Les solveurs pseudo-booléens (PB) travaillant nativement sur des contraintes PB sont fondés sur l'architecture CDCL à l'origine des hautes performances des solveurs SAT modernes. En particulier, ces solveurs PB utilisent non seulement une procédure d'analyse de conflits (utilisant les plans-coupes), mais également des stratégies complémentaires qui sont cruciales pour l'efficacité du solveur, comme les heuristiques de choix de variable, de suppression des contraintes apprises et de redémarrage. Cependant, ces stratégies sont le plus souvent réutilisées par les solveurs PB sans tenir compte de la forme particulière des contraintes PB qu'ils considèrent. Dans cet article, nous présentons et évaluons différentes manières d'adapter ces stratégies pour tenir compte des spécificités des contraintes PB tout en préservant le même comportement que dans le cadre clausal. Nous avons implanté ces stratégies dans deux solveurs différents, à savoir Sat4j (pour lequel nous considérons trois configurations) et RoundingSat. Nos expérimentations montrent que ces stratégies dédiées permettent d'améliorer, parfois significativement, les performances de ces solveurs, à la fois sur des problèmes de décision et d'optimisation.