L'isomorphisme inexact de graphes est un problème crucial pour la définition d'une distance entre graphes, préalable nécessaire à une multitude d'applications allant de l'analyse d'images à des applications biomédicales en passant par la reconnaissance optique de caractères. Ce problème est encore plus complexe que celui de l'isomorphisme exact. Alors que ce dernier est un problème de décision de complexité au moins de classe P et qui ne s'applique qu'à des graphes exactement identiques, l'isomorphisme inexact est un problème combinatoire de complexité de classe NP qui permet de prendre en compte des perturbations dues au bruit, qui apparaissent fréquemment dans les applications réelles. Dans ce cadre, nous choisissons d'étudier une solution basée sur les algorithmes génétiques pouvant être appliquée à l'isomorphisme exact et inexact. Nous proposons des opérateurs de croisement généraux pour tout problème représenté par un codage de permutation, ainsi que des opérateurs spécifiques à l'isomorphisme de graphes qui exploitent une heuristique gloutonne. Nous réalisons une étude exhaustive pour comparer ces opérateurs avec les opérateurs existants, soulignant leurs propriétés, avantages et inconvénients respectifs. Nous étudions par ailleurs plusieurs pistes d'amélioration de l'algorithme, en théorie ou en pratique, considérant successivement les objectifs d'accélération de l'exécution, d'augmentation de la précision et de garantie de résultat optimal. Nous proposons pour cela de combiner l'approche proposée avec d'autres techniques telles que des heuristiques générales comme la recherche locale, des heuristiques dédiées comme l'algorithme A*, et des outils pratiques comme la parallélisation. Ces travaux conduisent à la définition d'une méthode générique pour la résolution de tous les problèmes d'isomorphismes de graphes, qu'il s'agisse d'isomorphismes exact ou inexact, d'isomorphismes de graphes de même taille ou d'isomorphismes de sous-graphes. Nous illustrons enfin la validité de cette solution générale par trois applications concrètes issues de domaines différents, la recherche d'images et la chimie, qui présentent chacune des caractéristiques spécifiques, utilisant des graphes attribués ou non, soumis aux perturbations plutôt structurelles ou au niveau d'attributs.