Résoudre un problème d'ordonnancement consiste à organiser un ensemble de tâches, c'est-à-dire déterminer leurs dates de début et de fin et leur attribuer des ressources en respectant certaines contraintes. Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles approches exactes basées sur la programmation par contraintes pour deux classes de problèmes d'ordonnancement NP-difficiles validées expérimentalement par l'implémentation d'un ensemble de nouvelles fonctionnalités dans le solveur de contraintes choco. Dans un problème d'atelier, n lots sont constitués chacun de m tâches à exécuter sur m machines distinctes. Chaque machine ne peut exécuter qu'une tâche à la fois. La nature des contraintes liant les tâches d'un même lot peut varier (séquencement global ou par lot, pas de séquencement). Le critère d'optimalité étudié est la minimisation du délai total. Nous proposons d'abord une étude et une classification des différents modèles et algorithmes de résolution. Ensuite, nous introduisons une nouvelle approche flexible pour ces problèmes classiques. Une machine à traitement par fournées peut traiter plusieurs tâches en une seule opération, une fournée. Les dates de début et de fin des tâches d'une même fournée sont identiques. Le problème étudié consiste à minimiser le retard algébrique maximal de n tâches de différentes tailles sur une machine de capacité b. Conjointement, la somme des tailles des tâches d'une fournée ne doit pas excéder la capacité b. Nous proposons, dans ce contexte, un modèle basé sur une décomposition du problème. Nous définissons ensuite une nouvelle contrainte pour l'optimisation basée sur une relaxation du problème qui améliore sa résolution.