Le domaine de l'optimisation de boîte noire (BBO) manque de problèmes d'ingénierie réalistes et disponibles au public pour l'analyse comparative d'algorithmes. Ce travail propose Micro-PRIAD, une collection de dix boîtes noires stochastiques faites pour les analyses comparatives. Neuf de ces dix instances sont des problèmes d'industrie réaliste sous contraintes. Les dix boîtes noires sont basées sur des simulations de Monte-Carlo (MC). Micro-PRIAD offre une version simplifiée d'un problème complexe et coûteux à évaluer de gestion d'actifs qui est en développement à Hydro-Québec (HQ). Elle reproduit le comportement général de cette boîte noire en simulant l'application de stratégies de maintenance des équipements électriques sur des réseaux électriques. La simulation retourne un coût d'opération relié à la stratégie de maintenance qui doit être minimisé dans un contexte d'optimisation. Au cours de l'évaluation de Micro-PRIAD, de l'information est rendu disponible aux algorithmes de BBO à différents moments clés de l'évaluation. De plus, des mécanismes permettant à ces algorithmes de manipuler l'information intermédiaire et d'interrompre l'évaluation prématurément sont intégrés à Micro-PRIAD. Ces fonctionnalités permettent l'étude d'algorithmes qui seront ultimement utilisés sur des problèmes difficiles d'application réelle de HQ qui possèdent ces propriétés. Des résultats illustratifs sur Micro-PRIAD sont présentés pour mettre en avant sa complexité et son utilité dans un contexte d'analyses comparatives.