La connaissance de la climatologie des états de mer est primordiale pour le dimensionnement de structures marines, la gestion des zones côtières ou encore la récupération de l’énergie des vagues. L'estimation de la climatologie nécessite de disposer de données d'observation sur une longue durée, ce qui n'est pas le cas de l'Afrique de l'Ouest. Pour dépasser les limites en durée imposées par les observations, nous proposons dans ces travaux une approche stochastique pour estimer une climatologie de vagues en Afrique de l’Ouest, en s’appuyant sur une représentation “par événements” des données d’états de mer. Un “événement” désigne un système de vagues (houle ou mer du vent) en évolution au cours du temps, observable pendant une durée significative et que l’on peut relier à un unique phénomène météorologique source (e.g. dépressions, tempêtes, etc.). La représentation par événements permet de reproduire la cohérence temporelle des systèmes de vagues et de structurer les données d'états de mer avec une base physique. La démarche adoptée peut se décomposer suivant trois étapes. Nous avons d'abord extrait les événements à partir d’une série temporelle de spectres directionnels d’états de mer. Nous avons ensuite développé un modèle pour représenter chacun des événements par un nombre réduit de paramètres. Enfin, nous avons construit un générateur stochastique permettant la simulation d’événements individuels et la reconstitution de climatologies sur des durées de longueurs arbitraires. Les résultats ont montré un bon accord entre la climatologie reconstituée et celle de référence, permettant de conclure que le générateur peut valablement servir à la simulation de données d’états de mer en Afrique de l’Ouest pour les applications en génie océanique. / Accurate estimation of long-term sea conditions is a major issue in design of coastal and offshore structures, coastal zone management or wave energy harvesting. An estimation of long-term sea conditions requires long duration observational data while in West Africa, only a few (3 years) years of observational data are available. To overcome the limits in duration that observations impose, a stochastic approach, event-based representation of sea state data, is proposed to model the wave climate in West Africa. An “event” refers to a wave system (swell or wind sea) evolving over time, that can be observed for a finite, yet significant duration and that can be linked to a single meteorological source phenomenon (e.g. low pressure systems, storms, etc.). Event-based approach provides structures with physical meaning and temporal consistence for the representation of sea states data. The procedure we have used is decomposed into three following steps. First, we have extracted events from a time series of directional spectra. We have then developed a model to represent each event by a reduced number of parameters. In the last step, we have constructed the stochastic events generator which allows for simulation of individual events and for reconstruction of wave climate over durations of arbitrary lengths. Results showed good agreement between reconstructed climate and that of reference and allow to conclude that the stochastic events generator can reliably be used to simulate sea state data in West Africa for a ocean engineering applications.