Dans cette thèse, notre objectif est de présenter une nouvelle approche de résolution pour des problèmes d'ordonnancement de type job-shop. Les problèmes traités sont de grande taille, ce qui, du fait de la complexité du problème, ne permet d'envisager que l'utilisation d'heuristiques. Cette approche propose une alternative aux algorithmes basés sur des règles de priorité, généralement utilisés. Le principe de l'approche est de construire une succession d'ordonnancements partiels, en agrégeant les jobs les uns après les autres. L'agrégation consiste à insérer toutes les opérations du job à agréger sans changer l'ordre des opérations dans l'ordonnancement partiel précédent. Dans un premier temps, des méthodes issues de l'approche sont proposées pour résoudre le problème classique du job-shop. Ensuite, ces méthodes sont étendues pour traiter des problèmes de job-shop généralisé, ou l'affectation des opérations aux machines n'est pas fixée au départ. Pour finir, des problèmes de job-shop dynamiques et réactifs sont abordés. Dans ceux-ci, l'arrivée aléatoire de jobs et l'arrêt de machines sont pris en compte. Les méthodes agrégatives sont particulièrement bien adaptées à la résolution de ce type de problème.