Dans ce mémoire, on étudie la distribution empirique des estimateurs de vraisemblance maximale pour des processus affines, basés sur des observations à temps discret. On examine d'abord le cas où le processus est directement observable. Ensuite, on regarde ce qu'il advient lorsque seule une transformation affine du processus est observable, une situation typique dans les applications financières. Deux approches sont alors considérées: maximisation de la vraisemblance exacte ou maximisation d'une quasi-vraisemblance obtenue du filtre de Kalman. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Estimation de vraisemblance maximale, Processus affines, Obligation à l'escompte, Quasi-vraisemblance, Filtre de Kalman.