RESUME. A travers une étude de cas, ce papier présente les plus-values décisionnelles apportées par le couplage étude énergétique-ACV-méthode d'aide à la décision multicritère dans le processus de conception d'un projet urbain. Dans cette chaine de simulation multi-modèle, le rôle de la maquette numérique au format standard CityGML est central et assure l'interopérabilité des outils. Ce travail est basé sur l'étude des performances de plusieurs variantes d'un projet de quartier en région Parisienne. L'étude repose sur une modélisation du projet sous forme d'une maquette numérique au format CityGML permettant de coupler les simulations énergétiques réalisées avec l'outil DIMOSIM (District Modeller and Simulator) et d'évaluer les performances environnementales grâce à l'outil ELODIE (logiciel d'ACV bâtiments). Les résultats obtenus permettent de comparer finement les variantes du projet à l'aune d'une dizaine d'indicateurs environnementaux. Pour accompagner l'interprétation de ces résultats, la méthode ATLAS, méthode d'aide à la décision multicritère, a été utilisée et permet de réduire à un seul index les résultats de l'ACV, aboutissant ainsi à un classement exhaustif des variantes envisagées. MOTS-CLÉS : Simulation énergétique, ACV, Maquette Numérique Urbaine ABSTRACT. Through a case study, this paper presents knowledge gains made by coupling Energy study-LCA-multiple Criteria Decision Aiding method. To do so, the digital model in a standard format is essential and supports the interoperability of simulation tools. The work presented here is based on the study of different alternatives of a project located in the Paris region. This comparison is based on a digital model of the project in the CityGML format allowing to couple energy simulations performed with the tool DIMOSIM (District Modeller and Simulator) and environmental performance assessment made with ELODIE (a building LCA software). Obtained results allow fine comparison of simulated alternatives in the light of nine environmental indicators. To support the interpretation of these results, the ATLAS method, a multiple Criteria Decision Aiding method, is used and reduces the LCA results to a single index, resulting in a comprehensive ranking of simulated alternatives.