Les enregistrements EEG de profondeur effectués lors d'examens pré-chirurgicaux de patients épileptiques candidats à une résection, portent réellement a priori des informations précieuses sur la dynamique spatio-temporelle des zones épileptogènes locales. Actuellement l'interprétation de tels signaux, essentiellement qualitative, reste un problème délicat et des efforts restent à faire pour interpréter quantitativement l'information physiologique qu'ils contiennent. Cette thèse traite de l'identification d'un modèle dont les paramètres représentent l'excitation et l'inhibition dans le tissu neuronal enregistré. Une analyse qualitative de ce modèle et une méthode d'identification des paramètres combinant filtrage bayesien non linéaire et algorithme d'optimisation globale de la vraisemblance sont proposées. Cet estimateur est enfin appliqué sur des données réelles et des difficultés inhérentes à l'adéquation du modèle sont discutées.