De nouvelles architectures de traction (hybride, électrique) entrent en concurrence avec les motorisations thermiques conventionnelles. Des batteries Lithium-ion équipent ces véhicules innovants. La durabilité de ces batteries constitue un enjeu majeur mais dépend de nombreux paramètres environ-nementaux externes. Les outils de prédiction de durée de vie actuellement utilisés sont souvent trop simplificateurs dans leur approche. L'objet de ces travaux consiste à caractériser les conditions d'usage de ces batteries (température, tension, courant, SOC et DOD) afin d'étudier avec précision la durée de vie que l'on peut en attendre en fonction de l'application visée. Différents types de véhicules électrifiés (vélos à assistance élec-trique, voitures électriques, voitures hybrides, et trolleybus) ont été instrumentés afin de documenter les conditions d'usage réel des batteries. De larges volumes de données ont été recueillis puis ana-lysés au moyen d'une méthode innovante qui s'appuie sur la classification d'impulsions de courant par l'algorithme des K-means et la génération de cycles synthétiques par modélisation par chaine de Markov. Les cycles synthétiques ainsi obtenus présentent des caractéristiques très proches de l'échantillon complet de données récoltées et permettent donc de représenter fidèlement l'usage réel. Utilisés lors de campagnes de vieillissement de batteries, ils sont susceptibles de permettre l'obtention d'une juste prédiction de la durée de vie des batteries pour l'application considérée. Plusieurs résultats expérimentaux sont présentés afin d'étayer la pertinence de cette approche.