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This dissertation has been written from an original viewpoint between seismic imaging and drilling and develop a methodology to design optimal well trajectories which are the ideal compromise between the uncertainty given by the geophysicist and the technical feasability asserted by the drilling engineer. This dissertation deals with three aspects essentially. First, a data structure provides the geologist, the geoscientitst and the drilling engineer a common look-and-feel for target design on a computer work station, which allow designing targets on the geological model as follows : • A well target is a collection of control points and drilling engineering constraints. • The control points are linked with the radius of curvature method using various algorithms. • The targets are edited interactively on the geological model in the 3D space of a graphical window. The second aspect is the optimisation of well targets. In that purpose an evolution algorithm has been developed along with the standard genetic algorithm. They both manipulate the control points of the well object — data structure — to find the optimal locations. It holds the drilling engineering constraints that are implicitely passed and respected by the optimisation procedure. Finally, the two previous concepts are used for the optimisation of well planning on a depth migrated model known with a significant uncertainty. An innovative approach is proposed, which gives a large part to the continuous and fast improvments in drilling technologies, Ce mémoire adopte un point de vue original à l'interface entre l'imagerie géophysique et le forage et développe une méthodologie pour proposer des trajectoires de puits optimales qui soient une synthèse idéale de l'incertitude fournie par le géophysicien et des possibilités techniques du foreur. Ainsi, trois aspects y sont abordés principalement. Premièrement, la représentation informatique des puits offre un outil commun aux géologues, géophysiciens et foreurs, et permet d’élaborer les cibles sur le modèle géologique grâce à la conception d’une structure de données aux caractéristiques suivantes : (1) Une cible est définie par des points de contrôles et des contraintes de forage. (2) Les points de contrôles sont reliés par la méthode du rayon de courbure suivant divers algorithmes. (3) Les cibles peuvent être éditées directement sur le modèle. Le deuxième aspect concerne l’optimisation des cibles. Dans ce but un algorithme d’évolution a été développé en plus de l’algorithme génétique binaire. Ils manipulent les points de contrôle de l’objet puits — structure de données — pour déterminer leurs positions optimales. Il contient les contraintes de forage qui sont implicitement fournies et respectées par la procédure d’optimisation. Enfin, les deux concepts précédents sont appliqués à l’optimisation de la plannification d’une trajectoire sur un modèle migré profondeur entaché d’une incertitude. Une approche innovante est proposée, qui fait une large place aux progrès dans les technologies de forage