Le secteur du bâtiment est en évolution et se doit de répondre aux problématiques environnementales actuelles aussi bien dans la construction neuve que dans la réhabilitation. La simulation thermique offre le moyen de répondre à cette problématique, mais se limite à une estimation des performances spécifiques aux paramètres qui ont été définis. Ce travail de thèse propose une méthodologie basée sur les puissances de calcul actuelles pour évaluer le comportement du bâtiment sur différentes plages de variation des entrées. Ces variations permettront, en fonction des propriétés qui leur sont attribuées, de rechercher des solutions de réhabilitation ou d'évaluer l'incertitude sur les sorties du modèle thermique. Afin de réaliser cela, des méthodes d'analyse de sensibilité performantes sont utilisées à travers un outil d'analyse spécifiquement développé pour le logiciel de simulation EnergyPlus. Cet outil permet une évaluation quasi automatique du modèle énergétique de bâtiment via : des techniques d'échantillonnage éprouvées LHS et LP-Tau, des techniques d'analyse performante pour un nombre de simulations réduit RBD-FAST et RBD-SOBOL, une gestion avancée des entrées et sorties permettant une évaluation détaillée du bâtiment, quelle que soit sa géométrie. Les techniques d'analyse de sensibilité sont employées pour proposer une vision précise des principales relations présentes au sein du modèle. Pour répondre à la contrainte du coût de calcul, la recherche de solution est réalisée à travers un méta-modèle issu d'une décomposition en polynôme de chaos. Une interface graphique utilise cette approximation du modèle complexe du bâtiment pour proposer de façon instantanée une vision claire du comportement de chaque entrée sur les sorties, ainsi que leurs tendances et les plages de variation idéales afin de choisir des solutions. Il est possible de coupler la recherche de solution à l'analyse d'incertitude afin de proposer des solutions robustes et identifier les principales raisons d'un écart entre simulation et réalité. La méthodologie des travaux de thèse encourage à l'optimisation de la compréhension du modèle plus qu'à la recherche d'une solution particulière.L'objectif de la démarche est de fournir des outils d'analyse afin d'aider l'expert dans la recherche de solution et ainsi de mettre en place des représentations graphiques qui facilitent la compréhension du système bâtiment, pour un gain en transparence et l'intégration de nombreuses contraintes de projet. / The building sector is evolving and has to meet the current environmental issues in both new construction and rehabilitation. The thermal simulation provides the mean to address this problem, but the estimated performance is limited to a specific set of parameters that have been defined. This thesis proposes a methodology based on the increased computing power to assess the building behaviour on different ranges of the inputs variation. Depending on the properties allocated to them, the changes of the variations will allow to seek solutions to restore or to assess the uncertainty in the outputs of the thermal model. To achieve this, effective sensitivity analysis methods are used across an analysis tool specifically developed for the simulation software EnergyPlus. This tool allows an almost automatic evaluation of the energy model building thanks to the proven sampling techniques such as LHS and LP-Tau; the efficient analysis techniques like RBD-FAST and RBD-SOBOL in order to reduce the number of simulations; an advanced management of the inputs and the outputs for a detailed assessment of the building regardless of its geometry. The sensitivity analysis techniques are used to provide an accurate picture of these key relationships within the model. To meet the constraints of the computational cost, the search for a solution is achieved through a metamodel from a Polynomial Chaos Expansion PCE. A GUI uses the approximation of the complex model of the building to provide instantly a clear vision of the behaviour of each entry on the outputs, their trends and their ideal ranges of variation to choose solutions. It is possible to couple the search for a solution to the uncertainty analysis to provide robust solutions and identify the main reason for the gap between simulation and reality. The methodology of the PhD work promotes the optimization of the model understanding more than looking for a specific solution. The purpose of the approach is to provide analytical tools to assist the expert in the search for a solution and so, develop graphical representations that facilitate the understanding of the building system for a gain in transparency and integration of many design constraints.