Depuis quelques années, les centres d'appels enregistrent une forte croissance dans le monde. Les entreprises s'orientent de plus en plus vers ce choix qui leur offre une relation privilégiée avec leurs clients. Ainsi, ils disposent d'un moyen convivial et peu coûteux pour fidéliser leurs clients tout en essayant d'en acquérir de nouveaux. Le sujet de cette thèse porte sur le développement et l'analyse de modèles stochastiques pour l'aide à la décision dans les centres d'appels. <br />Dans la première partie, nous considérons un centre d'appels où tous les agents sont groupés dans un même pool et les clients sont traités indifféremment par un des agents. Nous étudions les bénéfices de la migration depuis cette configuration vers un centre d'appels où les clients sont divisés en classes (appelées portefeuilles de clients). Chaque portefeuille de clients est servi par un pool de conseillers qui lui est exclusivement dédié. Ensuite, nous considérons un centre d'appels avec deux classes de clients impatients. Nous développons des politiques dynamiques pour l'affectation des clients (selon leurs types) aux différentes files d'attente. L'objectif étant lié aux qualités de service différentiées exprimées en terme du pourcentage des clients perdus, ainsi qu'en terme de la variance du temps d'attente. Enfin, nous étudions un centre d'appels qui annonce le délai d'attente à chaque nouveau client. Nous montrons les avantages de l'annonce sur les performances du centre d'appels.<br />Dans la deuxième partie, nous considérons un processus de naissance et de mort de forme générale. Nous calculons ensuite les moments de plusieurs variables aléatoires liées aux temps de premiers passages (ordinaires et conditionnels). Ensuite, nous montrons un résultat de concavité dans une file d'attente avec capacité limitée et avec une seule classe de clients impatients. Nous démontrons que la probabilité d'entrer en service est strictement croissante et concave en fonction de la taille de la file d'attente.