Les technologies de séquençage jouent un rôle croissant dans l'analyse de l'expression des transcrits . La méthode la plus courante de séquençage du transcriptome, RNA-Seq est une méthode d'investigation d'une population de transcrits par cisaillement aléatoire, amplification et séquençage à haut débit. Les données issues du RNA-Seq peuvent être utilisées pour la quantification des niveaux d'expression des transcrits et pour la détection des régions transcrites et demandent des approches bioinformatiques.Nous avons développé des approches statistiques pour l'estimation des niveaux de transcription et l'identification des frontières de transcription sans faire usage de l'annotation existante et pour l'analyse des différences dans l'expression entre deux conditions. La reconstruction du paysage transcriptionel est faite dans un cadre probabiliste (Chaînes de Markov Caché - HMM) ou les variations du niveau de la transcription sont prises en compte en termes de changements brusques et de dérives. Le HMM est complété par une loi d'émission qui capture la variance des comptages dans un transcrit, l'auto-corrélation de courte portée et la fraction des positions avec zéro comptages. L'estimation repose sur un algorithme de Monte Carlo Séquentiel (SMC), le Particle Gibbs, dont le temps d'exécution est plus adapté aux génomes microbiennes. L'analyse des différences dans l'expression (DE) est réalisée sans faire usage de l'annotation existante. L'estimation de DE est premièrement faite à la résolution de position et en suite les régions avec un signal DE continu sont agrégés. Deux programmes nommés Parseq et Pardiff sont disponibles à http://www.lgm.upmc.fr/parseq/. / In this thesis we address the problem of reconstructing the transcription profile from RNA-Seq reads in cases where the reference genome is available but without making use of existing annotation. In the first two chapters consist of an introduction to the biological context, high-throughput sequencing and the statistical methods that can be used in the analysis of series of counts. Then we present our contribution for the RNA-Seq read count model, the inference transcription profile by using Particle Gibbs and the reconstruction of DE regions. The analysis of several data-sets proved that using Negative Binomial distributions to model the read count emission is not generally valid. We develop a mechanistic model which accounts for the randomness generated within all RNA-Seq protocol steps. Such a model is particularly important for the assessment of the credibility intervals associated with the transcription level and coverage changes. Next, we describe a State Space Model accounting for the read count profile for observations and transcription profile for the latent variable. For the transition kernel we design a mixture model combining the possibility of making, between two adjacent positions, no move, a drift move or a shift move. We detail our approach for the reconstruction of the transcription profile and the estimation of parameters using the Particle Gibbs algorithm. In the fifth chapter we complete the results by presenting an approach for analysing differences in expression without making use of existing annotation. The proposed method first approximates these differences for each base-pair and then aggregates continuous DE regions.