La présente thèse porte sur l'étude de prise de décisions séquentielles multi-Objectif (MOSDM). La motivation de ce travail est double. D'un côté, la prise de décision, par exemple, dans les domaines de robotique et de planification, concerne l'optimisation séquentielle. De l'autre côté, nombreuses applications dans le monde réel sont plus naturellement formulés en termes d'optimisation multi-Objectif (MOO). La méthode proposée dans la thèse adapte le cadre bien connue de recherche Monte-Carlo arborescente (MCTS) à l'optimisation multi-Objectif, dans lequel multiple séquences de décision optimales sont développées dans un seul arbre de recherche. Le principal défi est de proposer une nouvelle récompense, capable de guider l'exploration de l'arbre bien que le problème de MOO n'applique pas un ordre total entre les solutions. La contribution principale de cette thèse est de proposer et d'étudier expérimentalement ces deux récompenses : l'indicateur de hypervolume et la récompense de dominance Pareto, qui sont inspirées de la littérature de MOO et basés sur une archive de solutions antérieures (archives Pareto). L'étude montre la complémentarité de ces deux récompenses. L'indicateur de hypervolume souffre de sa complexité algorithmique. Cependant, cet indicateur fournit des informations à grains fins de la qualité des solutions à l'égard de l'archive actuelle. Bien au contraire, la complexité de la récompense de dominance Pareto est linéaire, mais cette récompense fournit des informations de plus en plus rare au long de la recherche. Les preuves de principe de l'approche sont donnés sur les problèmes articiaux et les défis internationaux, et confirment la valeur de l'approche. En particulier, MOMCTS est capable de découvrir les politiques se trouvant dans les régions non-Convexes du front Pareto, qui contraste avec l'état de l'art: les algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-Objectif existants sont basés sur scalarization linéaire et donc ne sont pas capables de explorer ces régions non-Convexes. Enfin, MOMCTS a fait honorablement la concurrence avec l'état de l'art sur la compétition internationale de MOPTSP 2013.