La conception d'avions au stade avant-projet consiste à déterminer les principales caractéristiques d'un avion répondant à un cahier des charges donné. Ces études peuvent être résumées par des problèmes d'optimisation globale sous contraintes avec typiquement un millier de paramètres et presque autant de contraintes. Les contraintes expriment la faisabilité physique ainsi que le cahier des charges à respecter, et les objectifs sont des performances de l'avion guidées par des études de marché. De plus, le conception d'avions est un problème d'optimisation multicritère du fait de la présence de fonctions objectifs antagonistes.<br /><br />L'objectif de cette thèse est d'introduire de nouvelles méthodes mathématiques qui peuvent être utiles dans un outil de dimensionnement avant-projet pour résoudre le problème d'optimisation d'une configuration d'avion. Nous avons contribué à l'amélioration des méthodes d'optimisation qui sont couramment utilisées au département des Avant-Projets d'Airbus. En utilisant les algorithmes génétiques, nous avons rendu le processus d'optimisation monocritère plus robuste. Ensuite, nous avons introduit des méthodes d'optimisation multicritère car nous avions plusieurs critères conflictuels à considérer. Comme les temps de calcul sont devenus importants, nous avons décidé de substituer au modèle d'avion un modèle approché. Nous avons implémenté les fonctions à base radiale pour approcher les contraintes et les fonctions objectifs. Enfin, nous avons propagé les incertitudes du modèle pour estimer la robustesse des résultats de l'optimisation et nous avons proposé un aboutissement possible de l'intégration de ces techniques : donner aux ingénieurs une perception opérationnelle de l'espace de définition.