Ce mémoire traite du problème de la planification intégrée de la maintenance préventive et de la production, au niveau tactique, et ce dans le cas d'une entreprise produisant des biens pour satisfaire une demande client périodique. Le plan de production global obtenu s'étale sur un horizon de planification donné. Le système de production considéré est un système multi-états pouvant travailler à des états de fonctionnement intermédiaires entre le fonctionnement de tous les composants et l'arrêt total. Les composants du système sont assujettis à des pannes aléatoires au cours de l'horizon de planification. Dans le but de fournir un plan global de production et de maintenance, nous proposons la résolution de ce problème de planification visant à minimiser le coût global des activités de production et de maintenance, sous différents types de contraintes. Notre apport réside dans le développement et l'implementation de deux méthodes heuristiques utilisant la recherche à voisinage variable et les algorithmes génétiques, dans le but de résoudre ce problème de planification intégrée. Nous procédons ensuite à l'analyse et à la discussion des résultats obtenus afin d'évaluer les performances des heuristiques conçues.