Le réseau de distribution électrique français, construit dans une optique de desserte d'électricité depuis les centrales de production en amont, vers les consommateurs en aval, est aujourd'hui le lieu de transits d'énergie multi-sens et dont la charge instantanée dépend à la fois des consommations et des productions locales. Il faut donc moderniser les modèles d'exploitation des réseaux actuellement utilisés.C'est dans ce contexte que le gestionnaire du réseau de distribution de la Vienne SRD, et les différentes équipes du laboratoire LIAS, ont cherché à mettre en place un outil d'optimisation des schémas d'exploitation des réseaux de distribution d'électricité de la VIENNE.Dans cette thèse, le trnvt1il s'est porté principalement sur la modélisation du problème et non sur les méthodes de résolution. En effet, le contexte industriel du développement de l'outil d'optimisation du réseau a permis de se rapprocher au mieux de la réalité des informations disponibles concernant le réseau électrique. Et il est apparu plus pertinent d'utiliser des méthodes de résolution exactes tout en recherchant à simplifier le modèle complexe de représentation du réseau électrique. Ainsi,un modèle simple d'optimisation basé sur le problème de Bot à coût minimum a été mis en place et une étude comparative a été réalisée avec les modèles complexes présents dans la littérature.Ce premier modèle a été reformulé et rendu convexe et quadratique, et permet ainsi d'obtenir des performances supérieures en terme de temps de résolution à solution égale. Le problème d'optimisation simplifié a aussi été élaboré pour permettre de prendre en compte un horizon de temps dans l'optimisation du réseau électrique', afin de prendre en compte des profils de consommation et de production au cours du temps. En effet, ceci permet ainsi de prendre en compte des variations liées au comportement des consommateurs et des producteurs reliés au réseau.Et pour finir. ces modèles d'optimisation ayant pour objectif d'être inséré dans un outil d'aide à la décision pour une utilisation dans un contexte industriel. différentes contraintes liées à l'exploitation des réseaux électriques ont été insérées au modèle.Différents cas d'études issus de la littérature sont présentés pour valider la pertinence du modèle au regard des méthodes existantes. Nous avons pu expérimenter en simulation notre optimisation de réseau sur données de réseaux réels, ce qui a démontré l'applicabilité de la démarche à des problèmes de tailles importantes correspondant à la réalité du réseau électrique de SRD. / The French electrical distribution network was originally built to bring electricity from very large producers to consumers, but it has now become a place of multi-directional energy flows that rely on local production and consumption. Because of this new situation, the way of operating electrical networks needs to be renewed. In light of this, the local Distribution System Operator (SRO) of the French department Vienne and the different teams of the LIAS laboratory have worked together on the development of a distribution network configuration optimization tool. In this thesis the majority of the work was focused on the modeling part of the problem rather than on the development of new optimization methods. The industrial root of this project gave the opportunity to be very close to the reality of the available network data. Based on those observations,it was more consistent to use exact and precise optimization methods to solved simplified versions of the complex electrical network models.Thus a simple optimization model based on the minimum cost flow problem was developed, and a comparative study between the developed model and state of the art more complex one was led. This simple model was reformulated to become convex and quadratic and to reach better resolution time performances with the same solutions. This optimization problem was developed to take into account a time horizon factor into the optimization of the operation planning of the distribution network. The time horizon factor aim to represent the production and consumption variation over a selected period. Finally. because this model has to be integrated into a decision making helping tool that will be used by the DSO SRD several operational constraints were added into the optimization model. Several state of the art case studies arc presented to validate the model accuracy regarding existing methods. Simulation experiments were done on real networks data to show the applicability of the proposed optimization model over large scale case studies which correspond to the DSO SRO reality.