Le concept de paysage adaptatif a été introduit par S. Wright dans le domaine de la biologie de l'évolution dans les années 1930. Il est l'un des concepts pertinents pour modéliser l'évolution d'une population d'organismes. Dans le domaine de l'optimisation combinatoire par métaheuristiques, il est également utilisé et <br />permet de lier une description géométrique d'un problème d'optimisation avec la dynamique des algorithmes de recherche.<br />Deux géométries de paysage correspondant à deux dynamiques d'algorithme ont été principalement étudiées. La géométrie de paysage multimodale est liée à la présence d'optima locaux,<br />où la dynamique est une succession de marches adaptatives vers de meilleures solutions et de dégradations de performance. La géométrie des paysages adaptatifs neutres, mise en avant par la théorie de la neutralité en évolution moléculaire de Motoo Kimura,<br />est liée à la présence de plateaux ; la dynamique se caractérise alors par une dérive aléatoire entrecoupée de rares découvertes de solutions plus performantes. Cette thèse se propose d'approfondir <br />l'étude des paysages neutres dans le contexte de l'optimisation et de proposer de nouvelles métaheuristiques adaptées à ce type de paysages.<br /><br />La thèse se compose de quatre chapitres. Dans un premier chapitre,<br />nous présentons les principaux résultats concernant les paysages adaptatifs et plus particulièrement les paysages adaptatifs neutres.<br />Dans un deuxième chapitre, nous développons le concept d'ensemble de neutralité en introduisant la notion de 'nuage adaptatif' qui permet d'étudier la corrélation de performance entre solutions voisines et nous l'appliquons à la classe des paysages 'embarqués' qui regroupe les paysages NK et Max-SAT. Dans un troisième chapitre, nous résumons l'ensemble des mesures relatives aux réseaux de neutralité et nous proposons une nouvelle mesure. Une étude expérimentale est réalisée sur trois familles de paysages pour lesquelles la neutralité est ajustable et deux problèmes classiques de la littérature. Enfin, un nouvel algorithme de recherche adapté aux paysages neutres lié à la nouvelle mesure est proposé et évalué sur différents paysages neutres. Nous réalisons l'étude du paysage adaptatif massivement neutre<br />issu du problème d'apprentissage de la règle d'un automate cellulaire réalisant la tâche de classification par la densité, afin d'en améliorer les métaheuristiques connues existantes.