L'essor de l'informatique et des techniques d'intelligence artificielle a conduit ces dernieres annees a un developpement sans precedent des procedes d'optimisation automatique. En particulier, les methodes evolutionnistes s'affirment peu a peu comme les techniques les plus robustes. Cependant, la traduction d'un probleme reel sous forme d'une fonction a optimiser n'est pas toujours simple. Des lors, le concepteur apprecie d'etre conduit a plusieurs possibilites (plus ou moins parfaites) plutot qu'a une solution unique. Les methodes genetiques multimodales ou methodes de nichage offrent des perspectives interessantes en permettant la localisation de solutions optimales multiples. Notre travail est centre sur la caracterisation de ces nouvelles techniques d'optimisation numeriques. Chaque methode a ete testee a partir de fonctions mathematiques ainsi que sur des problemes d'electromagnetisme et sur un procede tres original de conception de formes optimales d'electrodes. Nous decrivons une nouvelle approche ou la forme de l'electrode est identifiee a une ligne equipotentielle obtenue par optimisation du positionnement et de la valeur d'un certain nombre de charges fictives."