Dans les analyses récentes des relevés de SNe Ia pour caractériser l'énergie noire, les incertitudes statistiques et systématiques sont équivalentes. Or la prochaine génération de télescopes grand-champs comme LSST devrait peupler le diagramme de Hubble des SNe Ia avec plusieurs dizaines de milliers d'événements. Cette augmentation de la statistique suggère qu'un effort particulier doit être apporté à la réduction des systématiques, dont la calibration photométrique primaire (CALSPEC) est le terme dominant. Le travail de cette thèse s'inscrit dans le cadre de la préparation à LSST au sein de la collaboration DESC. On évalue dans un premier temps avec une simulation l'impact des incertitudes de calibration sur les contraintes apportées par l'analyse du relevé de SNe Ia de LSST sur l'énergie noire. On montre ainsi la nécessité de contraindre la calibration photométrique avec une précision de 0.1% pour qu'elle ne soit pas dominante. La deuxième partie de la thèse présente l'expérience StarDICE et ses premiers résultats: une source artificielle stable (LEDs) est calibrée sur un banc spectrophotométrique en utilisant des standards de flux du NIST. Cette calibration est ensuite transférée sur site aux standards astrophysiques CALSPEC à l'aide d'un télescope observant les étoiles CALSPEC et la source artificielle. Ce transfert est à l'heure actuelle effectué avec une précision de 5%.