Cette dissertation traite des trois thématiques suivantes : incertitude, fonctions d’utilité et non-arbitrage. Dans le premier chapitre, nous supposons qu’il n’y a pas d’incertitude sur les croyances et établissons l’existence d’un portefeuille optimal pour un investisseur qui opère dans un marché financier multi-période à temps discret et maximise son espérance terminale d’utilité. Nous considérons des fonctions d’utilité aléatoires non concaves, non continues définies sur l’axe réel positif. La preuve repose sur de la programmation dynamique et des outils de théorie de la mesure.Dans les trois chapitres suivant nous introduisons le concept d’incertitude knightienne et adoptons le modèle de marché financier multi-période à temps discret avec croyances multiples non dominées introduit par B. Bouchard and M. Nutz (Arbitrage and duality in nondominated discrete-time models)Dans le second chapitre, nous étudions la notion de non-arbitrage quasi-sûre introduite par B. Bouchard and M. Nutz (Arbitrage and duality in nondominated discrete-time models) et en proposons deux formulations équivalentes: une version quantitative et une version géométrique. Nous proposons aussi une condition forte de non-arbitrage afin de simplifier des difficultés techniques.Nous utilisons ces résultats dans le troisième chapitre pour résoudre le problème de la maximisation d’espérance d’utilité sous la plus défavorable des croyances pour des fonctions d’utilité concaves, définies sur l’axe positif réel non-bornées. La preuve utilise à nouveau de la programmation dynamique et des techniques de sélection mesurable.Finalement, dans le dernier chapitre, nous développons un modèle de d’évaluation par indifférence d’utilité et démontrons que sous de bonnes conditions, le prix d’indifférence d’un actif contingent converge vers son prix de sur réplication. / This dissertation evolves around the following three general thematic: uncertainty, utility and no-arbitrage.In the first chapter we establish the existence of an optimal portfolio for investor trading in a multi-period and discrete-time financial market without uncertainty and maximising its terminal wealth expected utility. We consider general non-concave and non-smooth random utility function defined on the half real-line. The proof is based on dynamic programming and measure theory tools.In the next three chapters, we introduce the concept of Knightian uncertainty and adopt the multi-prior non dominated and discrete time framework introduced in [25]..In this setting, in the second chapter we study the notion of quasi-sure no-arbitrage introduced in [25] and propose two equivalent definitions: a quantitative and geometric characterisation. We also introduce a stronger no-arbitrage condition that simplifies some of the measurability difficulties.In the third chapter, we build on the results obtained in the previous chapter to study the maximisation of multiple-priors non-dominated worst-case expected utility for investors trading in a multi-period and discrete-time financial for general concave utility functions defined on the half-real line unbounded from above. The proof uses again a dynamic programming framework together with measurable selection.Finally the last chapter formulates a utility indifference pricing model for investor trading in a multi-period and discrete-time financial market. We prove that under suitable condition the multiples-priors utility indifference prices of a contingent claim converge to its multiple-priors superreplication price