Dans ce travail, une approche d’optimisation dynamique hybride est développée et utilisée pour simuler et optimiser les procédés d’adsorption modulée en pression (PSA). Elle est principalement basée sur la formulation hybride du modèle du procédé et sur l’utilisation de la méthode du système adjoint.Le problème de simulation qui consiste à déterminer le régime stationnaire cyclique (CSS) est formulé comme un problème d’optimisation où le critère de performance est défini par la condition de CSS, les variables de décision sont données par les valeurs initiales des variables d’état, et les contraintes par le modèle hybride du procédé avec les conditions aux limites associées. En optimisation, le vecteur des variables de décision contient, en plus des valeurs initiales de l’état, les paramètres de dimensionnement et de fonctionnement. La condition de CSS devient, dans ce cas, une contrainte à satisfaire par chaque solution optimale. Plusieurs modèles de procédés, allant du plus simple au plus compliqué, sont ´étudiés.Il s’agit notamment de procédés isothermes et non isothermes avec et sans états gelés. Les critères de performance considérés sont la pureté, la récupération et l´énergie. Les résultats obtenus aussi bien au niveau des performances des procédés considérés que de la robustesse de l’algorithme d’optimisation mis en œuvre, sont tout `a fait intéressants et montrent le grand potentiel de l’approche développée pour le dimensionnement et le fonctionnement optimaux des procédés PSA / The objective of the work was to develop a hybrid dynamic optimisation approach for simulation and optimisation of pressure swing adsorption (PSA) processes. It is mainly based on the hybrid formulation of the process model and on the use of adjoint system method. The simulation problem which consists in determining the cyclic steady state (CSS) is formulated as an optimisation problem where the CSS condition is considered as the performance index, initial values of state variables as decision variables and process model along with associated conditions as constraints. In optimisation, the decision vector consists of design and operation parameters in addition to the initials values of state variables whereas the CSS condition is considered in this case as a constraint to be satisfied for each optimal solution. Several process models with a varied degree of complexity have been studied. These models are isothermal and non isothermal with and without frozen states. The performance index considered are purity, recovery and energy. The results obtained are interesting vis-a-vis the performance of the processes considered as well as the robustness of the optimisation algorithm and show the great potential of the approach developed for the optimal design and operation of PSA processes