Le projet Smart Thermogène Grid® s’intègre dans la dynamique actuelle d’économie d’énergie en s’intéressant à la mise en œuvre de solutions de récupération et de stockage des énergies fatales et renouvelables dans le bâtiment résidentiel. L’objectif de ce travail de thèse est de proposer une approche globale permettant le choix et le dimensionnement de ces systèmes. Ce manque freine leur intégration au sein du bâtiment ainsi que l’évolution du bilan énergétique. Dans ce contexte, une modélisation de type « boites grises » qui se base sur un assemblage de modules (récupérations sur air extrait, sur eaux usées et solaire, stockages géothermique et en cuve) a été développée. Ce type de démarche permet une simplification importante du modèle complet et une réduction considérable du nombre de paramètres à déterminer. Il devient alors possible de mettre en place une méthode d’optimisation sous contrainte de type GPS afin d’aboutir à un dimensionnement physique. Une solution discrète est ensuite proposée grâce à une recherche dans des bases de données. Il est ainsi possible de répondre à la problématique et de proposer un dimensionnement cohérent du SThG®. / The goal of the SThG® project is to recycle, to store and to manage unavoidable and renewable energies in the residential building. The aim of the work performed is to fill the lack of research on global sizing of systems, which is a barrier to the evolution of the energy balance of the building. Indeed, available tools are not adapted to make optimized choices and to size systems as they are very time-consuming. That is why an alternative model has been found. This work can be divided into two main steps. The first one, consists in doing a simplified model of a building and its systems. The second one in applying optimization to have the best choice and the better sizing of those systems according to energy and economic criterions. To solve this problem a model has been developed and two blocks can be identified. The first block is composed of two main points: the establishment of a physical model and the physical optimization. First, a macroscopic model of a building and its systems (recovery, storage and generation) has been created. This model is as much as generic as possible in order to represent a huge part of systems. But, it is also precise to ensure a good description of the real way they work and to allow the link to systems after the physical optimization during block two. Secondly, a Global Pattern Search optimization is used to find the best physical solution according to the constraints of the situation. The second block permits to find solutions in a discrete data basis of systems. These two blocks allow a durability of the tool, indeed the mechanism of optimization depends on the physical model. It will be possible to enrich the data basis of the second block without reconsidering the first one. Thanks to this work, a consistent choice and sizing of systems can be found.