Dans ce livre, nous avons montré l'application des systèmes intelligents et des techniques d'optimisation dans le domaine de l'ingénierie interdisciplinaire. Dans le 1er chapitre, nous avons décrit l'utilisation de SI, à savoir le système S pour l'inférence de Gene Regulatory Network (GRN) à partir de données de séries chronologiques de microarrays dans le domaine de la biologie computationnelle et de la bioinformatique. Dans le 2ème chapitre, nous avons récemment proposé une technique d'optimisation à savoir Elephant Swarm Water Search Algorithm (ESWSA) pour une modélisation efficace pour la prédiction et l'optimisation des paramètres des processus de broyage qui est un problème typique de l'ingénierie mécanique. Dans le 3ème chapitre, nous avons utilisé une technique d'IA hybride à l'aide de l'arbre de décision et de l'optimisation paramétrique par algorithme génétique dans la prédiction du diabète dans le domaine biomédical par une analyse appropriée des petites et grandes disjonctions présentes dans les ensembles de données médicales. Dans le chapitre 4, nous avons utilisé une technique hybride d'optimisation de recherche de coucou (CSO) et d'optimisation d'essaim de particules (PSO) dans le domaine des énergies renouvelables. Dans le chapitre 5, une technique d'optimisation hybride utilisée par deux algorithmes évolutionnaires: Algorithme génétique & Optimisation par essaim de particules dans le domaine de la mécatronique.