Cette thèse porte sur le développement d'une stratégie pour la conception optimale des systèmes modulaires. Un système modulaire est un système constitué par des "unités élémentaires" (les modules) où chaque module est caractérisé par le même vecteur d'inconnues que peut prendre des valeurs différentes. L'optimisation d'un système modulaire est une tâche difficile que peut être mathématiquement formalisé comme un problème d'optimisation non-classique: le but est d'optimiser le système en fonction du nombre de modules N et en fonction de leurs paramètres constitutifs. D'un point de vue mathématique, cela signifie chercher une configuration d'optimum global sur un espace de recherche ayant dimension variable Nvar. On a besoin de concevoir une procédure que comprend le nombre de modules N parmi les variables de conception du problème et que doit être capable de traiter des variables de nature différente. Considérant tous les aspects précédents, on a décidé de développer une stratégie numérique dans le cadre des algorithmes génétiques (AG): on introduit la notion d'espèce et on développe des nouveaux opérateurs génétiques permettant la reproduction entre individus d'espèces différentes. Dans la deuxième partie, l'AG est appliqué à la solution de certains problèmes: la conception de stratifiés avec le nombre minimal de couches qui satisfont certaines symétries élastiques, la conception de structures composites renforcées de poids minimal, la conception optimale de stratifiés hybrides élastomère/composites et de stratifiés avec des patches élastomère afin de maximiser la capacité d'amortissement, l'identification des propriétés constitutives de dispositifs piézoélectriques.