La question de l’évolution du parc nucléaire français peut être considérée via l’étude de scénarios électronucléaires. Ces études présentent un rôle important, compte-tenu des enjeux, de l’ampleur des investissements, des durées et de la complexité des systèmes concernés, et fournissent des éléments d’aide au processus décisionnel. Elles sont menées à l’aide du code COSI (développé au CEA/DEN), qui permet de calculer les inventaires et les flux de matières transitant dans le cycle (réacteurs nucléaires et installations associées), via notamment le couplage avec le code d’évolution CESAR. Les études actuelles menées avec COSI nécessitent de définir les paramètres d’entrée des scénarios simulés, de sorte à satisfaire différents critères comme minimiser la consommation d’uranium naturel, la production de déchets, etc. Ces paramètres portent notamment sur les quantités et l’ordonnancement des combustibles usés au retraitement ou encore le nombre, la filière et les dates de mises en service des réacteurs à déployer. Le présent travail vise à développer, valider et appliquer une méthodologie d’optimisation couplée à COSI pour la recherche de scénarios électronucléaires optimaux pour un problème multicritère. Cette méthodologie repose en premier lieu sur la réduction de la durée d’évaluation d’un scénario afin de permettre l’utilisation de méthodes d’optimisation en un temps raisonnable. Dans ce cadre, des métamodèles d’irradiation par réseaux de neurones sont établis à l’aide de la plateforme URANIE (développée au CEA/DEN) et sont implémentés dans COSI. L’objet du travail est ensuite d’utiliser, adapter et comparer différentes méthodes d’optimisation, telles que l’algorithme génétique et l’essaim particulaire disponibles dans la plateforme URANIE, afin de définir une méthodologie adéquate pour ce sujet d’étude spécifique. La mise en place de cette méthodologie suit une approche incrémentale qui fait intervenir des ajouts successifs de critères, contraintes et variables de décision dans la définition du problème d’optimisation. Les variables ajoutées au problème, qui décrivent la cinétique de déploiement des réacteurs et la stratégie de retraitement des combustibles usés, sont choisies en fonction de leur sensibilité sur les critères définis. Cette approche permet de faciliter l’interprétation des scénarios optimaux, la détection d’éventuelles difficultés liées au processus d’optimisation, et finalement d’émettre des recommandations d’utilisation de la méthodologie mise en place en fonction de la nature du problème. Les études d'optimisation s’appuient sur un scénario de déploiement de réacteurs à neutrons rapides avec recyclage du plutonium, inspiré des études menées dans le cadre de la loi de 2006 sur la gestion des matières et déchets radioactifs. Une illustration des possibilités de la méthodologie est réalisée sur ce scénario, et permet notamment de démontrer le caractère optimal du scénario issu des études menées selon cette loi vis-à-vis de la limitation de l’entreposage de matières fissiles. Ce résultat souligne l’importance de la mise en œuvre d’une gestion dynamique du plutonium via le recours au combustible MOX pour le déploiement progressif des RNR.