Depuis quelques années, les réseaux de communication déployés au sein d’aéronefs sont toujours plus vastes et plus complexes. Ces bus numériques multiplexent différents flux de données afin de limiter les câbles, mais cela induit des retards sur les transmissions. Les travaux présentés ici portent sur une approche statistique de l’évaluation des performances du pire temps de traversée d’un réseau embarqué de type AFDX. Il s’agit de définir une nouvelle approche visant à associer à un calcul pire cas, une distribution des temps de transmission des messages, en vue notamment de permettre d’apprécier le pessimisme du calcul pire cas. Les méthodes décrites sont applicables dans le cadre plus général d’un ensemble de tâches. Nous proposons trois contributions dans ces travaux. Tout d’abord, une méthode originaled’évaluation de la distribution de la durée de traversée d’un commutateur AFDX qui s’appuie sur une énumération symbolique des scénarios d’ordonnancement dans la file d’attente. Puis, un algorithme efficace de calcul des délais subis par des messages/tâches périodiques lorsque les déphasages initiaux sont connus. Les délais calculés sont exacts ainsi que la distribution de probabilité. Enfin, le calcul de la distribution des délais subis par des messages/tâches dans un cadregénéral, à l’aide d’une méthode statistique de type Monte Carlo. Des décalages initiaux sont tirés aléatoirement et permettent de nourrir l’algorithme précédent. / Since a few years, communication networks deployed in aircrafts are ever larger and ever more complex. These digital buses multiplex different data streams in order to save cabling, but this causes delays on transmissions.The work presented here is based on a statistical evaluation of the worst case transit time of an embedded network of the AFDX type. It consists in associating a worst case computation with a complete distribution of the transit times in order, among other things, to appreciatethe pessimism of worst case approaches. The methods are also applicable to a set of realtime tasks. This work contributes three major results. First, an original method to evaluate the distribution of the transit time through an AFDX switch, based on the symbolic enumeration of the scheduling scenarios in the waiting queues of the switch. Second, an effective algorithm to compute the delays encountered by periodic messages/ tasks when initial offsets are known. Delays thus computed are exact and so is the delays distribution. Third, the computation of the delays distribution encountered by messages/tasks in a general case using a Monte Carlo based statistical method. Initial offsets are randomised and feed the preceding algorithm.