Après un bref survol de l'historique des algorithmes évolutionnaires et des principales idées mises en oeuvre, nous présentons des stratégies diverses dont l'ambition est souvent de s'affranchir du problème du réglage des paramètres initiaux. Nous nous concentrons sur la comparaison de stratégies ayant comme point commun de se baser sur des idées naturelles assez simples. Celles-ci diffèrent principalement sur le choix et le mode d'application des opérateurs génétiques, ainsi que sur la procédure de renouvellement des générations. Tout en sachant qu'il est illlusoire d'obtenir un jour une solution universelle quant à ces questions, nous présentons une technique où les opérateurs sont eux mêmes évalués de façon à être appliqués à la mesure de leur performance. Nous observons sur l'optimisation de fonctions classiques une amélioration grâce à cette méthode par rapport aux stratégies d'évolution, ainsi que grâce à un algorithme très simple de remplacement également testée.