L’ingénierie dirigée par les modèles (EDM) est un paradigme de développement logiciel qui promeut l’utilisation de modèles en tant qu’artefacts de première plan et de processus automatisés pour en dériver d’autres artefacts tels que le code, la documentation et les cas de test. La transformation de modèle est un élément important de l’EDM puisqu’elle permet de manipuler les représentations abstraites que sont les modèles. Les transformations de modèles, comme d’autres programmes, sont sujettes à la fois à des erreurs syntaxiques et sémantiques. La correction de ces erreurs est difficile et chronophage, car les transformations dépendent du langage de transformation comme ATL et des langages de modélisation dans lesquels sont exprimés les modèles en entrée et en sortie. Les travaux existants sur la réparation des transformations ciblent les erreurs syntaxiques ou sémantiques, une erreur à la fois, et définissent manuellement des patrons de correctifs. L’objectif principal de notre recherche est de proposer un cadre générique pour corriger automatiquement de multiples erreurs syntaxiques et sémantiques. Afin d’atteindre cet objectif, nous reformulons la réparation des transformations de modèles comme un problème d’optimisation multiobjectif et le résolvons au moyen d’algorithmes évolutionnaires. Pour adapter le cadre aux deux catégories d’erreurs, nous utilisons différents types d’objectifs et des stratégies sophistiquées pour guider l’exploration de l’espace des solutions. / Model-driven engineering (MDE) is a software development paradigm that promotes the use of models as first-class artifacts and automated processes to derive other artefacts from them such as code, documentation and test cases. Model transformation is an important element of MDE since it allows to manipulate the abstract representations that are models. Model transformations, as other programs are subjects to both syntactic and semantic errors. Fixing those errors is difficult and time consuming as the transformations depend on the transformation language such as ATL, and modeling languages in which input and output models are expressed. Existing work on transformation repair targets either syntactic or semantic errors, one error at a time, and define patch templates manually. The main goal of our research is to propose a generic framework to fix multiple syntactic and semantic errors automatically. In order to achieve this goal, we reformulate the repair of model transformations as a multi-objective optimization problem and solve it by means of evolutionary algorithms. To adapt the framework to the two categories of errors, we use different types of objectives and sophisticated strategies to guide the search.