Au stade de projet amont, les ingénieurs utilisent souvent des modèles de basse fidélité possédant de larges erreurs. Les approches déterministes prennent implicitement en compte les erreurs par un choix conservatif des paramètres aléatoires et par l'ajout de facteurs de sécurité dans les contraintes de conception. Une fois qu'une solution est proposée, elle est analysée par un modèle haute fidélité (test futur): une re-conception peut s'avérer nécessaire pour restaurer la fiabilité ou améliorer la performance, et le modèle basse fidélité est calibré pour prendre en compte les résultats de l'analyse haute-fidélité. Mais une re-conception possède un coût financier et temporel. Dans ce travail, les effets possibles des tests futurs et des re-conceptions sont intégrés à une procédure de conception avec un modèle basse fidélité. Après les Chapitres 1 et 2 qui donnent le contexte de ce travail et l'état de l'art, le Chapitre 3 analyse le dilemme d'une conception initiale conservatrice en terme de fiabilité ou ambitieuse en termes de performances (avec les re-conceptions associées pour améliorer la performance ou la fiabilité). Le Chapitre 4 propose une méthode de simulation des tests futurs et de re-conception avec des erreurs épistémiques corrélées spatialement. Le Chapitre 5 décrit une application à une fusée sonde avec des erreurs à la fois aléatoires et de modèles. Le Chapitre 6 conclut le travail. / At the initial design stage, engineers often rely on low-fidelity models that have high uncertainty. In a deterministic safety-margin-based design approach, uncertainty is implicitly compensated for by using fixed conservative values in place of aleatory variables and ensuring the design satisfies a safety-margin with respect to design constraints. After an initial design is selected, high-fidelity modeling is performed to reduce epistemic uncertainty and ensure the design achieves the targeted levels of safety. High-fidelity modeling is used to calibrate low-fidelity models and prescribe redesign when tests are not passed. After calibration, reduced epistemic model uncertainty can be leveraged through redesign to restore safety or improve design performance; however, redesign may be associated with substantial costs or delays. In this work, the possible effects of a future test and redesign are considered while the initial design is optimized using only a low-fidelity model. The context of the work and a literature review make Chapters 1 and 2 of this manuscript. Chapter 3 analyzes the dilemma of whether to start with a more conservative initial design and possibly redesign for performance or to start with a less conservative initial design and risk redesigning to restore safety. Chapter 4 develops a generalized method for simulating a future test and possible redesign that accounts for spatial correlations in the epistemic model error. Chapter 5 discusses the application of the method to the design of a sounding rocket under mixed epistemic model uncertainty and aleatory parameter uncertainty. Chapter 6 concludes the work.