La généralisation planifiée du Bâtiment à Énergie Positive est un enjeu important de développement durable, notamment dans une vision à long terme. Cependant, concevoir de tels bâtiments à moindre impact environnemental et à des coûts maîtrisés pour le marché constitue une problématique complexe pour les professionnels du secteur. Ces travaux de thèse se sont ainsi intéressés au développement d’une méthodologie permettant de fournir une aide à la décision opérationnelle et robuste pour l’écoconception de maisons à énergie positive (MEPOS). Basée sur l’optimisation multicritère (via un algorithme génétique), la démarche proposée associe au sein d’une plateforme multi-outils, simulation thermique dynamique, analyse de cycle de vie, et fonctions de coût de construction, pour identifier, sur une base multicritère (front de Pareto) et sur le cycle de vie, des concepts de MEPOS performantes et fournir au décideur une description des meilleurs compromis. Également intégrées dans la plateforme, des méthodes d’analyses de sensibilité et d’incertitude offrent la possibilité de sélectionner les variables de conception les plus influentes en amont de l’optimisation, et d’évaluer le risque de non-robustesse d’une décision en aval de l’optimisation, notamment au regard des incertitudes sur le comportement des occupants (avec un modèle stochastique d’occupation), et de l’évolution prévisible du climat jusqu’à la fin du siècle. Via une collaboration avec un constructeur, la méthodologie a été appliquée en temps réel au sein d’un processus de conception intégrée d’une MEPOS.