Nos travaux concernent la mise en uvre de methodologies pour la resolution de problemes d'ordonnancement en industries agroalimentaires. Trois nouvelles approches, basees sur les algorithmes genetiques, sont proposees pour la resolution de problemes d'ordonnancement multi-objectifs: les algorithmes genetiques sequentiels (SGA), les algorithmes genetiques paralleles (PGA) et les algorithmes genetiques paralleles sequentiels (PSGA). Deux approches cooperatives multiobjectif en mode relais, SH_GA/TS et SH_GA/SA, hybridant toutes les deux des metaheuristiques de haut niveau, sont par la suite, proposees. Un algorithme evolutionnaire et un algorithme de recherche locale sont, dans ce cas executes sequentiellement. Mots cles: ordonnancement, optimisation, metaheuristiques, algorithmes genetiques, recherche tabou, recuit simule, hybridation, ateliers a une machine, agroalimentaires"