. The originality of the proposed approach lies in ability of handling the sharing of multiple resources and proposing an efficient solving approach. The proposed models have the advantage of being directly exploitable by means of formal verification tools. The results are obtained using the UPPAAL tool. To solve the problem, an algorithm is developed based on iterating reachability analysis to obtain sub-optimal makespan. Results show the proposed model and solving approach provides a very promising complexity on the class of studied problems and can be applied to industrial cases. In Chapter 3, a synchronous composition of weighted automata is proposed to solve the scheduling problem by performing an optimal reachability analysis directly on the weighted automata models. In the fourth chapter, various uncontrollable behaviors such as the start time, the duration of the task and the failure occurrence in a scheduling problem are modeled by timed game automata. Then, the problem is solved by performing an optimal strategy synthesis over time in TIGA as a synthesis tool.