Les domaines de l'apprentissage automatique et de l'optimisation sont aujourd'hui etroitement lies. Les problemes d'optimisation constituent le coeur des methodes d'apprentissage automatique et les algorithmes d'optimisation utilisent de plus en plus ces methodes pour ameliorer leur efficacite. Trois composantes sont partagees : la representation, l'evaluation et la recherche iterative. Alors que les methodes d'optimisation sont generalement concues pour etre rapides et precises sur des modeles implicites, les problemes d'apprentissage automatique posent de nouveaux defis aux chercheurs en optimisation, amenant les praticiens de l'apprentissage automatique a creer des algorithmes d'optimisation generiques plus simples. L'apprentissage automatique, ainsi que l'optimisation, trouvent leurs applications dans de nombreux domaines scientifiques. Illustre de cas concrets, Optimisation et apprentissage examine l'interaction entre ces deux domaines, mettant en evidence leurs principales similitudes et leur cooperation.