Le bâtiment est considéré comme étant le premier secteur consommateur d’énergie dans le monde. Dans la région méditerranéenne, face à la crise économique et aux engagements pris pour limiter les effets produisant le réchauffement climatique, il est devenu impératif de réduire la consommation énergétique des bâtiments que ce soit par la conception des bâtiments neufs ou par la réhabilitation du parc existant. Dans ce cadre-là, chercher des solutions techniques optimales en tenant compte des critères économiques, environnementaux et sociétaux est un problème très complexe du fait du nombre élevé de paramètres à prendre en compte. Pour remédier à ce problème, un état de l’art des méthodes d’optimisation multicritère a été réalisé. Nous avons constaté que plusieurs contraintes existent lors de l’utilisation de ces méthodes telles qu’un temps de calcul élevé et la non-maîtrise de la convergence des résultats vers des optimums globaux recherchés. L’objectif de notre travail est de proposer une nouvelle méthode qui permette de contourner ces difficultés. Cette méthode est basée, dans un premier temps, sur le développement des modèles polynomiaux pour la prédiction des besoins de chauffage, de refroidissement, d’énergie finale et du confort thermique d’été à l’aide du logiciel TRNSYS. Pour établir ces modèles, nous avons utilisé la méthode des plans d’expériences et des simulations thermiques dynamiques. À partir de ces modèles, une analyse de sensibilité a été entamée afin d’identifier les paramètres les plus influents sur les besoins énergétiques et le confort thermique d’été. Une base de données est utilisée associant chaque paramètre à son coût et à son impact environnemental sur son cycle de vie. Ensuite, une étude paramétrique complète a été réalisée en utilisant les fonctions polynomiales dans le but de déterminer un ensemble de solutions optimales à l’aide de l’approche du Front de Pareto. Cette nouvelle méthode a été appliquée dans le but de concevoir des bâtiments neufs à haute efficacité énergétique à des coûts maîtrisés pour les six zones climatiques du Maroc. La validation des modèles polynomiaux réalisée grâce à une comparaison avec des simulations aléatoires a donné des résultats très satisfaisants. Avec un modèle polynomial de second degré, l’erreur maximale sur les besoins énergétiques et le confort thermique adaptatif d’été ne dépasse pas 2 kWh/m².an et 9% respectivement dans la plupart des cas. Les modèles développés ont ensuite été utilisés pour l’aide à la décision multicritères. Les résultats obtenus ont montré que des bâtiments à très faibles besoins énergétiques peuvent être construits à un coût raisonnable, et qu’un effort doit être porté sur des solutions plus performantes pour le rafraîchissement en été. Enfin, nous avons mis en œuvre la méthode que nous avons développée dans le cadre de la réhabilitation d’un bâtiment existant à La Rochelle. Les critères environnementaux ont aussi été intégrés à la recherche de solutions optimales. La solution retenue selon 14 critères correspond à un ensemble de solutions techniques permettant d’obtenir des besoins de chauffage de l’ordre de 15 kWh/m².an avec un compromis réalisé entre l’efficacité énergétique, le confort des occupants, les impacts environnementaux et la maîtrise du coût de la réhabilitation. La méthode développée dans le cadre de ce travail a montré un fort potentiel d’utilisation pour l’aide à la décision multicritère lors de la conception des bâtiments neufs ou en réhabilitation. Elle permet d’effectuer très rapidement une optimisation opérationnelle de l’enveloppe pour contribuer à des bâtiments durables, confortables, à coût maîtrisé et à basse consommation énergétique. / The building sector is the largest consumer of energy in the world. In Mediterranean region, facing the economic crisis and commitments for climate change, the reduction of energy consumption for both new and existing buildings is more necessary. Against this background, seeking optimal technical solutions taking into account the economic, environmental and societal criteria is a very complex problem due to the high number of parameters to consider. In order to solve this problem, a state of the art of multi-criteria optimization method has been achieved. We found that many constraints exist when using these methods such as high time calculation and no absolute assurance to find the global optimum. Thus, the main objective of the present work is to propose a new method that allows overcome these difficulties. This method is based on the development of polynomial models for the prediction of heating energy needs, cooling energy needs, final energy needs and summer thermal comfort. To establish these models, we used the design of experiments method and dynamic thermal simulations using TRNSYS software. From these models, a sensitivity analysis has been achieved in order to identify the leading parameters on energy requirements and thermal comfort in summer. A database associating each parameter for its cost and environmental impact on its lifetime was generated from CYPE software and INIES database. Then, a detailed parametric study was performed using polynomial functions for determining a set of optimal solutions using the Pareto front approach. This new method was applied to design new buildings with high energy efficiency at controlled costs for the six Moroccan climate zones. The validation of polynomial models through a comparison with random simulations gave very satisfactory results. With a polynomial model of the second order, the maximum error on the energy needs and the adaptive thermal comfort did not exceed 2 kWh/m².an and 9% respectively. The developed models were used for multiple-criteria decision analysis. The results showed that buildings with very low energy needs can be built with a reasonable cost. On the other hand an effort should be focused on more efficient solutions for adaptive thermal comfort in summer especially for Marrakech and Errachidia. Finally, we also implemented our method to a project of energy rehabilitation of an existing building located in La Rochelle (France). Environmental criteria were also taken into account in the optimization process. The selected technical solutions procured approximately 15 kWh/m².year of heating energy needs. The developed multicriteria decision method showed a great potential for both designing new and existing buildings with high energy efficiency. It allows a very fast operational optimization of sustainable buildings at reasonable cost and low energy consumption.