Des modèles épidémiologiques capables de représenter des situations naturelles peuvent en principe permettre de caractériser et quantifier les risques d'épidémies ainsi que d'optimiser les moyens de les contrôler. On présente d'abord quelques modèles épidémiologiques d'usage courant et évalue leur capacité à représenter correctement une situation biologique. L'emphase est placée sur l'importance des délais ainsi que sur l'impact des conditions environnantes. On montre que des modèles basés sur l'équation de diffusion répondent particulièrement bien à ces critères et mènent à une formulation générale, directe et élégante. Sous certaines hypothèses, ces systèmes peuvent être partiellement solutionnés analytiquement, réduisant substantiellement les traitements numériques et permettant une meilleure compréhension de structures sous-jacentes. On compare ensuite certains de ces modèles dans le contexte particulier du virus du Nil Occidental et élabore une approche spécifique et réaliste afin de fournir des outils supplémentaires au processus décisionnel de prévention de cette maladie. / Epidemiological models capable of representing naturally occurring situations may in principle permit the characterization of the risks of epidemies as well as the optimization of means for controlling them. First, we present some typical epidemiological models currently in use and evaluate their ability to correctly describe a biological situation. Emphasis is placed on the possibility of the treatment of delays and on the inclusion of the effects of environmental conditions. We show that models based on a diffusion-type equation are particularly well suited to satisfy these conditions and lead to a general, direct and elegant formulation. Under not too restrictive hypotheses, the corresponding models can in part be treated analytically, reducing substantially the computational efforts, and allowing for a better understanding of the associated underlying structures. We then compare some of the models for the application to the West Nile virus and develop a specific and realistic approach to provide additional tools for the decision process in matters of prevention and propagation of the disease.