Nos travaux concernent l’étude d’une extension d’un problème d’ordonnancement bien connu sous l’appellation job shop. Nous appelons cette extension le General Flexible Job Shop Scheduling Problem (GFJSSP). Celui-ci se rencontre dans différents types d’ateliers ayant comme caractéristique commune d’être soumis à des contraintes dues à des ressources de transport. Le GFJSSP se caractérise par l’intégration de machines et robots flexibles. Le terme General induit par ailleurs la présence de robots dont la capacité est supposée unitaire dans notre étude, des temps opératoires bornés, et la possibilité de prise en compte d’emplacements de stockage spécifiques. Après avoir défini l’atelier et le problème correspondant à cette extension, nous avons proposé deux modélisations du GFJSSP ainsi défini : une première modélisation mathématique linéaire, et une modélisation graphique, qui correspond à une généralisation du graphe disjonctif couramment utilisé pour les problèmes de job shop. Nous avons ensuite abordé la résolution suivant deux étapes : tout d’abord en nous focalisant sur l’aspect séquencement des tâches de traitement et de transport, pour lequel nous avons élaboré deux méthodes heuristiques (de type Tabou et basée sur une procédure de shifting bottleneck améliorée) ; puis en intégrant dans un deuxième temps la problématique de l’affectation induite par la flexibilité de certaines ressources. Pour cette dernière étape, nous avons combiné les méthodes précédentes avec un algorithme génétique. L’algorithme hybride obtenu nous permet de résoudre des instances de la littérature correspondant à divers cas spécifiques, avec des résultats assez proches des meilleures méthodes dédiées. A termes, il pourrait être intégré dans un système d'aide à la décision général qui s’affranchirait de la phase d’identification préalable du type de job shop considéré, et serait adapté à la résolution de nombreux cas (avec ou sans problème d'affectation, temps de traitement fixes ou bornés, avec ou sans stockage, etc..).