L'intérêt pour l'analyse passive de traces a considérablement augmenté, nous offrant de nouvelles approches pour analyser et améliorer les performances réseaux. L'hétérogénéité d'Internet est en constante évolution : nouvelles technologies d'accès, des clients avec mobiles et toujours de plus en plus de services et d'applications. D'autre part, l'intérêt pour la mesure de performance des réseaux d'entreprises ne cesse de se développer. Ces sujets sont d'une importance cruciale pour les fournisseurs de services Internet, gestionnaires de réseaux et des entreprises, puisqu'ils ont déjà reçu une attention considérable de la part de la communauté de recherche. Malgré ces efforts, un certain nombre de questions reste ouvert. Dans cette thèse on traite le trafic TCP, qui représente la majorité des flux Internet. Lors de cette analyse, nous nous concentrons sur les connexions complètes, du point de vue TCP. Le présent travail se compose de trois parties traitant différent aspects sur les approches actuelles d'analyse de performances de TCP, l'étude des performances et la détection d'anomalies de niveau applicatif. Dans la première partie, nous présentons les travaux les plus importants, les traces réseaux sur lesquelles nous nous sommes basé ainsi que les problèmes rencontrés lors de l'étude des performances de TCP au niveau applicatif. Nous présentons un premier aperçu de l'impact de l'application sur les transferts TCP. Nous démontrons que si les pertes peuvent avoir un impact négatif sur les petits transferts TCP, l'application affecte de manière significative le temps de transfert de la majorité des flux. Dans cette partie, nous démontrons que certaines mesures peuvent être biaisées par des technologies spécifiques mises en oeuvre dans les réseaux Cellulaires. Dans la seconde partie, nous comparons sur des traces passives, les performances de clients Internet, d'un même operateur sur les trafics : Cellulaires, FTTH et ADSL. Nous montrons que l'étude des paramètres classiques d'analyse de performance ne permet pas d'expliquer totalement les performances perçues par les clients. Ensuite, nous validons une approche plus fine, permettant de décomposer chaque connexion TCP, bien formée, en intervalles de temps. Notre approche de décomposition de connexion TCP permet d'extraire automatiquement l'impact du comportement de l'application, l'accès, le serveur et le client. Nous regroupons, avec des algorithmes adéquats, les transferts avec des performances similaires sur les différents types d'accès. Puis, nous proposons une caractérisation de certains aspects de l'analyse de trafic dans un reseau d'entreprise. Dans la dernière partie, nous nous concentrons sur la problématique de profilage d'anomalies sur les connexions TCP, définis comme correct mais avec des performances anormales. Notre méthode permet d'identifier la cause des problèmes de performance, qui peuvent être soit des pertes ou bien des temps perdus lors de la préparation des données ou du transfert. Nous appliquons cette approche pour le cas de plusieurs traces de trafic Internet et entreprise. Nous démontrons l'existence d'une adaptation spécifique pour la récupération sur les pertes sur le réseau Cellulaire qui semble plus efficace que sur les réseaux filaires.