La simulation multi-disciplinaire et multi-physique représente un enjeu scientifique et industriel majeur. La simulation a été essentiellement traitée par les physiciens (mécanique, électromagnétique, ...) comme un problème numérique sur des cas d'étude très précis mais n'a jamais été abordée d'un point de vue système. La problématique générale posée par la simulation de systèmes complexes inclut la composition des modèles, l'optimisation multi-objectifs, la sémantique et la vérification formelle des compositions et le cadre offert par l'ingénierie système. Cette thèse propose une démarche originale établissant les fondements théoriques et méthodologiques pour un processus sans rupture entre ingénierie système, optimisation multi-objectif et simulation multi-physique. Des cas d'études issus de l'automobile démontrent la validité de cette approche expérimentée sur la base du langage Modelica. / Multi-disciplinary and multi-physics simulation represents a major scientific and industrial challenge. The simulation has essentially been considered by physicists (mechanic domain, electromagnetic domain, ...) as a numerical problem on specific case studies but has never been adressed from a system perspective. The general problem induced by the numerical simulation of complex systems include model composition, multi-objective optimization, the semantics and formal verification of compositions and the frame of systems engineering. This thesis proposes an original approach establishing the theoretical and methodological foundations for a seamless process between systems engineering, multi-objective optimization and multi-physics simulation. Automotive case studies show the validity of such an approach based on Modelica langage.