De nos jours, les systèmes automatisés sont omniprésent : processus industriels, avionique, énergie atomique... La présence de tels systèmes dans des applications critiques, couplée à leur complexité rend indispensable leur vérification de façon automatique afin de garantir la sûreté de leur fonctionnement. En plus, les contraintes économiques imposent un temps de développement court, ce qui rend accru le besoin de méthodes de vérification efficaces et à coût réduit. Les algorithmes de Model-Checking sont conçus pour la vérification totale des systèmes en parcourant leurs graphes d'états. Cependant, les graphes d'états des systèmes logiciels réels ont de très grandes tailles (explosion combinatoire de la taille de l'espace d'états). Ce phénomène constitue l'obstacle principal de la vérification automatique par model checking. Alternativement, on a recours à l'exploration partiel via des algorithmes randomises. Au lieu d'abandonner l'exploration par manque de ressources et ne retourner aucune réponse quant à la validité du système, le résultat de la vérification est donné approximativement avec une probabilité d'erreur que l'on peut contrôler. La majorité des méthodes randomisées de vérification utilisent la marche aléatoire comme schéma d'exploration. Les méthodes que nous proposons opèrent sur le schéma de l'exploration même ainsi que sur le remplacement en mémoire pour apporter des performances importantes. Ces algorithmes présentent un jeu assez complet de stratégies d'exploration: en profondeur, en largeur, ou alternativement selon un paramètre de mixage prédéfini. Le choix de ce paramètre est guidé par un facteur de densité DF caractéristique du graphe considéré.