Nous nous intéressons à l'optimisation du plan de transport d'un chargeur qui sous-traite le transport de ses marchandises à plusieurs entreprises de transport. Cela implique que la flotte utilisée est hétérogène et que plusieurs modes de tarification des transports sont utilisés dans un même plan de transport.Les commandes à livrer partent d'un entrepôt central et doivent être livrées à un ensemble de clients selon deux modes de transport : en Full-Truckload (FTL) ou en Less-Than-Truckload (LTL),Nous définissions le problème appelé Vehicle Routing Problem with FTL and LTL Carriers (VRP-LFC), consistant d'une part à déterminer le mode de transport de chaque commande et d'autre part, pour les commandes acheminées en FTL, à déterminer les tournées des véhicules affrétés, de manière à minimiser la somme des coûts de transport. Ce problème peut être modélisé comme une extension du VRP with Private Fleet and Common Carrier (VRPPC) avec des fenêtres horaires et une flotte hétérogène limitée.Nous proposons une méthode de résolution basée sur la méta-heuristique Large Neighborhood Search (LNS) et adaptons une méthode de filtrage issue de la programmation par contraintes pour respecter les contraintes de la flotte hétérogène limitée.Nous présentons un cas d'étude réalisé sur des données réalistes, et comparons plusieurs stratégies d'expédition: tout expédier en LTL, en FTL ou en combinant ces deux modes d'expédition.Nous montrons comment l'algorithme proposé a été intégré sur la plateforme web CoLivRi, et son utilisation pour des missions de conseil ou par les clients de CRC Services.