As an emerging field, lipidomics still encounters methodological challenges. Indeed, as it is an –omics field, analysis of data is time and labour intensive, if the necessary and appropriate bioinformatics tools are not existent. Here I present two programs I developed to address the challenges of peak identification and peak annotation and filtering for a targeted lipidomics approach, which is not supported by available software. The first program, Lipid Identification Tool (LIT), consists of a stand-alone offline search engine, which provides a robust in silico database generated by linear equations based on lipid structures, containing information lacking on presently available online databases. The second program, Lipid Identification for Targeted Lipidomics (LITL), allows the annotation of HPLC-ESI-MS/MS MRM acquired spectral data in text-based format, comparing them to a library of identities, via retention time and mass-over-charge of detected ions, and to easily export the results to a statistical analysis software. // La lipidomique est un jeune domaine encore proie à des défis quant à sa méthodologie. En effet, l’analyse de données en lipidomique demeurera longue et ardue, tant que des outils bioinformatiques appropriés ne sont pas créés. Je décris ici deux de mes programmes développés pour remédier aux défis d’identification de pics et d’annotations et de sélection de pics provenant d’une approche lipidomique dénommée ciblée, données présentement incompatibles avec d’autres programmes. Lipid Identification Tool (LIT) est un moteur de recherche hors-ligne possédant une robuste base de données in silico générée mathématiquement, et contenant des informations sur des espèces lipidiques non décrites dans les bases de données disponibles. Lipid Identification for Targeted Lipidomics (LITL) permet l’annotation de données provenant de méthodes HPLC-ESI-MS/MS MRM, en comparant leur temps de rétention ainsi que leur rapport masse-sur-charge à une bibliothèque d’identités lipidiques, et permet de les exporter facilement vers un logiciel d’analyse statistique.