La première partie traite de l'application des réseaux bayésiens en maintenance et propose une méthodologie de construction à partir d'avis d'experts. Pour évaluer les probabilités, le réseau est décrit par un modèle log-linéaire saturé. Des indices permettant l'analyse du réseau et l'identification des variables critiques sont donnés. Les actions de maintenance sont intégrées comme nouveaux noeuds du graphe. Une intégration du retour d'expérience est proposée par une inférence bayésienne, en quantifiant la confiance attribuée aux avis d'experts. La deuxième partie traite de la fiabilité dans un contexte doublement censuré. Nous étudions les propriétés asymptotiques des estimateurs du maximum de vraisemblance pour la loi de Weibull. Une inférence bayésienne est proposée avec des lois a priori informatives et non informatives. De plus, nous modélisons par des variables cachées un facteur humain, représentant des manques d'information lors d'opérations de maintenance et résolvons ce problème par maximum de vraisemblance et par une inférence bayésienne.