Cette thèse explore une représentation stochastique de l’effet des petites échelles sur la circulation océanique grande échelle. Ce modèle stochastique, appelé modélisation sous incertitude de position (LU), résulte d’une décomposition de la vitesse en une composante lisse en temps et d’un terme de bruit très oscillant. Trois avantages principaux de ce modèle aléatoire sont soulignés dans cette thèse : il introduit une structuration des écoulements à grande échelle par l’inhomogénéité du bruit ; il fournit un système de prévision d’ensemble fiable et améliore la variabilité interne des modèles océaniques à résolution grossière. Nous avons d’abord dérivé plusieurs modèles dynamiques aléatoires à partir du calcul stochastique et des lois de conservation physique. Nous avons démontré que certains modèles aléatoires conservent l’énergie. Dans ces modèles, une vitesse statistique induite par les petits tourbillons, et associée à l’inhomogénéité du bruit, est interprétée comme une généralisation de la dérive de Stokes. Nous avons montré que la dynamique stochastique dérivée contient un terme de forçage dit “force vortex” qui conduit à l’émergence de circulations secondaires. Cet effet est illustré numériquement par le cas test simple d’une onde de Rossby barotrope. Nous avons ensuite proposé différents types de bruits - homogènes/hétérogènes et stationnaires/non stationnaires, en utilisant différentes méthodes - guidées par les données ou paramétrées. Pour les validations numériques nous avons utilisé une dynamique quasi-géostrophique surfacique pour étudier les capacités de prévision d’ensemble à court terme associés à différents modèles de bruit. En utilisant certaines métriques classique de prévision ensembliste, nous avons montré que les modèles LU fournissent une dispersion d’ensemble plus élevée ainsi que des prévisions plus fiables que les modèles aléatoires construits à partir de la perturbation de la condition initiale. De plus, nous avons conclu que les modèles de bruit hétérogènes sont meilleurs que les modèles homogènes et les modèles de bruit non-stationnaires plus performant que les modèles stationnaires. Dans ce travail, des simulations numériques des circulations double-gyres forcées par le vent sont également évaluées. Dans le cas barotrope, nous avons montré que les modèles LU permettent de reproduire qualitativement et quantitativement sur un maillage grossier la distribution statistique à temps long et à grande échelle des traceurs, prédite par les données de haute résolution. Dans le cas multicouche, nous avons montré que la dérive de correction sous-maille, résultant de la procédure de sous-échantillonnage des données s’avère être très importante pour reproduire le jet zonal sur un maillage grossier. Nous avons mis en évidence que les modèles LU améliorent à l’échelle climatique océanique la variabilité intrinsèque à basse fréquence du courant à grande échelle. Cette amélioration a été démontrée par l’analyse du transfert d’énergie et de certains critères statistiques.