Cette étude s’intéresse à la conception systémique intégrant simultanément les questions de dimensionnement et de gestion optimale de l'énergie. Le système étudié concerne un procédé de pompage intégrant un processus de dessalement d’eaux saumâtres alimenté par des sources de puissance hybrides renouvelable incluant un minimum de stockage électrochimique. Ce cas d’étude appartient à une classe typique de systèmes autonomes alimentés par des sources intermittentes dont profil de puissance a une forme "donnée" : « selon les conditions climatiques (ensoleillement, vent), avec un minimum de stockage d’électricité, la puissance offerte doit être convertie ou stockée hydrauliquement sous peine d’être gaspillée ». L'influence des conditions d'environnement et la robustesse du processus d’optimisation est enfin aussi discutée dans cette thèse. Deux types de modèles mathématiques, dynamiques et quasi-statiques, sont mis en œuvre pour décrire l'ensemble du dispositif. Le système est tout d’abord modélisé dynamiquement par Bond Graphs. Pour une simulation plus rapide, plus adaptée à l’optimisation globale du système, un modèle quasi-statique est créé pour être simulé dans l'environnement Matlab. Pour de tels dispositifs, étant donné une certaine puissance offerte au fil du vent et du soleil, trouver le point optimal de fonctionnement à chaque période consiste en un partage de puissance entre les sous systèmes de pompage et de traitement de l’eau : ce processus est plutôt complexe compte tenu des non linéarités (courbes rendement – puissance) et de la présence de nombreuses contraintes relatives aux limitations de puissance des pompes, aux conditions de niveau des réservoirs, ainsi qu’aux limitations de pression et de débit dans les processus hydrauliques (pompes osmoseur). Nous montrerons qu’il n’est pas si trivial de choisir une fonction objectif qui assure simultanément la performance et la robuste du système vis-à-vis des conditions d’environnement : une fonction objectif robuste quel que soit le profil de puissance des sources est ainsi proposée pour mettre en œuvre une gestion optimale de l’énergie. Le problème d’optimisation étant posé sous forme standard, consistant en la maximisation d’une fonction objectif sous contraintes, des approches d’optimisation efficaces par programmation non linéaire sont employées. La question du dimensionnement et son couplage à la gestion énergétique est finalement étudiée. En particulier, l’intérêt de la modularité des systèmes, considérant plusieurs pompes connectées en parallèle pour la même fonction, est investigué. / This study focuses on systemic design, integrating simultaneously issues of sizing and optimal energy management. The system under study consists of a pumping process including a brackish water desalination system fed by hybrid renewable power sources with minimum electrochemical storage. Such a device belongs to the class of “autonomous systems” supplied by intermittent sources whose power profile has a “given” waveform: “with minimum electrical storage, power has to be converted, stored in water tanks, or wasted following climatic (sun, wind) conditions”. Influence of environment conditions and robustness of the optimization process is then also discussed in this thesis. Both dynamic and quasi static models are implemented for representing the whole system. The device is firstly modeled dynamically by Bond Graph methodology. For faster simulations, which are more suitable for system optimization, a quasi static model is created to be simulated in the Matlab environment. For such systems, given a certain source power, finding optimal operation point at each period consists of a power sharing between all pumping devices: it is a complex process with huge nonlinearities (efficiency vs power curves) and with many constraints as for the limitation of pump powers, tank level conditions, or pressure and flow limitations in hydraulic network and pumping devices. It is not so trivial to define an objective function which ensures system performance and robustness versus environment conditions: a convenient objective function, whatever the input power profile, is then proposed to implement the optimal management. The optimization problem being mathematically expressed, consisting of objective function maximization under constraints, efficient optimization methods by non linear programming are implemented. The issue of sizing and its coupling with system management efficiency is finally studied. In particular, the interest of modular operation with several pumps connected in parallel is also concerned in this research.