Les réseaux électriques sont des infrastructures critiques fortement interconnectées et dépendantes d'autres infrastructures essentielles pour assurer diverses activités humaines. Compte tenu ce rôle clef, le secteur électrique est, et continuera à l'être, une cible privilégiée pour les groupes terroristes. Pour palier à ces attaques terroristes, il est indispensable d'avoir une grande capacité d'anticipation, de moyens de réflexion lors des périodes d'accalmies, et une bonne gestion (de crise) de la part des exploitants. Ainsi, les aléas résultants des attaques terroristes doivent être pris en compte dans l'évaluation de la sécurité du réseau. Cette thèse présente une méthode basée sur l'évaluation du risque, ce qui permet aux exploitants et aux planificateurs d'estimer la sécurité du réseau en considérant l'occurrence d'actes malveillants. L'utilisation de l'inférence probabiliste et de la théorie de la possibilité, permet de prendre en considération les incertitudes liées à la dynamique terroriste ainsi que les incertitudes dues aux prévisions de charge et de production. Nous avons aussi étendu notre méthodologie aux actes de malveillance liés aux cyberattaques sur les systèmes de communication du réseau électrique qui peuvent affecter la sécurité de ce dernier. Les méthodes sont testées avec des réseaux test standards, en prenant comme exemple l'expérience de l'infrastructure électrique Colombienne, fortement menacée par les attaques terroristes.

Dans ce travail, le problème d'imprécision dans l'évaluation de la performance des systèmes instrumentés de sécurité est traité. Deux méthodes d'évaluation sont appliquées à un SIS. La première méthode d'évaluation utilise les arbres de défaillances, la seconde se base sur les chaînes de Markov. L'imperfection des données concerne les paramètres caractéristiques des SIS, tels que le taux de défaillance et le facteur de défaillance de cause commune. Les probabilités élémentaires sont remplacées par des modèles mathématiques permettant aux experts fiabilistes d'exprimer leur incertitude dans l'énoncé des valeurs de probabilités de défaillances et d'autres paramètres des systèmes. Nous montrons comment l'imprécision sur la valeur de taux de défaillance induit des variations particulièrement significatives sur la qualification du niveau d'intégrité de sécurité du système. Ce travail peut avoir beaucoup d'intérêt pour le décideur de connaître l'imprécision sur les paramètres de performance des systèmes.