Il existe présentement peu de méthodes systématiques capables de prédire et de gérer le potentiel de réglage offert par de grandes populations d'appareils électriques. Dans le cas des réserves de contingence ou d'écrêtage des pointes, il est nécessaire que les agrégateurs de flexibilités provenant de la demande soient capables d'exécuter ces fonctions avec un minimum d'erreur afin de réaliser la valeur économique et technique de cette flexibilité. Cet article introduit une approche analytique à la caractérisation et à la commande des bornes statistiques du potentiel de réglage offert par une population de charges thermostatiques (CT). Premièrement, on quantifie l'incertitude dans la consommation d'’électricité instantanée d'une CT seule via un ensemble de variables aléatoires et leurs statistiques. On calcule ensuite le potentiel pour une grande population de CT similaires. De ces modèles et calculs, on pose une stratégie de commande permettant de moduler le potentiel de réglage de la population ainsi que son comportement une fois le signal de commande retiré. On valide l'approche via simulation de Monte Carlo en utilisant le cas spécifique d'une population de chauffe-eau électriques offrant un service de réglage primaire de la fréquence.