Cette thèse porte sur l'étude numérique des fluctuations extrêmes de la force de traînée exercée par un écoulement turbulent sur un corps immergé.Ce type d'évènement, très rare, est difficile à caractériser par le biais d'un échantillonnage direct, puisqu'il est alors nécessaire de simuler l'écoulement sur des durées extrêmement longues. Cette thèse propose une approche différente, basée sur l'application d'algorithmes d'échantillonnage d'événements rares. L'objectif de ces algorithmes, issus de la physique statistique, est de modifier la statistique d'échantillonnage des trajectoires d'un système dynamique, de manière à favoriser l'occurrence d'événements rares. Si ces techniques ont été appliquées avec succès dans le cas de dynamiques relativement simples, l'intérêt de ces algorithmes n'est à ce jour pas clair pour des dynamiques déterministes extrêmement complexes, comme c'est le cas pour les écoulement turbulents.Cette thèse présente tout d'abord une étude de la dynamique et de la statistique associée aux fluctuations extrêmes de la force de traînée sur un obstacle carré fixe immergé dans un écoulement turbulent à deux dimensions. Ce cadre simplifié permet de simuler la dynamique sur des durées très longues, permettant d'échantillonner un grand nombre de fluctuations dont l'amplitude est assez élevée pour être qualifiée d'extrême.Dans un second temps, l'application de deux algorithmes d’échantillonnage est présentée et discutée.Dans un premier cas, il est illustré qu'une réduction significative du temps de calcul d'extrêmes peut être obtenue. En outre, des difficultés liées à la dynamique de l'écoulement sont mises en lumière, ouvrant la voie au développement de nouveaux algorithmes spécifiques aux écoulements turbulents. / This thesis discusses the numerical simulation of extreme fluctuations of the drag force acting on an object immersed in a turbulent medium.Because such fluctuations are rare events, they are particularly difficult to investigate by means of direct sampling. Indeed, such approach requires to simulate the dynamics over extremely long durations.In this work an alternative route is introduced, based on rare events algorithms.The underlying idea of such algorithms is to modify the sampling statistics so as to favour rare trajectories of the dynamical system of interest.These techniques recently led to impressive results for relatively simple dynamics. However, it is not clear yet if such algorithms are useful for complex deterministic dynamics, such as turbulent flows.This thesis focuses on the study of both the dynamics and statistics of extreme fluctuations of the drag experienced by a square cylinder mounted in a two-dimensional channel flow.This simple framework allows for very long simulations of the dynamics, thus leading to the sampling of a large number of events with an amplitude large enough so as they can be considered extreme.Subsequently, the application of two different rare events algorithms is presented and discussed.In the first case, a drastic reduction of the computational cost required to sample configurations resulting in extreme fluctuations is achieved.Furthermore, several difficulties related to the flow dynamics are highlighted, paving the way to novel approaches specifically designed to turbulent flows.