La demande croissante de matériaux légers et performants a accéléré l'adoption de structures composites, réputées pour leur résistance et rigidité spécifiques élevées, ainsi que pour leur capacité à ajuster le comportement structurel grâce à l'optimisation des séquences d'empilement. Cet ajustement permet un contrôle précis des propriétés mécaniques, offrant des fonctionnalités avancées dans l'aéronautique, l'automobile et l'énergie éolienne. Cependant, la conception des structures composites est intrinsèquement complexe en raison de l'espace de conception de haute dimension introduit par les séquences d'empilement et des incertitudes liées aux procédés de fabrication. Les algorithmes génétiques (AG) se sont révélés efficaces pour trouver des séquences d'empilement optimales, exploitant leur capacité de recherche globale pour naviguer dans cet espace complexe. Ce travail propose une méthodologie novatrice pour la récupération des séquences d'empilement, intégrant un cadre de conception basé sur la fiabilité pour relever ces défis. En intégrant les incertitudes dans le processus d'optimisation, la méthodologie facilite l'ajustement mécanique des structures composites tout en garantissant la fiabilité des performances face à la variabilité des matériaux et de la fabrication. Cette approche offre une voie robuste pour faire progresser la conception et l'application des structures composites dans des domaines d'ingénierie critiques.