La matière sombre est considérée comme l'un des plus grands mystères dans la cosmologie moderne. En effet, on peut dire que l’on connaît plus sur ce que la matière sombre n'est pas que sur sa vraie nature. La collaboration SuperCDMS travaille sans répit pour réussir à faire la première détection directe de la matière sombre. À cet effet, la collaboration a eu recours à plusieurs expériences et simulations à diverses échelles, pouvant aller de l'usage d'un seul détecteur semi-conducteur, jusqu'à la création d'expériences à grande échelle qui cherchent à faire cette première détection directe de la matière sombre. Dans ce texte, on verra différentes méthodes pour nous aider à mieux comprendre les erreurs systématiques liées à la position du détecteur utilisé dans le cadre des expériences IMPACT@TUNL et IMPACT@MTL, soit l'usage des simulations et de la radiologie industrielle respectivement. On verra aussi comment l'implémentation de la méthode de réduction de variance connue comme échantillonnage préférentiel, peut aider à améliorer l'exécution des simulations de l'expérience à grande échelle planifiée pour le laboratoire canadien SNOLAB. En outre, on verra comment l'échantillonnage préférentiel s'avère utile non seulement pour mieux profiter des ressources disponibles pour la collaboration, mais aussi pour avoir une meilleure compréhension des source de bruits de fond qui seront présentes à SNOLAB, tels que les signaux générés par la désintégration radioactive de divers isotopes. / Dark matter is one of the biggest mysteries of modern-day cosmology. Simply put, we know much more about what it is not, rather than what it actually is. The SuperCDMS collaboration works relentlessly toward making the first direct detection of this type of matter. To this effect, multiple experiments and simulations have been performed, ranging from small-scale testing of the detectors to large-scale, long-term experiments, looking for the actual detection of dark matter. In this work, I will analyze different methods to help understand the systematic errors linked to detector position in regard to the small-scale experiments IMPACT@TUNL and IMPACT@MTL, through simulation and industrial radiography respectively. We will also see how the implementation of the variance reduction method known as importance sampling can be used to improve the simulation performance of the large-scale experiment in the Canadian laboratory SNOLAB. Additionally, we will see how this method can provide not only better management of the computing resources available to the collaboration, but also how it can be used to better the understanding of the background noises, such as the signals generated by radioactive decay of different isotopes, that will be present at SNOLAB.