Cette thèse aborde la problématique de la création d’intelligences artificielles (IA) contrôlant la prise de décision haut-niveau dans les jeux de stratégie. Ce type de jeux propose des environnements complexes nécessitant de manipuler de nombreuses ressources en faisant des choix d’actions dépendant d’objectifs à long terme. La conception de ces IA n’est pas simple car il s’agit de fournir une expérience pour le joueur qui soit divertissante et intéressante à jouer. Ainsi, le but n’est pas d’obtenir des comportements d’IA imbattables, mais plutôt de refléter différents traits de personnalités permettant au joueur d’être confronté à des adversaires diversifiés. Leur conception fait intervenir des game designers qui vont définir les différentes stratégies en fonction de l’expérience qu’ils souhaitent créer pour le joueur, et des développeurs qui programment et intègrent ces stratégies au jeu. La collaboration entre eux nécessite de nombreux échanges et itérations de développement pour obtenir un résultat qui correspond aux attentes des designers. L’objectif de cette thèse est de proposer une solution de modélisation de stratégies accessible aux game designers en vue d’améliorer et de simplifier la création de comportements stratégiques. Notre proposition prend la forme d’un moteur stratégique choisissant des objectifs à long terme et vient se placer au dessus d’un module tactique qui gère l’application concrète de ces objectifs. La solution proposée n’impose pas de méthode pour résoudre ces objectifs et laisse libre le fonctionnement du module tactique. Le moteur est couplé à un modèle de stratégie permettant à l’utilisateur d’exprimer des règles permettant au moteur de choisir les objectifs et de leur allouer des ressources. Ces règles permettent d’exprimer le choix d’objectifs en fonction du contexte, mais également d’en choisir plusieurs en parallèle et de leur donner des importances relatives afin d’influencer la répartition des ressources. Pour améliorer l’intelligibilité nous utilisons un modèle graphique inspiré des machines à états finis et des behavior trees. Les stratégies créées à l’aide de notre modèle sont ensuite exécutées par le moteur de stratégie pour produire des directives qui sont données au module tactique. Ces directives se présentent sous la forme d’objectifs stratégiques et de ressources qui leur sont allouées en fonction de leurs besoins et de l’importance relative qui leur a été donnée. Le module stratégique permet donc de rendre accessible la conception du niveau stratégique d’une IA contrôlant un adversaire dans un jeu de stratégie.