Les ingénieurs se heurtent quotidiennement à des problèmes technologiques de complexité grandissante, qui surviennent dans des secteurs très divers, comme dans les télécommunications, la génomique, la technologie de la santé. Le problème à résoudre peut souvent s'exprimer sous la forme d'un problème d'optimisation : on définit une fonction objectif (voire plusieurs), que l'on cherche à minimiser par rapport à tous les paramètres concernés. Ce livre se propose de décrire quelques-unes des démarches de l'optimisation, qui sont tout particulièrement rencontrées en traitement du signal et de l'image : l'évolution artificielle et l'approche parisienne, les ondelettes et les fractales, les critères d'information, l'apprentissage et la programmation quadratique, le formalisme bayésien, la modélisation probabiliste, l'approche markovienne, les modèles de Markov cachés, les métaheuristiques (algorithmes génétiques, algorithmes de colonies de fourmis, cross-entropie, optimisation par essaim particulaire, algorithmes à estimation de distribution, systèmes immunitaires artificiels).