Notre travail étudie un problème de localisation de centres de collecte et de stockage de sang. L'objectif est d'analyser la structure des paysages de fitness associés à différentes familles d'instances afin d'identifier les facteurs qui influencent la difficulté du problème. En extrayant des caractéristiques telles que la rugosité, la neutralité ou la proportion d'optima locaux, et en les reliant aux performances de plusieurs méthodes de résolution, notre étude vise à mieux comprendre quel type d'algorithme serait le plus adapté selon l'instance. À terme, cette analyse doit permettre de construire un modèle de sélection automatique des composantes de métaheuristiques en fonction des caractéristiques de l'instance.