Lorsque des points de vue (ou critères) multiples interviennent dans la comparaison ou l'évaluation d'alternatives, les décisions qui en découlent sont généralement complexes et nécessitent un effort cognitif conséquent du décideur. La discipline de l'Aide Multi-Critère à la Décision (AMCD) propose des algorithmes et des modèles permettant de faciliter cette prise de décision. Dans la littérature, l'inférence des paramètres d'un modèle RMP se fait généralement au travers d'approches de résolution exactes qui nécessitent des ressources informatiques et des temps de calcul importants. Dans ces travaux, nous proposons et étudions une métaheuristique évolutionnaire afin de rendre le processus d'inférence plus compatible avec des applications réelles. Nous étendons également les études précédentes de la littérature en considérant des instances de problèmes de taille plus importantes.