Le travail présenté dans ce mémoire traite le problème de commande optimale. Il est développé en deux grandes parties et se rapporte à deux différents systèmes manufacturiers imparfaits et complexes. D’une part, la première partie de ce projet porte sur l’optimisation des politiques de commande de production et de sous-traitance, pour un système manufacturier représentant une problématique commune dans l’industrie pharmaceutique. Il est question de développer une nouvelle politique de commande et d’optimiser ses paramètres qui minimisent le coût total tout en respectant la contrainte de la satisfaction des clients. D’autre part, une étude comparative est menée sur l’interaction entre des politiques de commande de la production, du Setup (la mise en course) et de la maintenance. L'introduction du concept de la maintenance opportuniste dans les modèles étudiés permet de réaliser encore plus d’économie et d’augmenter le niveau de service à la clientèle. Ce concept vise à mieux synchroniser les interventions de maintenance préventive avec les opérations de Setup qui nécessitent l’arrêt de l’activité de production pendant une durée non-négligeable. En raison de la complexité des problèmes considérés et des limites des modèles analytiques, une approche expérimentale qui combine des méthodes statistiques d’optimisation avec l’outil de simulation est utilisée dans le but d’optimiser les paramètres de commande de chaque système étudié. Elle intègre les plans d’expérience, l’analyse de variance, la méthodologie de surface de réponse et la simulation. Cette dernière permet de reproduire fidèlement le comportement du système manufacturier sous les conditions réelles d’opération, et ainsi d’estimer ses caractéristiques. Tous les modèles de simulation sont conçus en combinant une approche à événements discrets et continus en vue de tenir compte de la continuité des flux de production et de la nature impulsive de la dynamique des systèmes. Des analyses de sensibilité sont également effectuées pour confirmer la pertinence et la robustesse de l'approche adoptée.