Les sciences expérimentales font régulièrement usage de séries chronologiques, pour représenter certains des résultats expérimentaux, qui consistent en listes chronologiques de valeurs (indexées par le temps), généralement fournies par des capteurs reliés à un système (objet de l’expérience). Ces séries sont analysées dans le but d’obtenir un modèle mathématique permettant de décrire les données et ainsi comprendre et expliquer le comportement du système étudié. De nos jours, les technologies de stockage et analyse de séries chronologiques sont nombreuses et matures, en revanche, quant au stockage et à la gestion de modèles mathématiques et leur mise en lien avec des données numériques expérimentales, les solutions existantes sont à la fois récentes, moins nombreuses et moins abouties. Or,les modèles mathématiques jouent un rôle essentiel dans l’interprétation et la validation des résultats expérimentaux. Un système de stockage adéquat permettrait de faciliter leur gestion et d’améliorer leur ré-utilisabilité. L’objectif de ce travail est donc de développer une base de modèles permettant la gestion de modèle mathématiques et de fournir un système de « requête par les données », afin d’aider à retrouver/reconnaître un modèle à partir d’un profil numérique expérimental. Dans cette thèse, je présente donc la conception (de la modélisation des données, jusqu’à l’architecture logicielle) de la base de modèles et les extensions qui permettent de réaliser le système de « requête par les données ». Puis, je présente le prototype de la base de modèle que j’ai implémenté, ainsi que les résultats obtenus à l’issu des tests de ce-dernier.