Ce travail présente une démarche méthodologique visant le «traitement de profils» de «mission» et plus généralement de «variables environnementales» (mission, gisement, conditions aux limites), démarche constituant la phase amont essentielle d’un processus de conception systémique. La «classification» et la «synthèse» des profils relatifs aux variables d’environnement du système constituent en effet une première étape inévitable permettant de garantir, dans une large mesure, la qualité du dispositif conçu et ce à condition de se baser sur des «indicateurs» pertinents au sens des critères et contraintes de conception. Cette approche s’inscrit donc comme un outil d’aide à la décision dans un contexte de conception systémique. Nous mettons en particulier l’accent dans cette thèse sur l’apport de notre approche dans le contexte de la conception par optimisation qui, nécessitant un grand nombre d’itérations (évaluation de solutions de conception), exige l’utilisation de «profils compacts» au niveau informationnel (temps, fréquence,…). Nous proposons dans une première phase d’étude, une démarche de «classification» et de «segmentation» des profils basée sur des critères de partitionnement. Cette étape permet de guider le concepteur vers le choix du nombre de dispositifs à concevoir pour sectionner les produits créés dans une gamme. Dans une deuxième phase d’étude, nous proposons un processus de «synthèse de profil compact», représentatif des données relatives aux variables environnementales étudiées et dont les indicateurs de caractérisation correspondent aux caractéristiques de référence des données réelles. Ce signal de durée réduite est obtenu par la résolution d’un problème inverse à l’aide d’un algorithme évolutionnaire en agrégeant des motifs élémentaires paramétrés (sinusoïde, segments, sinus cardinaux). Ce processus de «synthèse compacte» est appliqué ensuite sur des exemples de profils de missions ferroviaires puis sur des gisements éoliens (vitesse du vent) associés à la conception de chaînes éoliennes. Nous prouvons enfin que la démarche de synthèse de profil représentatif et compact accroît notablement l’efficacité de l’optimisation en minimisant le coût de calcul facilitant dès lors une approche de conception par optimisation. / This work presents a methodological approach aiming at analyzing and processing mission profiles and more generally environmental variables (e.g. solar or wind energy potential, temperature, boundary conditions) in the context of system design. This process constitutes a key issue in order to ensure system effectiveness with regards to design constraints and objectives. In this thesis, we pay a particular attention on the use of compact profiles for environmental variables in the frame of system level integrated optimal design, which requires a wide number of system simulations. In a first part, we propose a clustering approach based on partition criteria with the aim of analyzing mission profiles. This phase can help designers to identify different system configurations in compliance with the corresponding clusters: it may guide suppliers towards “market segmentation” not only fulfilling economic constraints but also technical design objectives. The second stage of the study proposes a synthesis process of a compact profile which represents the corresponding data of the studied environmental variable. This compact profile is generated by combining parameters and number of elementary patterns (segment, sine or cardinal sine) with regards to design indicators. These latter are established with respect to the main objectives and constraints associated to the designed system. All pattern parameters are obtained by solving the corresponding inverse problem with evolutionary algorithms. Finally, this synthesis process is applied to two different case studies. The first consists in the simplification of wind data issued from measurements in two geographic sites of Guadeloupe and Tunisia. The second case deals with the reduction of a set of railway mission profiles relative to a hybrid locomotive devoted to shunting and switching missions. It is shown from those examples that our approach leads to a wide reduction of the profiles associated with environmental variables which allows a significant decrease of the computational time in the context of an integrated optimal design process.