Cette thèse comporte des résultats théoriques et pratiques sur deux métaheuristiques, la Recherche Dispersée et la Recherche Voisinage variable (RVV), ainsi que sur des Matheuristiques. Au niveau théorique, la contribution principale de cette thèse est la proposition d’un algorithme de recherche dispersée avec l’arrondi directionnel convergent pour les programmes en nombres entiers mixtes (0-1 MIP), avec une preuve de cette convergence en un nombre fini d’itérations. En se basant sur cet algorithme convergeant, deux implémentations et plusieurs heuristiques sont proposées et testées sur des instances de 0-1 MIP. Les versions testées reposent sur des implémentations non optimisées pour mettre en évidence la puissance des approches dans une forme simplifiée. Nos résultats démontrent l’efficacité de ces approches initiales, ce qui les rend attractives lorsque des solutions de très haute qualité sont recherchées avec un investissement approprié en termes d’effort de calcul. Cette thèse inclut également quelques nouvelles variantes de la métaheuristique Recherche Voisinage Variable telles qu’une recherche voisinage variable deux niveaux, une recherche voisinage variable imbriquée, une descente voisinage variable cyclique et une heuristique de plongée voisinage variable. En outre, plusieurs implémentations efficaces de ces algorithmes basés sur la recherche voisinage variable ont été appliquées avec succès à des problèmes NP-Difficiles apparaissant en transport, logistique, production d’énergie, ordonnancement, et segmentation. Les heuristiques proposées se sont avérées être les nouvelles heuristiques de référence sur tous les problèmes considérés. La dernière contribution de cette thèse repose sur la proposition de plusieurs matheuristiques pour résoudre le problème de Conception de Réseau Multi-flots avec Coût fixe (CRMC). Les performances de ces matheuristiques ont été évaluées sur un ensemble d’instances de référence du CRMC. Les résultats obtenus démontrent la compétitivité des approches proposées par rapport aux approches existantes de la littérature. / This thesis consists of results obtained studying Scatter Search, Variable Neighbourhood Search (VNS), and Matheuristics in both theoretical and practical context. Regarding theoretical results, one of the main contribution of this thesis is a convergent scatter search with directional rounding algorithm for 0-1 Mixed Integer Programs (MIP) with the proof of its finite convergence. Besides this, a convergent scatter search algorithm is accompanied by two variants of its implementation. Additionally, several scatter search based heuristics, stemming from a convergent scatter search algorithm have been proposed and tested on some instances of 0-1 MIP. The versions of the methods tested are first stage implementations to establish the power of the methods in a simplified form. Our findings demonstrate the efficacy of these first stage methods, which makes them attractive for use in situations where very high quality solutions are sought with an efficient investment of computational effort.This thesis also includes new variants of Variable Neighborhood Search metaheuristic such as a two-level variable neighborhood search, a nested variable neighborhood search, a cyclic variable neighborhood descent and a variable neighborhood diving. Additionally, several efficient implementation of those variable neighborhood search algorithms have been successfully applied for solving NP-Hard problems appearing in transportation, logistics, power generation, scheduling and clustering. On all tested problems, the proposed VNS heuristics turned out to be a new state-of-the art heuristics. The last contribution of this thesis consists of proposing several matheuristics for solving Fixed-Charge Multicommodity Network Design (MCND) problem. The performances of these matheuristics have been disclosed on benchmark instances for MCND. The obtained results demonstrate the competitiveness of the proposed matheuristics with other existing approaches in the literature.