Les travaux de cette thèse réalisée sous contrat CIFRE portent sur des problématiques d’ordonnancement de projets mufti-compétences. Définis en collaboration avec des experts de gestion de projet au sein de la société Néréide, deux modèles d’ordonnancement de projet font l’objet de cette étude. Dans le premier modèle, une tâche est définie par l’ensemble des compétences dont elle a besoin, la charge nécessaire de chaque compétence ainsi que la possibilité d’être interrompue ou non. Pour l’élaboration d’un planning prédictif respectant toutes les contraintes et minimisant la date de fin du projet, nous proposons des heuristiques de liste et métaheuristiques. Un modèle mathématique linéaire en nombres entiers ainsi que des bornes inférieures sont également développés. Dans un second temps, nous proposons, à partir d’un planning prédéfini, des méthodes pour ajuster le planning et répondre aux aléas survenus lors du déroulement du projet. Pour résoudre ce problème réactif, nous proposons une approche exacte itérative basée sur une formulation linéaire en nombres entiers ainsi qu’un algorithme génétique de type NSGA-II. Il s’agit donc d’une approche réactive bicritère où les solutions calculées doivent minimiser à la fois la date d’achèvement du projet et le nombre maximum de changements d’affectation de tâches aux employés. Dans le deuxième modèle, un cas particulier du modèle préemptif précédent est étudié. Nous nous intéressons au cas où une tâche nécessite une seule compétence avec possibilité de préemption seulement si les ressources ne sont pas disponibles (absence, congés, etc.). Dans ce modèle, une tâche est définie également par sa date de disponibilité et une date de fin souhaitée. Un coût d’utilisation personne/compétence est introduit. Pour ce dernier modèle, il s’agit d’un problème d’ordonnancement de projet bicritère, pour lequel les solutions calculées doivent minimiser le retard maximum et le coût global d’affectation des personnes aux tâches. Des heuristiques et métaheuristiques sont proposées pour ce modèle. Certaines méthodes de résolution proposées ont été implémentées sous forme d’add-ons intégrables au framework OFBiz. / The work presented in this thesis deals with multi-skill project scheduling problems. We have studied two models of project scheduling which are defined in collaboration with project management experts in Néréide company. In the first model, a task is defined by a set of required skills, the load needed for each skill as welI as the possibility of preemption. To build a predictive planning which respects aIl problem constraints and minimize the project completion time (makespan), we propose heuristics and meta-heuristics methods. A mixed integer mathematical linear programming model and lower bounds are also proposed. From a predefined planning, we propose an exact method based on a mathematical program as weIl as a genetic algorithm of type NSGA-II allowing to deal with disruptions occurred during the project realization. It is, therefore, a reactive approach in which we look for feasible solutions minimizing both the project completion date and the maximum number of resources assignment changes. In the second studied model, we focus on a case where a task exactly requires one skill with preemption possibility only in case of resources unavailability. In this model, a task is also characterized by its release and due date. A cost per person/skill is given. It is, therefore, a bi-objective problem in which the computed solutions must minimize both the maximum tardiness and the project global cost. Heuristics and meta-heuristics are proposed for solving this problem. Some proposed methods are integrated in the framework OFBiz as add-ons.