Ce mémoire de recherche porte sur l’optimisation et le contrôle dynamique stochastique des activités de production dans les systèmes manufacturiers reconfigurables (Reconfigurable Manufacturing Systems, RMS). Le système considéré est composé d'une installation industrielle conçu pour adapter sa configuration physique à des changements prévisibles connus ou aléatoire qui peuvent survenir dans le temps. Les changements concernent principalement l’environnement interne de l’installation (risques de pannes dus à la non-fiabilité du système) et l’environnement externe (évolution du marché en type de produit et volume de la demande). Les propriétés de reconfiguration du système considéré lui procurent la capacité de produire, à l’intérieur d’une famille de produits, plusieurs types et ce, selon plusieurs modes ou configurations. Le choix de la configuration doit être basé sur les avantages qu’elle procure (capacité, fiabilité, coût) ainsi que les conditions actuelles et futures espérées du système. Étant donné le compromis important entre les coûts de reconfiguration, de production, de stockage et de pénurie, le principal objectif de ce travail de recherche consiste à proposer une stratégie adaptative qui permet un meilleur choix de la séquence de configurations et un meilleur contrôle du rythme de production du système afin de minimiser le coût total encouru sur un horizon fini de planification. Une formulation basée sur la programmation dynamique est présentée pour ce problème. Ensuite, un schéma numérique est adopté pour résoudre les conditions d'optimalité obtenues. Sous la classe des politiques de seuil critique (HPP), une séquence de configurations intégrée à une politique de contrôle des rythmes de production est proposée. Les résultats obtenus montrent un gain significatif en termes de coûts par rapport à ceux encourus lorsque la décision de reconfiguration est développée indépendamment de la stratégie d’exécution de la production. Plusieurs analyses de sensibilité sont réalisées pour illustrer la robustesse et l'efficacité de la stratégie proposée. Pour résoudre le problème dans des situations plus complexes une approche de simulation est également proposée et mise en œuvre. L'application de cette approche nous a permis d'étendre l’analyse pour couvrir des contextes où l'approche de résolution mathématique est limitée. De plus, cette approche nous a permis de mener une étude pour mesurer l’avantage des systèmes reconfigurables en comparaison aux systèmes les plus utilisés dans le contexte sous étude soit les systèmes manufacturiers ajustables (Adjusted Manufacturing Systems, AMS). Mots clés : Programmation dynamique, politique de seuil critique, contrôle de la production, systèmes manufacturier reconfigurables, simulation. / This research work focuses on the optimization and stochastic dynamic control of production activities in Reconfigurable Manufacturing Systems (RMS). The considered system is composed of an industrial facility designed to adapt its physical configuration to predictable changes that may occur randomly in time. The changes mainly concern the internal environment of the system (risk of failures due to the unreliability of the system) and the external environment (market changes in product type and volume of demand). The configurability properties of the system considered provide the ability to produce, within a family of products, various types according to several modes or configurations of the system. The choice of which configuration to adopt is based on: (1) the benefits that it provides in terms of capacity, reliability and cost; (2) the current and the expected future conditions of the system. Given the important compromise between reconfiguration, production, holding and shortage costs, the main objective of this research is to propose an adaptive strategy that allows a better choice of the sequence of configurations and a better control of production activites and minimizes the total cost incurred over a finite planning horizon. A formulation based on dynamic programming is presented for this problem. Then, a numerical scheme is adopted to solve the optimality conditions. In the class of Hedging Point Policies (HPP), a sequence of configurations integrated to a production rate control policy is proposed. The obtained results show a significant gain in terms of incurred costs compared to those incurred when the reconfiguration decisions are developed independently of the production execution strategy. Several sensitivity analyses are carried out to illustrate the robustness and efficiency of the proposed strategy. To address the problem in more complex reconfigurable situations a simulation based approach is also proposed and implemented. The application of this approach allowed us to extend the aforementioned findings to different contexts where the mathematical resolution approach may be limited. In addition, the simulation based approach allowed us to conduct a study to measure the benefit of reconfigurable systems in comparison to the most used systems in the context under study, namely the Adjustable Manufacturing Systems (AMS). Keywords: Dynamic programming, hedging policies, production control, reconfigurable manufacturing systems, simulation.