Les travaux présentés dans cette thèse abordent la problématique de l'estimation de la fiabilité des systèmes qui est devenue un enjeu majeur pour les entreprises et ce dès les premières phases de développement. En effet, plus tôt les caractéristiques d'un produit ou d'un système sont appréhendées dans son cycle de vie et moins les risques (financiers ou liés à la sécurité des installations), dus à la non réalisation des performances attendues sont élevés. Dans un contexte exigeant des systèmes de plus en plus fiables et sûrs, et de durées de garanties croissantes, il est impératif de vérifier le plus rapidement possible que les performances des systèmes soient conformes au cahier des charges. La démarche idéale pour identifier la fiabilité d'un produit ou d'un système avant même sa fabrication en série, est de procéder à des séries d'essais sur des prototypes, quand ils existent. Cette démarche nécessite un investissement trop important en temps et en nombre de prototypes, car ces derniers étant de plus en plus fiables, l'observation de défaillances est de moins en moins probable. Ainsi, pour réduire ces durées, on peut réaliser des essais accélérés. Pour cela, le produit est soumis à des sollicitations d'utilisation ou d'environnement amplifiées, afin d'accélérer les mécanismes d'endommagement (les mécanismes de défaillances provoqués doivent être représentatifs des conditions normales d'emploi) et de réduire la durée nécessaire pour l'estimation de certaines caractéristiques comportementales du produit dans les conditions normales d'emploi. Pour ce faire, nous avons proposé d'utiliser les modèles SVA (Standard de Vie Accélérée) paramétrique et semi-paramétrique pour analyser les données d'essais. Afin d'obtenir des estimations de bonne qualité, nous avons introduit la démarche Bayésienne permettant d'intégrer toute la connaissance disponible sur la fiabilité du produit étudié. Ainsi, nous avons proposé des méthodes d'estimation, une technique de construction de la distribution pseudo conjuguée a priori et une méthodologie d'analyse de compatibilité entre la connaissance a priori et les résultats d'essai. Pour finir, nous avons développé des méthodes d'estimation de la fiabilité intégrant les variabilités d'usage et d'environnement.