L'estimation de l'âge au décès des adultes, paramètre crucial en Paléoanthropologie, constitue un véritable écueil. De façon à proposer une méthodologie fiable, nous avons analysé l'aspect biologique de notre problématique : la variabilité de la sénescence et la validité des indicateurs osseux et dentaires. Cette étude a permis de mettre en évidence des sources d'erreurs : l'absence de relation linéaire entre l'âge chronologique et l'évolution des indicateurs du squelette, le manque de représentativité de la variabilité des indicateurs et la recherche d'un âge précis au détriment de la fiabilité. <br />Suite à ces analyses, une nouvelle approche méthodologique est proposée. Après avoir sélectionné certains indicateurs osseux (la symphyse pubienne, la surface sacro-pelvienne iliaque et l'extrémité sternale de la quatrième côte), nous avons élaboré un nouveau système de cotation de façon à optimiser la reproductibilité et à prendre en compte la variabilité des indicateurs. Nous avons étudié des échantillons de référence provenant de six contextes géographiques différents, de façon à englober une variabilité de la sénescence la plus large possible. Les données ont ensuite été traitées par l'approche bayésienne dans le but de classer les spécimens dans des intervalles chronologiques. Nous avons également testé le potentiel des réseaux de neurones artificiels, mécanisme calculatoire approprié pour gérer les relations non-linéaires entre variables. <br />Les résultats ont mis en évidence que la surface sacro-pelvienne iliaque est un indicateur majeur de l'âge au décès, mais que la combinaison de plusieurs indicateurs n'augmente pas la fiabilité de l'estimation. Le nouveau système de cotation et le traitement des données proposés permettent de classer les spécimens avec fiabilité et d'identifier les individus de plus de 60 ans, catégorie dont l'effectif est toujours sous-estimé dans les études paléobiologiques. Les réseaux de neurones artificiels s'avèrent un outil prometteur.