Les r seaux de Petri stochastiques sont des outils performants pour mod liser les processus industriels ainsi que les d fauts et reprises qui les affectent. Dans cette th se on s'int resse l'identification de la structure et des param tres des r seaux de Petri stochastiques et stochastiques-d terministes (incluant des dur es de franchissement exponentielles et constantes) partir des s quences d' v nements dat s et enregistr s par les syst mes de supervision. Un algorithme d'apprentissage supervis est d velopp pour construire la structure du mod le. Cet algorithme est bas sur la r tro-propagation d'une erreur associ e la causalit des v nements. Ensuite, une m thode d'identification des param tres est propos e. Cette m thode r alise une analyse statistique du contenu de la s quence et exploite un mod le de Markov isomorphe au graphe d'atteignabilit du r seau de Petri. Enfin, les mod les construits sont utilis s pour des tudes de fiabilit ainsi que pour d tecter et localiser les d fauts.