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Les inondations présentent une grande menace à la sécurité humaine et matérielle. Les effets associés à ces phénomènes naturels risquent d'augmenter encore plus avec les tendances liées aux changements climatiques. Il est donc important de disposer d'outils de prévision et de prévention des crues fiables afin de mitiger les conséquences dévastatrices reliées. La mise en œuvre de ces outils implique des processus physiques assez complexes et nécessite beaucoup de données avec toute l'incertitude associée. Dans cette thèse, on explore les différentes sources d'incertitudes liée à la détermination des niveaux d'eau en rivières principalement dans un contexte de prévision où l'incertitude liée aux données de forçage est très importante. Les analyses conduites sont appliquées à la rivière Chaudière au Québec. En premier lieu, nous avons exploré les différentes sources paramétriques d'incertitude associées à la modélisation hydraulique dans un contexte de simulation avec un accent sur l'amélioration de la calibration du modèle hydraulique. Par la suite, dans un contexte de prévision opérationnel, on a évalué la propagation des sources d'incertitude de la prévision atmosphérique au modèle de rivière en passant par les prévisions hydrologiques avec des techniques probabilistes d'ensemble. La quantification de l'incertitude a montré que les données de forçage sont celles qui contribuent le plus à la description de l'incertitude dans la détermination des niveaux d'eau. L'incertitude paramétrique, dans un contexte de prévision, est quant à elle négligeable. Le recours à des prévisions d'ensemble a permis de produire une prévision de niveau d'eau assez fiable et a montré que celle-ci est fortement liée à la qualité des données qui proviennent de la chaine de prévision hydrométéorologique à l'amont du système de prévision proposé.