Pour limiter le cout global du processus d'optimisation multidisciplinaire, des modeles reduits combines avec une strategie de calcul parallele fournissent une solution economique et performante; cette problematique est specifiquement investiguee dans cette these. Tout d'abord, un environnement de calcul parallele considerant simultanement algorithmes d'optimisation, modeles numeriques et gestion des processeurs est analyse sur le cas d'un profil d'aile aeroelastique, demontrant la relation etroite entre choix des methodes d'optimisation et architecture de plates-formes paralleles, et mettant en evidence l'importance de developper des modeles reduits. La suite de la these s'attaque donc a l'elaboration de methodes d'approximation originales combinant les avantages respectifs des metamodeles "generalistes" et "physiques." Plus precisement, des variantes contraintes (CPOD/CPOD2) de la methode de decomposition aux valeurs propres ont ete mises au point, et appliquees avec succes sur un cas test academique (aile d'avion), ainsi que sur une application industrielle (optimisation multiobjectif de la forme d'un conduit d'admission developpe par Renault)."