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Many uncertainties lie in the early design phase of a zero energy building which can affect the reliability of decision aid tools for ecodesign based on building performance simulation, life cycle analysis and multicriteria optimisation. This work starts with the identification of the main uncertainty sources in buildings LCA. A method for the quantification of influential uncertainties in buildings LCA is proposed with the aim to assess the robustness of a building design in a prospective context and with a limited computational cost. Then, this prospective dynamic LCA approach is integrated into the evaluation function of a genetic multicriteria optimisation algorithm in order to identify design solutions with environmental performances which are optimal and robust in the long term.; La présence de nombreuses incertitudes en phase de conception peut nuire à la fiabilité d’une aide à la décision pour l’écoconception de bâtiments zéro-énergie basée la simulation énergétique dynamique, l’analyse de cycle de vie et l’optimisation multicritère. Ces travaux de thèse débutent par l’identification des principales sources d’incertitudes en ACV des bâtiments. Puis, une méthode de quantification d’incertitudes significatives est proposée avec l’objectif d’évaluer la robustesse d’une variante de conception dans un contexte prospectif et pour un coût calculatoire limité. Enfin, cette approche d’ACV dynamique prospective est intégrée à la fonction d’évaluation d’un algorithme d’optimisation génétique multicritère afin d’identifier des solutions de conception aux performances environnementales optimales et robustes dans le temps.

Many uncertainties lie in the early design phase of a zero energy building which can affect the reliability of decision aid tools for ecodesign based on building performance simulation, life cycle analysis and multicriteria optimisation. This work starts with the identification of the main uncertainty sources in buildings LCA. A method for the quantification of influential uncertainties in buildings LCA is proposed with the aim to assess the robustness of a building design in a prospective context and with a limited computational cost. Then, this prospective dynamic LCA approach is integrated into the evaluation function of a genetic multicriteria optimisation algorithm in order to identify design solutions with environmental performances which are optimal and robust in the long term.; La présence de nombreuses incertitudes en phase de conception peut nuire à la fiabilité d’une aide à la décision pour l’écoconception de bâtiments zéro-énergie basée la simulation énergétique dynamique, l’analyse de cycle de vie et l’optimisation multicritère. Ces travaux de thèse débutent par l’identification des principales sources d’incertitudes en ACV des bâtiments. Puis, une méthode de quantification d’incertitudes significatives est proposée avec l’objectif d’évaluer la robustesse d’une variante de conception dans un contexte prospectif et pour un coût calculatoire limité. Enfin, cette approche d’ACV dynamique prospective est intégrée à la fonction d’évaluation d’un algorithme d’optimisation génétique multicritère afin d’identifier des solutions de conception aux performances environnementales optimales et robustes dans le temps.