La qualification d'un produit, lors des phases de développement, est une étape importante dans un projet qui vérifie que les performances et la fiabilité atteignent les objectifs. Les essais de qualification sont souvent couteux en temps et en nombre de produits testés. Les essais accélérés consistent à soumettre des unités à des niveaux de stress plus élevés qu'en condition d'exploitation afin de réduire le temps d'apparition des défaillances. Ils permettent de construire plus rapidement la fonction de fiabilité à partir d'un modèle appropriée reliant durée de vie et stress. De plus, un plan d'essai doit être construit, précisant les paramètres du plan (niveaux de stress, allocation de l'échantillon) pour trouver le meilleur compromis entre le coût d'essai et la qualité d'estimation. L'objectif de la thèse a été de définir une méthodologie de construction de plans d'essai accéléré optimaux et robustes. Nous avons donc développé un cadre général basé sur la minimisation du coût global et une approche bayésienne. Les distributions a priori, issues de la connaissance des paramètres de fiabilité et du modèle d'accélération, sont utilisées dans l'inférence bayésienne et dans une simulation de Monte Carlo d'exploration des fiabilités possibles. Le plan optimal et robuste est obtenu à partir de méthodes d'optimisation (Surface de réponse, Algorithmes génétiques). Enfin, une méthodologie de suivi des essais est développée en observant la pertinence des résultats par rapport aux informations a priori à partir d'un facteur de similitude. Il permet de vérifier si la décision quant à la qualification peut être prise plus rapidement, ou d'optimiser le plan en cours de réalisation.