L'augmentation des prix de l'énergie due à la raréfaction des énergies fossiles et la prise en compte des impacts environnementaux rend inéluctable l'engagement des industriels dans une démarche de maitrise de leurs consommations énergétiques et leurs émissions. L'Industrie Diffuse (ID), par opposition aux IGCE, est de plus en plus importante sur le plan économique, énergétique et environnemental. Elle devient ainsi une cible prioritaire d'autant plus que l'on constate qu'elle a été peu traitée dans les analyses énergétiques malgré l'intérêt des politiques en matière d'efficacité énergétique et le nombre considérable d'articles et de livres sur l'énergie. Comment quantifier alors l'implication de l'ID dans la contrainte réglementaire liée au changement climatique ? Quelles technologies et politiques à mettre en œuvre pour contribuer aux objectifs fixés par les plans d'actions pour l'efficacité énergétique ?Le travail de cette thèse repose ainsi sur une optimisation technico-économique de la chaine énergétique, à partir du modèle « bottom-up » de TIMES, dans une approche prospective pertinente des conséquences énergétique et environnementale de politiques MDE dans l'ID. Ce modèle s'appuie notamment sur une représentation par usages à l'inverse des IGCE du fait de l'inadaptabilité de l'approche produit/procédé. Dans ce cadre, l'analyse de la valorisation de la chaleur perdue en sortie des procédés à travers le déploiement de PAC dans l'agroalimentaire a été réalisée.Le recours à la modélisation prospective permet notamment d'observer le profil technologique et le timing des investissements des PAC en réponse à des contraintes énergétiques ou de mesures incitatives dans le cadre de Certificat d'Économie d'Énergie ou de valorisation des émissions de CO2. Il peut mettre aussi en lumière, d'une part, une possibilité d'étude sur un ajustement incrémentiel d'une taxe sur les émissions par les autorités de régulation pour atteindre leurs objectifs environnemental et énergétique sur le court, moyen et long-terme. D'autre part, il constitue un bon outil d'aide à la décision en déterminant des coûts différenciés d'économies d'énergie dans le cadre d'investissements de technologies MDE pour un meilleur criblage sectoriel. / The growing energy prices due to the rarefaction of the fossil fuels and the consideration of the environmental impacts makes inevitable the involvement of industrials to promote energy efficiency policy and emissions reductions. We notice that the Non-energy intensive industry (NEI), by opposition to the energy intensive industry (EI), is expected to play an important role because of their economic and energy importance and its relatively high growth rate. It becomes then a priority target especially since it has been neglected in energy analysis despite the continuing policy interest in energy efficiency and the many reports and book written on the topic. How can NEI contribute effectively to the reduction of the energy consumptions and the CO2 emissions? Which technologies and/or policies should be implemented to reach these objectives?This PhD work is then based on a technical economic optimization of the sectoral energy system, by using a “bottom-up” model with TIMES framework, in a relevant prospective approach of the energy and environmental consequences of MDE policies in NEI. This model relies on a representation by energy end-uses contrary to the EI because of the unsuitability of the approach product/process. As part of this, we analyzed the industrial heat recovery on processes through the deployment of HP in Food & Drink industry, the most important NEI's sector.Then, this prospective modelling allows observing the shape of investments of HP in response to energy constraints or incentive policies within the mechanism of Energy Savings Certificate or valuation of CO2 emissions. It can give, on one hand, a possibility of study which giving the different adjustment of a tax on gas emissions by the authorities of regulation to reach their environmental and energy objectives in NEI over a medium or long-term horizon. On the other hand, it is very useful as a good decision-making tool by determining differentiated costs for energy savings within the investments of efficient technologies at the highest level of disaggregation for a better sectoral screening