La thèse porte sur la résolution des problèmes de satisfiabilité propositionnelle (SAT) et des problèmesde satisfaction de contraintes (CSP). Ces deux modèles déclaratifs sont largement utilisés pour résoudredes problèmes combinatoires de première importance comme la vérification formelle de matérielset de logiciels, la bioinformatique, la cryptographie, la planification et l’ordonnancement de tâches.Plusieurs contributions sont apportées dans cette thèse. Elles vont de la proposition de schémas d’hybridationdes méthodes complètes et incomplètes, répondant ainsi à un challenge ouvert depuis 1998, àla résolution parallèle sur architecture multi-coeurs, en passant par l’amélioration des stratégies de résolution.Cette dernière contribution a été primée à la dernière conférence internationale du domaine (prixdu meilleur papier). Ce travail de thèse a donné lieu à plusieurs outils (open sources) de résolution desproblèmes SAT et CSP, compétitifs au niveau international. / This thesis deals with propositional satisfiability (SAT) and constraint satisfaction problems(CSP). These two declarative models are widely used for solving several combinatorial problems (e.g.formal verification of hardware and software, bioinformatics, cryptography, planning, scheduling, etc.).The first contribution of this thesis concerns the proposition of hybridization schemes of complete andincomplete methods, giving rise to an original answer to a well-known challenge open since 1998. Secondly,a new and efficient multi-core parallel approach is proposed. In the third contribution, a novelapproach for improving clause learning management database is designed. This contribution allows spatialcomplexity reduction of the resolution-based component of SAT solvers while maintaining relevantconstraints. This contribution was awarded at the last international SAT conference (best paper award).This work has led to several open sources solving tools for both propositional satisfiability and constraintssatisfaction problems.

Cette thèse porte sur la résolution séquentielle et parallèle du problème de la satisfiabilité propositionnelle(SAT). Ce problème important sur le plan théorique admet de nombreuses applications qui vont de la vérification formelle de matériels et de logiciels à la cryptographie en passant par la planification et la bioinformatique. Plusieurs contributions sont apportées dans cette thèse. La première concerne l’étude et l’intégration des concepts d’intensification et de diversification dans les solveurs SAT parallèle de type portfolio. Notre seconde contribution exploite l’état courant de la recherche partiellement décrit par les récentes polarités des littéraux « progress saving », pour ajuster et diriger dynamiquement les solveurs associés aux différentes unités de calcul. Dans la troisième contribution, nous proposons des améliorations de la stratégie de réduction de labase des clauses apprises. Deux nouveaux critères, permettant d’identifier les clauses pertinentes pour la suite de la recherche, ont été proposés. Ces critères sont utilisés ensuite comme paramètre supplémentaire de diversification dans les solveurs de type portfolio. Finalement, nous présentons une nouvelle approche de type diviser pour régner où la division s’effectue par ajout de contraintes particulières. / In this thesis, we deal with the sequential and parallel resolution of the problem SAT. Despite of its complexity, the resolution of SAT problem is an excellent and competitive approach for solving thecombinatorial problems such as the formal verification of hardware and software, the cryptography, theplanning and the bioinfomatics. Several contribution are made in this thesis. The first contribution aims to find the compromise of diversification and intensification in the solver of type portfolio. In our second contribution, we propose to dynamically adjust the configuration of a core in a portfolio parallel sat solver when it is determined that another core performs similar work. In the third contribution, we improve the strategy of reduction of the base of learnt clauses, we construct a portfolio strategy of reduction in parallel solver. Finally, we present a new approach named "Virtual Control" which is to distribute the additional constraints to each core in a parallel solver and verify their consistency during search.