La quantification des incertitudes (UQ) est une étape cruciale lors de la conception de systèmes industriels complexes, en particulier dans l'industrie nucléaire. Il peut être nécessaire au cours d'une étude d'UQ d'effectuer l'optimisation d'un critère qui est obtenu par une simulation multiphysiques, cette simulation est souvent coûteuse en terme de temps de calcul et de ressources informatiques. Dans cet article, nous étudions un problème jouet consistant à trouver une nappe de puissance optimale d'un réacteur à eau pressurisée (REP) fictif vis à vis d'un critère scalaire, une nappe de puissance étant une distribution spatiale de la puissance à l'intérieur du cœur du réacteur nucléaire. Le critère scalaire pour une nappe de puissance donnée est calculé en utilisant une fonction non linéaire d'une distance entre cette nappe de puissance et une nappe de puissance de référence. Tout d'abord, une réduction de dimension sera appliquée à l'ensemble de données des nappes de puissance. Ensuite, nous comparerons plusieurs algorithmes d'optimisation Bayésienne en termes de performance de regret.