Les déplacements des barrages en béton sont influencés par de nombreux facteurs tels que lacharge hydrostatique, les effets thermiques et les effets irréversibles. Pour interpréter les mesures,séparer les différentes influences et identifier un éventuel comportement pathologique,des modèles physico-statistiques de type régression multi-linéaire sont couramment utilisés parl’ingénierie. L’estimation de la composante thermique est cependant une source d’incertitudesignificative pour ces modèles. Les objectifs de cette thèse sont alors de mettre en évidenceles mécanismes à l’origine des déplacements thermiques, de clarifier les hypothèses des modèlesactuels et de déterminer les principales sources d’incertitudes parmi les influences environnementalesafin de proposer des pistes d’amélioration de la modélisation statistique. Deux nouveauxmodèles physico-statistiques ont alors été développés pour prendre en compte l’influence de latempérature de l’eau qui s’est révélée être l’un des facteurs prépondérants d’incertitude. Dansun premier temps, uniquement la valeur moyenne a été introduite. Puis, parallèlement à desmesures in-situ, des profils réalistes sont pris en compte sur la hauteur du barrage. Ces modèlesont été testés sur un environnement virtuel (modèle aux éléments finis) puis sur un cas d’étuderéel, montrant une diminution significative de la dispersion résiduelle ainsi qu’une augmentationdu caractère prédictif. / Concrete dam displacements are influenced by various factors such as hydrostatic load, thermaleffects, and irreversible effects. In order to interpret measurements, to split apart all the differentinfluences and to identify a potential pathological behaviour, physico-statistical modelssuch as multi-linear regression are commonly employed in dam engineering. Nevertheless, thethermal component estimation is an important source of uncertainty for these models. Thus, theobjectives of this thesis are to highlight the mechanism that generate thermal displacement, toclarify model hypothesis, to determine the main sources of uncertainty from environnemental influencesso as to propose improvements of statistical modelling. Two original physico-statisticalmodels have been develloped to account for water temperature which has been identified as amain source of uncertainty. Firstly, only the mean value has been introduced. Then, in parallelto in-situ measurements, realistic temperature profils are accounted for over the dam’s height.These models have been tested both on a virtual environnement (finite element model) and ona real study case. The results show a significant reduction of the residual dispersion and anincrease of the predictive capacity of the models.