Cette étude propose une méthode d'optimisation multi-objectif innovante basée sur la Théorie des jeux Évolutionnaires afin de résoudre le problème d'allocation d'armes à des cibles. Le principale question de cette étude était de comment pouvoir considérer ensemble la totalité des objectifs et sélectionner la meilleure des solutions disponibles. L'idée clé sur laquelle repose cette méthode est que la meilleure solution peut être vue comme celle qui obtient les meilleurs résultats pour l'ensemble des objectifs. Ainsi, chaque objectif sera optimisé indépendamment, puis en se basant sur une analogie bio-inspirée des jeux évolutionnaires, un processus d'évolution des espèces (solutions) va déterminer lesquelles survivent le mieux à l'ensemble des environnements (espace de solutions) en se basant sur le score qu'elles ont obtenu dans ces différents espaces. La principale contribution est donc que contrairement aux autres méthodes d'optimisation multi-objectif, il est possible de comparer ensemble des objectifs très hétérogènes et l'intervention d'un expert n'est pas nécessaire. De plus, les propriétés mathématiques de la théorie des jeux évolutionnaires offrent une stabilité qui se révèle être indispensable pour des applications industrielles. Enfin, la méthode est validée sur un simulateur dédié à l'allocation d'armes à des cibles afin de répondre à un réel besoin opérationnel.