Les décisions prises pendant la conception préliminaire de systèmes complexes comme la voiture électrique jouent un rôle crucial sur ses performances finales. La conception préliminaire repose sur une modélisation mathématique gros grains du système pour étudier la faisabilité des alternatives réalisables. La formalisation et la résolution de ces modèles sont des étapes critiques pour la prise de décision. La première partie de cette thèse propose une démarche progressive pour construire un modèle mathématique dans un contexte de conception. L’objectif est d’obtenir un modèle en adéquation avec le besoin initial et dont le concepteur maîtrise la capacité à aider la prise de décision. Pour résoudre les modèles obtenus, nous proposons de les considérer sous l’angle des Problèmes de Satisfaction de Contraintes (CSP) et d’explorer intelligemment leur espace de recherche dans une approche d’exploration partielle diversifiée. Il s’agit d’obtenir un échantillon de solutions bien réparties dans l’espace de recherche pour représenter fidèlement l’ensemble des alternatives de conception avec un nombre raisonnable de solutions. Le cadre algorithme développé repose sur le calcul ensembliste et le parcours d’un arbre de recherche avec des opérateurs de division, réduction et sélection. Les stratégies d’exploration introduites montrent des performances intéressantes vis-à-vis de l’existant. Ce cadre est ensuite appliqué à des cas d’application en conception comme la batterie de véhicule électrique pour mettre en évidence ses intérêts et ses limites comme outil d’aide à la décision.