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Bien que les métaheuristiques soient couramment utilisées pour résoudre des problèmes multi-objectif d'une part, et des problèmes soumis à des incertitude d'autre part, très peu de travaux ont été menés sur ces deux aspects simultanément. Par exemple, les problèmes de transport sont habituellement traités sous une forme mono-objectif déterministe, alors qu'ils sont clairement multi-objectif et qu'ils sont soumis à de nombreux facteurs d'incertitude. Dans ce travail, nous nous intéressons aux méthodes de recherche locale multi-objectif basées sur une relation de dominance et pour la prise en compte de l'incertitude, nous avons utilisé de nouvelles relations de dominance entre des vecteurs d'intervalles au lieu des vecteurs précis. Nous appliquons ces nouvelles relations de dominance à un problème de tournées de véhicules de permutation bi-objectif avec demandes incertaines. Les expérimentations menées montrent que l'algorithme de recherche locale multi-objectif permet de trouver une bonne approximation de l'ensemble Pareto pour des problèmes de tournées de véhicules avec demandes incertaines.