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Ce livre se situe dans le cadre du développement de méthodes et d'outils d'évaluation de performances des systèmes transactionnels répartis. A cette fin, les méthodes stochastiques sont très souvent utilisées et conduisent fréquemment à l'étude de chaînes de Markov issues de modèles à événements discrets. Mais la complexité des systèmes étudiés provoque le phénomène bien connu d'explosion combinatoire engendrant des chaînes de Markov de grande taille. Pour palier cette difficulté, nous nous intéressons aux méthodes de bornes et aux réductions liées aux symétries de comportement. Ces méthodes cherchent à établir des encadrements des mesures de performances fondés sur une analyse du modèle sans générer la chaîne de Markov complète. Dans une première partie de ce travail, nous proposons une méthode de bornes fondée sur une agrégation à priori du modèle. Dans la deuxième partie de ce travail, nous proposons des méthodes de réduction de complexité fondée sur les symétries de comportement en utilisant les réseaux de Petri stochastiques bien formés, un outil bien adapté à l'étude de systèmes complexes symétriques. Nos nouveaux outils développés permettent d'avoir des critères raffinés.