Le problème du design consiste à concevoir une ou des séquences d’ARN qui vont, dans un modèle énergétique, se replier en une structure cible. Les algorithmes déjà existants dans le domaine ne gèrent pour la plupart pas l’ajout au problème des contraintes de séquence, c’est-à-dire l’interdiction ou l’obligation d’utiliser certains motifs. Zhou et al. (2013) ont proposé un algorithme qui utilise de la génération aléatoire dans un langage formel conditionné par un automate fini qui gère les contraintes de motifs interdits/imposés et une grammaire non contextuelle qui gère les contraintes imposées par la structure recherchée. On propose ici de se baser sur cet algorithme en y ajoutant des optimisations permettant de réduire sa complexité. Ce travail soulève également des questions ouvertes sur la construction efficace d’un automate (quasi) minimal, ainsi que l’incorporation de contraintes supplémentaires garantissant le repliement des séquences engendrées vers une structure cible à l’exclusion de tout autre repliement.