Cette thèse porte sur différents problèmes d'optimisation combinatoire dont nous avons caractérisé la difficulté en décrivant des réductions et des algorithmes polynomiaux exacts ou approchés.En particulier, nous étudions le problème de trouver, dans un graphe orienté sans cycle dont les sommets sont étiquetés, un chemin qui passe par un maximum d'étiquettes différentes. Nous établissons qu'il n'existe pas d'algorithme polynomial avec un facteur constant pour ce problème. Nous présentons aussi un schéma qui permet d'obtenir, pour tout $epsilon >0$, un algorithme polynomial qui calcule un chemin collectant $ O(OPT^{1-epsilon})$ étiquettes.Nous étudions ensuite des variantes du problème de l'arbre couvrant de poids minimum auquel nous ajoutons des contraintes de distance et d'intermédiarité. Nous prouvons que certaines variantes se résolvent en temps polynomial comme des problèmes de calcul d'un libre de poids minimum commun à deux matroïdes. Pour une autre variante, nous présentons un algorithme d'approximation facteur 2 et nous prouvons qu'il n'existe pas d'algorithme polynomial avec un meilleur facteur constant.Enfin, nous étudions un problème d'améliorations de réseaux du point de vue du partage des coûts. Nous montrons que la fonction de coût associée à ce problème est sous-modulaire et nous utilisons ce résultat pour déduire un mécanisme de partage des coûts qui possède plusieurs bonnes propriétés. / In this thesis, we investigate several combinatorial optimization problems and characterize their computational complexity and approximability by providing polynomial reductions and exact or approximation algorithms.In particular, we study the problem of finding, in a vertex-labeled directed acyclic graph, a path collecting a maximum number of distinct labels. We prove that no polynomial time constant factor approximation algorithm exists for this problem. Furthermore, we describe a scheme that produces, for any $epsilon >0$, a polynomial time algorithm that computes a solution collecting $O(OPT^{1-epsilon})$ labels. Then, we study several variants of the minimum cost spanning tree problem that take into account distance and betweenness constraints. We prove that most of these problems can be solved in polynomial time using a reduction to the weighted matroid intersection problem. For an other problem, we give a factor 2 approximation algorithm and prove the optimality of this ratio.Finally, we study a network improvement problem from a cost sharing perspective. We establish that the cost function corresponding to this problem is submodular and use this result to derive a cost sharing mechanism having several good properties.