Le monde industriel actuel ne cesse pas d'évoluer. La concurrence accrue, la grande diversification des produits demandés, le développement du commerce électronique, l'augmentation des échanges de données entre donneurs d'ordres et le producteur, sont autant de facteurs qui poussent les entreprises à continuellement optimiser leurs systèmes de production afin de produire et de livrer dans des délais précis, à des coûts réduits, en satisfaisant des niveaux de service élevés exigés par les clients. Ceci nécessite l'utilisation de méthodes bien adaptées pouvant guider le concepteur dans les choix qu'il est amené à faire lors des phases de conception. C'est pourquoi, dans notre thèse, nous nous sommes donc intéressés à développer une méthodologie qui va permettre aux entreprises de prendre des décisions fiables soient lors de la conception et le pilotage du système de production en identifiant et modélisant les phénomènes aléatoires (comme la demande, les pannes des machines) et en intégrant explicitement le délai de livraison dans le modèle. Ainsi, dans la première partie de notre travail, nous avons étudié un système de production constitué par une machine, un stock de capacité infinie et un client qui demande à chaque instant une quantité de produit. Nous avons appliqué à ce système un modèle à flux continus avec prise en compte d'un temps de livraison constant. Afin d'évaluer les performances de notre système, nous nous sommes basés sur la méthode d'analyse des perturbations infinitésimale (IPA) et nous avons réalisé des simulations à l'aide d'un algorithme basé sur cette méthode pour déterminer le niveau  du stock optimal qui minimise la fonction de coût total. Ce coût total est la somme du coût de stockage, du coût de rupture et du coût de transport. Dans la deuxième partie de notre travail, nous avons appliqué, pour le même système que celui étudié dans la première partie, un modèle à flux discrets. La méthode d'analyse des perturbations infinitésimale (IPA) est également appliquée pour ce modèle pour déterminer le niveau de stock optimal. L'application de cette méthode à un modèle à flux discrets est une innovation. En effet, D'après nos connaissances, il n'existe pas des travaux qui appliquent la méthode IPA à des modèles à flux discrets. Dans la dernière partie de notre thèse, nous avons considéré un système de production avec un délai de livraison planifié entre le client et le producteur. Nous avons ensuite étudié l'impact des coûts de livraison sur le niveau de stock optimal. La méthode d'analyse des perturbations infinitésimale est également appliquée pour les deux types de modèles (modèles à flux continus et discrets) / The first part of our work, we study a manufacturing system composed of a machine, a buffer with infinite capacity and customer. We applied this to system a continuous flow model taking into account a constant delivery time. To evaluate the performance of our system, we relied on the method of infinitesimal perturbation analysis (IPA), we performed simulations using an algorithm based on this method to determine the optimal buffer level which minimizes the cost function. This total cost is the sum of inventory cost, backlog cost and transportation cost. In the second part of our work, we applied a discrete flow model to the same system studied in the first part. The infinitesimal perturbation analysis method (IPA) is also applied to this model to determine the optimal inventory level. Applying this method to a discrete flow model is an innovation. Indeed, as we know, there is no work applying the method to IPA models to discrete flow. In the last part, we considered a manufacturing system with a random delivery time between the costumer and the producer. Then we studied the impact of transportation costs on the optimal buffer level. The method of infinitesimal perturbation analysis is also applied for both types of models (discrete flows and continuous flows model).