Le bloc opératoire constitue l'un des secteurs les plus coûteux et les plus importants dans un établissement hospitalier. Afin, d'utiliser de manière efficace et rationnelle les ressources (humaines et matérielles) disponibles tout en assurant une bonne qualité de service vis-à-vis des patients, la planification du bloc opératoire est devenue l'une des premières préoccupations des établissements hospitaliers. Le problème de planification du bloc opératoire consiste à déterminer pour un horizon de plusieurs jours, l'ensemble d'interventions qui seront réalisées dans chaque salle opératoire. Ce problème a été traité dans la littérature et plusieurs approches de planification ont été proposées. Toutefois, les approches existantes sont essentiellement basées sur des modèles déterministes qui font abstraction de toutes sortes d'aléas. Or, le bloc opératoire est sujet à nombreuses formes d'aléas qui concernent essentiellement la chirurgie d'urgence et les durées d'interventions. À ce titre, l'objectif de notre travail de recherche est de développer des modèles et méthodes pour la planification des activités chirurgicales dans le bloc opératoire tout en tenant compte des aléas importants. Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé des modèles stochastiques qui (i) capturent les éléments essentiels à considérer lors de la planification des activités chirurgicales, (ii) permettent de modéliser de manière explicite différentes formes d'aléas tels que les incertitudes relatives aux durées des interventions et à la chirurgie d'urgence, et (iii) peuvent être facilement étendus pour modéliser d'autres contraintes dues aux pratiques du terrain. Nous avons aussi développé plusieurs approches et méthodes d'optimisation complètes et complémentaires pour la planification stochastique du bloc opératoire. Moyennant des expérimentations numériques, nous avons évalué les performances de ces différentes approches et nous avons montré leurs efficacités. En particulier, nous avons montré que des gains considérables peuvent être réalisés moyennant une modélisation stochastique du problème de planification du bloc opératoire.