La génomique comparative étudie les similarités et/ou les dissimilarités entre génomes et permet d'établir des relations entre les espèces afin notamment de construire des phylogénies. Elle permet également de mettre en évidence des régions conservées au sein des génomes et de trouver ainsi des ensembles de gènes impliqués dans des processus biologiques conservés au cours de l'évolution. Dans ce mémoire, nous nous intéressons au calcul de mesures entre deux génomes en présence de gènes dupliqués, et plus particulièrement aux mesures à base de points de cassure, d'adjacences, d'intervalles communs et d'intervalles conservés. Suivant une démarche informatique, nous proposons tout d'abord une étude avancée de la complexité algorithmique des problèmes rencontrés, en prouvant notamment pour la plupart d'entre eux soit leur NP-Complétude soit leur APX-Difficulté. Par la suite, nous exposons plusieurs méthodes de calcul de mesures entre deux génomes, à savoir (i) une approche exacte basée sur une transformation en un problème de contraintes à variables booléennes, (ii) une heuristique et (iii) une méthode hybride qui s'appuie sur la méthode exacte et l'heuristique proposées. Par une étude sur un jeu de données réel, nous montrons les qualités respectives de ces méthodes. Enfin, nous proposons un protocole de calcul des intervalles communs et mettons en évidence, par son utilisation et par un outil de visualisation, l'aspect fonctionnel de certains intervalles communs.

Nous présentons un ensemble de résultats concernant deux types de problèmes biologiques: (1) la comparaison de structures de molécules d'ARN et (2) le calcul de distances intergénomiques en présence de gènes dupliqués. Dans ce manuscrit, nous déterminons la complexité algorithmique de certains problèmes liés soit à la comparaison de structures de molécules d'ARN (distance d'édition, problème APS, recherche de motifs de 2-intervalles, design d'ARN), soit aux réarrangements génomiques (distances de breakpoints et d'intervalles conservés). \\ L'approche adoptée pour l'ensemble de ces problèmes a été de déterminer, si possible, des algorithmes exacts et rapides répondants aux problèmes posés. Pour tout problème pour lequel cela ne semblait pas possible, nous avons essayé de prouver qu'il ne peut être résolu de fa\ccon rapide. Pour ce faire, nous démontrons que le problème en question est algorithmiquement difficile. Enfin, le cas échéant, nous poursuivons l'étude de ce problème en proposant, essentiellement, trois types de résultats: (1) Approximation, (2) Complexité paramétrée, (3) Heuristique. Nous utilisons, dans ce manuscrit, des notions d'optimisation combinatoire, de mathématique, de théorie des graphes et d'algorithmique.