Dans un contexte de « customization de masse », cet article s’intéresse à l’association de la configuration de produit et de la planification du processus de production associé au produit. Il s’agit d’un problème difficile et contraint où l’on cherche à minimiser à la fois le coût du produit et du processus d’obtention, mais également le temps de cycle du processus d’obtention. Nous proposons des méthodes et outils à base de contraintes pour soutenir cette activité. Dans nos travaux précédents, nous avons proposé une approche combinant interactivité et optimisation appelée CFB-EA (pour constraint filtering based evolutionary algorithm). Dans cet article, nous proposons d’améliorer l’étape d’optimisation pour les problèmes de grandes tailles. Nos expérimentations précédentes ont montrées la capacité de la méthode CFB-EA à trouver rapidement une bonne approximation du front de Pareto recherché. Ceci nous a conduits à proposer une méthode d’optimisation en deux étapes. La première étape fournit rapidement une approximation du front de Pareto à l’utilisateur. Celui-ci peut ainsi choisir la ou les zones qui l’intéressent plus particulièrement. Grâce à une technique de filtrage, la seconde étape d’optimisation permet ensuite de détailler le front de Pareto uniquement dans les zones de préférences de l’utilisateur.