Cette thèse a comme objectif d’estimer la variabilité régionale présente et future des trihalométhanes (THM) dans les systèmes d’approvisionnement en eau potable (SAEP) desservis en eau de surface à l’aide de modèles multiniveau. La variabilité régionale des THM a été étudiée à l’aide d’une importante base de données développée dans le cadre de cette thèse et concernant les résultats réglementaires de la qualité de l’eau potable, les infrastructures de traitement, la qualité de l’eau de surface et plusieurs paramètres spatio-temporels pouvant influencer la qualité de la source d’eau (Chapitre 2). Les modèles de régression multiniveaux permettent de considérer la structure hiérarchique des données et ainsi d’étudier la variabilité des échantillons de THM tout en contrôlant pour le regroupement des concentrations de THM entre les SAEP et entre les divisions écologiques du territoire. Dans un premier temps, des modèles de régression linéaire multiniveaux ont été développés pour estimer la variabilité régionale et temporelle d’un indicateur des précurseurs des THM, soit le carbone organique dissous (COD) (Chapitre 3). En utilisant les connaissances acquises lors de cette étude et à l’aide de modèles de régression logistique multiniveaux, nous avons ensuite développé un modèle permettant d’estimer la variabilité régionale de la probabilité que les concentrations de THM dans l’eau potable dépassent un seuil spécifique (Chapitre 4). Ce modèle de régression fut ensuite utilisé afin d’estimer l’impact possible des changements climatiques sur la variabilité régionale future de la probabilité que les concentrations de THM dans l’eau potable dépassent ce même seuil (Chapitre 5). Les modèles de régression multiniveaux ont été très peu utilisés dans le domaine de la modélisation de la qualité de l’eau potable. Or, les résultats de cette thèse ont démontré qu’ils s’avèrent un outil très efficace pour considérer la hiérarchie naturelle des variables permettant de modéliser la qualité de l’eau potable à l’échelle régionale. La base de données développée et l’exploration méthodologique des modèles de régression multiniveaux effectuée dans les différents chapitres de cette thèse offrent une plateforme unique pour les futures études de modélisation concernant la variabilité régionale de la qualité de l’eau potable. Mots clés : eau potable, eau de surface, modèle de régression multiniveau, cadre écologique du territoire, trihalométhanes, sous-produits de la désinfection, carbone organique dissous, changements climatiques / The objective of this thesis is to estimate the present and the future regional variability of trihalomethane (THM) occurrence in drinking water utilities (DWUs) supplied by surface water using multilevel models. The regional variability of THMs was investigated using a large database developed as part of this thesis that takes into account information about regulatory drinking water quality analyses, treatment infrastructures, surface water quality, and many other spatiotemporal parameters that may influence source water quality (Chapter 2). The multilevel models allow for the consideration of the hierarchical structure of the data and the study of variability among THM samples, while controlling for the grouping of THM concentrations within DWUs and at the regional level. At first, multilevel linear regression models were developed to estimate the regional and temporal variability of an indicator of THM precursors (i.e., dissolved organic carbon – DOC) (Chapter 3). Then, using the knowledge acquired in this study and based on multilevel logistic regression models, we developed a model which allows us to estimate the regional variability in the probability of THM concentrations exceeding a specific threshold in drinking water (Chapter 4). Then, this model was used to estimate the possible impact of climate change on the future regional variability in the probability of THM concentrations exceeding the threshold (Chapter 5). Multilevel models have only rarely been used in the field of drinking water quality modelling. And yet results from this thesis demonstrate that they are quite useful in considering the natural hierarchy of variables allowing for the modelling of drinking water quality on a regional basis. The database we developed and the methodological exploration of multilevel regression models that is carried out through the chapters of this thesis offer a useful framework for future modelling studies which examine the regional variability of drinking water quality. Keywords: drinking water, surface water, multilevel regression models, regional ecological framework, trihalomethanes, disinfection by-products, dissolved organic carbon, climate change