Le travail présenté dans cette thèse constitue une contribution à la modélisation et à l'analyse de performances des systèmes logistiques à l'aide d'un nouveau modèle de réseaux de Petri stochastiques. Il s'agit d'une problématique au centre des préoccupations actuelles des entreprises industrielles mais très peu abordée par la communauté des réseaux de Petri. Dans ce travail, nous développons un nouveau modèle de réseaux de Petri dits réseaux de Petri lots déterministes et stochastiques (BDSPNs) capable de supporter les caractéristiques essentielles des systèmes logistiques et plus généralement des systèmes à événements discrets. Ils sont particulièrement adaptés pour la modélisation de flux évoluant en quantités discrètes (lots de différentes tailles et variables) et ils permettent de prendre en compte des activités plus spécifiques telles que les commandes des clients, l'approvisionnement des stocks, la production et la livraison en mode lot. Les BDSPNs permettent par leur formalisme graphique et mathématique de capturer pertinemment et simplement cet aspect lot omniprésent dans différentes locations de ces systèmes et qui s'implique très considérablement dans leur comportement et par conséquent dans leur analyse. Nos travaux portent à la fois sur la théorie du nouveau modèle, sur ses techniques d'analyse et sur ses applications aux systèmes logistiques. Ainsi, les résultats obtenus et les applications effectuées font des BDSPNs un outil de modélisation performant aussi bien pour l'analyse que pour la simulation.