Le présent document détaille le travail ayant été réalisé pour la conception de l’ensemble d’ailes à éléments multiples de la première édition du véhicule électrique de la FormUL (anciennement la Formule SAE) de l’Université Laval en 2015. Ce projet étudiant vise à concevoir un véhicule de course monoplace 100% électrique afin de participer aux compétitions internationales de Formula Student en Europe. L’objectif global de cette maîtrise est donc de maximiser le pointage de l’équipe aux compétitions via l’amélioration des performances aérodynamiques du véhicule. À cette fin, un premier travail de modélisation permettant de quantifier la sensibilité du pointage aux paramètres aérodynamiques a été effectué, ce qui a permis d’établir une cible claire pour l’ensemble de la conception des ailes. Par la suite, les bases nécessaires à une optimisation numérique des ailes ont été établies. Une évaluation des différentes méthodes de paramétrisation d’aile a été réalisée, permettant le développement d’une solution propre à ce travail admettant un nombre minimal de variable. Étant donné le coût de calcul important associé aux simulations de dynamique des fluides numérique (CFD) 3D, il a été décidé qu’une approche à deux niveaux faisant usage, dans un premier temps, de simulations 2D moins coûteuses serait privilégiée. L’algorithme génétique de Matlab est utilisé afin d’effectuer l’optimisation 2D des profils d’aile. Étant donné les faibles performances, l’algorithme commercial SHERPA fut utilisé dans un 2e temps. Suite à l’obtention de résultats prometteurs, la campagne d’optimisation 3D a été lancée à l’aide du superordinateur de Calcul Canada, Colosse, installé à l’université Laval. Au retour des compétitions européennes de l’été 2015, des essais expérimentaux sur piste ont permis de récolter des données avec et sans l’installation des ailes sur le véhicule. Ces résultats démontrent une nette amélioration des performances aérodynamiques du véhicule, se traduisant par une augmentation non-négligeable du pointage total de l’équipe. / This document presents the work that has been done towards the design of a set of multi-elements wings for the first edition of the electric vehicle of the FormUL project (previously Formula SAE) of Laval University, in 2015. FormUL is a student project with the objective of designing and building a 100% electric formula-style race car in order to compete in the international Formula Student competitions in Europe. The global objective of this work is thus to maximise the team’s overall score at competitions through better aerodynamic performance of the vehicle. To do so, a simulation tool is first developed to quantify the score sensitivity to the aerodynamic parameters of the vehicle. With this, a clear goal is set for the optimization procedure. Secondly, a review of the wing parameterization techniques is presented along with the developed solution, which minimizes the number of design variables. As the computational cost associated with 3D Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations is high, a two-step optimization procedure that first leverages a low cost 2D CFD simulation is developed. Matlab’s genetic algorithm was initially selected to optimize the airfoils, but a second more efficient commercial algorithm is finally used, namely Red Cedar Technology’s SHERPA algorithm.. Following the promising results of the 2D optimization, the 3D campaign was performed with the computational resources available at Laval University, namely Compute Canada’s supercomputer Colosse. During fall 2015, after the European competitions, on-track experimental testing enabled the collection of data for the vehicle with and without the wings designed in this work. The results show a significant improvement of the aerodynamic performance of the vehicle that is estimated to have a non-negligible positive impact on the team’s overall score.