Le travail présenté dans ce mémoire traite de la problématique du dimensionnement de structures innovantes de génératrices, à savoir les machines à flux axial ou encore discoïdes, destinées aux éoliennes de grande puissance allant jusqu'à deux dizaines de mégawatts. Les machines synchrones à aimants permanents à flux axial étant intrinsèquement tridimensionnelles, l'optimisation de leur dimensionnement nécessite un modèle dimensionnant tridimensionnel et multiphysique qui peut être, de par sa nature 3D, très consommateur en mémoire et en temps de calcul. On se propose donc, dans ce mémoire, de développer une approche de modélisation par constantes localisées offrant un très bon rapport entre vitesse de calcul et précision afin d'accélérer de façon significative les premières phases de la procédure de dimensionnement. L'approche par constantes localisées peut par ailleurs s'appliquer de manière similaire aux principales physiques concernées (magnétique, thermique et mécanique). Plus particulièrement pour la partie magnétique, l'approche par constantes localisées est mise en œuvre par le biais de réseaux réluctants magnétiques génériques. Le principe de la méthode développée repose sur le découpage de la géométrie de la machine en volumes élémentaires finis parallélépipédiques à l'instar de qui est fait avec la méthode des éléments finis. En effet, chaque volume élémentaire étant modélisé par un réseau réluctant local, le découpage de la géométrie conduit à la génération automatique du système algébrique magnétique de la structure et dont la solution fournit la distribution locale du potentiel scalaire magnétique aux nœuds des volumes élémentaires. Cette approche de modélisation a été implémentée dans un code de calcul interne au GREAH. La modélisation de la génératrice à flux axial par réseaux réluctants a été validée par des simulations 2D et 3D par éléments finis. Le code de calcul développé intègrera les travaux en cours sur les modèles thermique et mécanique au GREAH afin d'aboutir à un code de calcul multi-physique par constantes localisées / The aim of this PhD thesis is to propose a design approach of the axial flux permanent magnet synchronous generator for multi megawatts wind converter application. The axial flux permanent magnet synchronous machine being intrinsically three dimensional, a 3D multiphysics sizing model is needed in order to conduct an efficient optimal design of this type of machines. Unfortunately, 3D multiphysic models are generally issued from finite element method. So, they are very heavy to be handled in a reduced time from an engineer point of view and especially at the first stages of the design procedure. In order to address the faster axial flux machine design, this PhD thesis develops a lumped parameters approach modelling offering a good computation time to precision ratio and thus helping to reduce considerably the spent time in the first stages design procedure. The lumped parameters modelling approach is also well suited for the modelling of the three main physics to be considered in an electrical generator (magnetic model, thermal model and mechanical model). For the magnetic model, the lumped parameters approach consists, in this thesis, in the development of a generic magnetic reluctance network linked to the machine geometry. In fact, the latter is divided into parallelepipedic elementary volumes, each of them is modelled by a local reluctance network. The reluctance network of the hole machine geometry results then automatically in an algebraic magnetic system, the solution of which provides the distribution of the scalar magnetic potential at the elementary volume nodes. The described lumped parameters modelling was implemented in a computational code developed at the GREAH Lab. The effectiveness of the reluctance network axial flux machine modelling was validated by 2D and 3D finite element simulations. The lumped parameters computational code will regroup the ongoing developments of thermal and mechanical models at the GREAH Lab in order to reach the completion of a mutliphysics lumped parameters computational code.