Les réseaux électriques subissent deux changements majeurs : le taux croissant de générateurs d’énergie distribuée (GED) intermittents et la dérégulation du système électrique. Les réseaux de distribution et leurs gestionnaires (GRD) sont plus particulièrement touchés. La planification, construction et exploitation des réseaux de la plupart des GRD doivent évoluer face à ces change- ments. Les réseaux actifs de distribution et la gestion intelligente de associée est une solution potentielle. Les GRD pourront ainsi adopter de nouveaux rôles, interagir avec de nouveaux acteurs et proposer de nouveaux services. Ils pourront aussi utiliser la flexibilité de manière optimale au travers, entre autres, d’outils intelligents pour la gestion prévisionnelle de leurs réseaux de moyenne tension (HTA). Développer ces outils est un défi, car les réseaux de distribution ont des spécificités techniques. Ces spécificités sont la présence d’éléments discrets comme les régleurs en charge et la reconfiguration, les flexibilités exogènes, la non-linéarité des calculs de répartition de charge, et l’incertitude liée aux prévisions des GED intermittents. Dans cette thèse, une analyse économique des flexibilités permet d’établir une référence commune pour une utilisation rentable et sans biais dans la gestion prévisionnelle. Des modèles linéaires des flexibilités sont développés en utilisant des reformulations mathématiques exactes. Le calcul de répartition de charge est “convexifié” à travers des reformulations. L’optimalité globale des solutions obtenues, avec ce modèle d’optimisation exact et convexe de gestion prévisionnelle, sont ainsi garanties. Les tests sur deux réseaux permettent d’en valider la performance. L’incertitude des prévisions de GED peut pourtant remettre en cause les solutions obtenues. Afin de résoudre ce problème, trois formulations différentes pour traiter cette incertitude sont développées. Leurs performances sont testées et comparées à travers des simulations. Une analyse permet d’identifier les formulations les plus adaptées pour la gestion prévisionnelle sous incertitude. / Power systems are faced by the rising shares of distributed renewable energy sources (DRES) and the deregulation of the electricity system. Distribution networks and their operators (DSO) are particularly at the front-line. The passive operational practives of many DSOs today have to evolve to overcome these challenges. Active Distribution Networks (ADN), and Active Network Management (ANM) have been touted as a potential solution. In this context, DSOs will streamline investment and operational decisions, creating a cost-effective framework of operations. They will evolve and take up new roles and optimally use flexibility to perform, for example, short-term op- erational planning of their networks. However, the development of such methods poses particular challenges. They are related to the presence of discrete elements (OLTCs and reconfiguration), the use of exogenous (external) flexibilities in these networks, the non-linear nature of optimal power flow (OPF) calculations, and uncertainties present in forecasts. The work leading to this thesis deals with and overcomes these challenges. First, a short-term economic analysis is done to ascertain the utilisation costs of flexibilities. This provides a common reference for different flexibilities. Then, exact linear flexibility models are developed using mathematical reformulation techniques. The OPF equations in operational planning are then convexified using reformulation techniques as well. The mixed-integer convex optimisation model thus developed, called the novel OP formulation, is exact and can guarantee globally optimal solutions. Simulations on two test networks allow us to evaluate the performance of this formulation. The uncertainty in DRES forecasts is then handled via three different formulations developed in this thesis. The best performing formulations under uncertainty are determined via comparison framework developed to test their performance.