Nous étudions des problèmes d’ordonnancement sous contraintes de ressources. Plus pré-cisément, nous nous intéressons aux modèles événementiels de programmation linéaire mixteélaborés pour résoudre ces problèmes. Dans ce contexte, nous avons examiné deux problèmes :le problème d’ordonnancement de projet à contraintes de ressources (RCPSP) et le problèmed’ordonnancement continu à contraintes énergétiques (CECSP).Pour résoudre ces deux problèmes tous deux fortement NP-complets dans leurs variantesdécisonnelles [1, 3], des modèles de programmation linéaire en nombres entiers ont été déve-loppés [2, 3]. Pour le RCPSP, les formulations indexées par le temps restent les plus efficaces.Elles montrent néanmoins leurs limites pour des horizons de planification importants et desdurées de tâches disparates, là où les modèles à événements deviennent compétitifs [2]. Pourle CECSP, une solution du problème n’admet pas forcément que des valeurs entières et lesformulations à événements permettent de résoudre ces instances de manière exacte [3]. L’amé-lioration des performances de ces modèles pour les deux types de problèmes considérés estl’objectif recherché dans ces travaux.