Le train des spikes, la séquence des temps des potentiels d'action d'une cellule, est le donné habituellement analysé dans les enregistrementsélectrophysiologiques pour la description du pattern de décharge qui on suppose caractérisant les cellules neuronales. Nous présentons les résultats obtenus décrivant l'activité de décharge d'un petit réseau neuronal avec un modèle mathématique de saut-diffusion. Le potentiel membranaire du neurone en fonction du temps est donné par la somme d'un processus stochastique de diffusion et de deux processus de point qui provoquent des sauts d'amplitude constante à temps aléatoires discrètes. Différentes distributions sont considérées. Deux résultats principaux émergent. Le premier est que les histogrammes des intervalles entre potentiels d'action successifs montrent plus d'un maximum et un comportement de type resonnant. Ce fait suggère qu'en correspondance de chaque maximum la cellule ait une probabilité plus élevée de se décharger, de manière que le temps du potentiel d'action est un temps caractéristique de la cellule qui pourrait etre modulé en conditions physiologiques. Le deuxième résultat principal est que les afférences inhibitrices peuvent faciliter la transmission des potentiels d'action déchargés par l'unité afferente inhibitrice. Ce fait suggère que les cellules inhibitrices ne soient pas seulement impliquées en gardant équilibré l'excitabilité des toutes les neurones mais aussi dans le processus de l'information. La simulation de ce type de modèles exige une amélioration des algorithmes classiques. Dans ce cadre, la deuxième partie est dédiée àune étude purement théorique sur les processus bridge multidimensionnels.