Chaque année, plus de 400 catastrophes naturelles frappent le monde. Pour aider les populations touchées, les organisations humanitaires stockent par avance de l’aide d’urgence dans des entrepôts. Cette thèse propose des outils d’aide à la décision pour les aider à localiser et dimensionner ces entrepôts. Notre approche repose sur la construction de scénarios représentatifs. Un scénario représente la survenue d’une catastrophe dont on connaît l’épicentre, la gravité et la probabilité d’occurrence. Cette étape repose sur l’exploitation et l’analyse de bases de données des catastrophes passées. La seconde étape porte sur la propagation géographique de la catastrophe et détermine son impact sur la population des territoires touchés. Cet impact est fonction de la vulnérabilité et de la résilience du territoire. La vulnérabilité mesure la valeur attendue des dégâts alors que la résilience estime la capacité à résister au choc et à se rétablir rapidement. Les deux sont largement déterminées par des facteurs économiques et sociaux, soit structurels (géographie, PIB…) ou politiques (existence d’infrastructure d’aide, normes de construction…). Nous proposons par le biais d’analyses en composantes principales (ACP) d’identifier les facteurs influents de résilience et de vulnérabilité, puis d’estimer le nombre de victimes touchées à partir de ces facteurs. Souvent, les infrastructures (eau, télécommunication, électricité, voies de communication) sont détruits ou endommagés par la catastrophe (ex : Haïti en 2010). La dernière étape a pour objectif d’évaluer les impacts logistiques en ce qui concerne : les restrictions des capacités de transport existant et la destruction de tout ou partie des stocks d’urgence. La suite de l’étude porte sur la localisation et le dimensionnement du réseau d’entrepôt. Nos modèles présentent l’originalité de tenir compte de la dégradation des ressources et infrastructures suite due à la catastrophe (dimension résilience) et de chercher à optimiser le rapport entre les coûts engagés et le résultat obtenu (dimension efficience). Nous considérons d’abord un scénario unique. Le problème est une extension d’un problème de location classique. Puis, nous considérons un ensemble de scénarios probabilisés. Cette approche est indispensable à la considération du caractère très incertain des catastrophes humanitaires. L’ensemble de ces contributions a été confronté à la réalité des faits dans le cadre d’une application au cas des crises récurrentes du Pérou. Ces crises, essentiellement dues aux tremblements de terre et aux inondations (El Niño), imposent la constitution d’un réseau logistique de premiers secours qui soit résilient et efficient. / Every year, more than 400 natural disasters hit the world. To assist those affected populations, humanitarian organizations store in advance emergency aid in warehouses. This PhD thesis provides tools for support decisions on localization and sizing of humanitarian warehouses. Our approach is based on the design of representative and realistic scenarios. A scenario expresses some disasters’ occurrences for which epicenters are known, as well as their gravity and frequency. This step is based on the exploitation and analysis of databases of past disasters. The second step tackles about possible disaster’s propagation. The objective consists in determining their impact on population on each affected area. This impact depends on vulnerability and resilience of the territory. Vulnerability measures expected damage values meanwhile resilience estimates the ability to withstand some shock and recover quickly. Both are largely determined by social and economic factors, being structural (geography, GDP, etc.) or political (establishment or not relief infrastructure, presence and strict enforcement of construction standards, etc.). We propose through Principal Component Analysis (PCA) to identify, for each territory, influential factors of resilience and vulnerability and then estimate the number of victims concerned using these factors. Often, infrastructure (water, telecommunications, electricity, communication channels) are destroyed or damaged by the disaster (e.g. Haiti in 2010). The last step aims to assess the disaster logistics impact, specifically those related to with: transportation flows capacity limitations and destruction of all or part of emergency relief inventories. The following of our study focuses on location and allocation of a warehouses’ network. The proposed models have the originality to consider potential resources and infrastructure degradation after a disaster (resilience dimension) and seek optimizing the equilibrium between costs and results (effectiveness dimension). Initially we consider a single scenario. The problem is an extension of classical location studies. Then we consider a set of probable scenarios. This approach is essential due to the highly uncertain character of humanitarian disasters. All of these contributions have been tested and validated through a real application case: Peruvian recurrent disasters. These crises, mainly due to earthquakes and floods (El Niño), require establishment of a first aid logistics network that should be resilient and efficient.