Les travaux présentés dans ce mémoire concernent la modélisation des comportements erronés du logiciel et la validation des tests. L'absence d'un modèle des fautes logicielles pose le problème de la confiance que l'on peut accorder aux tests par rapport à l'élimination des fautes dans un programme. Cette confiance serait accrue si on pouvait mesurer la capacité de jeux de tests à révéler des fautes injectées dans un programme. Cependant, les méthodes d'injection de fautes, telles que l'analyse de mutation, suscitent des critiques liées à la représentativité des fautes injectées vis-à-vis de fautes réelles (c'est-à-dire effectivement introduites au cours du développement du logiciel). S'il paraît illusoire de démontrer la représentativité des fautes artificielles, étant donné l'absence d'un modèle de fautes complet et parfait, il nous paraît intéressant d'évaluer la représentativité des erreurs générées par des fautes artificielles vis-à-vis des erreurs dues à des fautes réelles. Les études expérimentales que nous avons menées, portent sur deux programmes séquentiels (appelés ETUD et LOCALES), issus d'applications critiques du nucléaire. Elles ont eu pour objet d'analyser les erreurs générées au cours de l'exécution du logiciel. Nous avons ainsi pu comparer, pour chacun de ces deux programmes, les erreurs et les comportements erronés générés, d'une part par des fautes réelles et, d'autre part par des fautes artificielles (de type mutations). Nos résultats expérimentaux permettent de montrer que les erreurs et les comportements erronés produits par des mutations peuvent être représentatifs de ceux générés par de fautes réelles. La première série d'expériences, sur le programme ETUD, a permis de définir un modèle des comportements erronés, à partir d'une représentation de l'état interne d'un programme en cours d'exécution. Ce modèle permet d'expliquer, par l'analyse des dépendances du programme, les mécanismes de création, d'annulation et de masquage d'erreurs. La deuxième série d'expériences, sur le programme LOCALES, permet d'expliquer les similitudes observées entre divers comportements erronés en appliquant le modèle proposé. En conclusion, la bonne représentativité des erreurs générées par les mutations nous permet de réhabiliter l'analyse de mutation en tant que technique de validation des tests du logiciel et d'en proposer des applications à des fins industrielles.