Notre travail de recherche traite la problématique de l’optimisation des activités d’un centre d’urgences hospitalières dans le but d’améliorer la qualité des services offerts aux patients. Nous avons décomposé notre approche en deux axes : prévision de la demande et optimisation des activités. Le premier axe consiste à prévoir l’afflux journalier des patients dans le service. Pour cela, on a introduit une nouvelle classification pratique des patients des urgences, qu’on a nommé EP, qui prend en considération la charge des soins nécessaires au traitement du patient et l’affiliation après le passage dans le service des urgences. Ensuite, on a développé des modèles de prévision adaptés pour prédire l’afflux quotidien par classe d’EP à long terme et à court terme. Le deuxième axe consiste à optimiser les activités du service pour minimiser le temps moyen d’attente dans le service. Pour y parvenir, on a développé, dans un premier temps, un outil d’évaluation des performances du système basé sur la simulation à évènements discrets. Cet outil nous a permis d’évaluer le temps d’attente moyen des patients pour différentes organisations du service. Par la suite, on s’est intéressé à l’optimisation de l’affectation des ressources humaines du service (médecins, internes, infirmières, aides-soignants). Pour cela, on a développé une approche méta-heuristique qui se base sur le couplage d’un algorithme génétique avec le modèle de simulation. Cette approche permet également l’optimisation du service dans le futur en injectant les prévisions des patients dans le simulateur