Notre travail s’inscrit dans le thème plus global de la modélisation et de l’évaluation des systèmes multidimensionnelset adresse plus particulièrement la prédiction des indicateurs de performabilité qui réfère auxperformances des systèmes en présence de pannes et de réparations. L’analyse exacte, de ces derniers, est trèsdifficile voire impossible si la distribution des probabilités n’a pas de solution évidente (par exemple une formeproduit) à cause de l’explosion de l’espace d’états. Pour contourner ce problème, et parce que souvent on nes’intéresse qu’à une partie du système (noeud ou un chemin), nous utilisons l’agrégation bornante basée sur lecouplage par fonction de projection sur des espaces d’états plus petits. La méthode du couplage, basée sur lacomparaison des trajectoires des processus en fonction des événements qui se déclenchent dans les systèmes,nous permet de construire à partir du système original des sous-systèmes bornants plus simple à analyser. Nouspouvons, alors, proposer des mesures de performances bornantes (supérieures et inférieures) de la mesure exacte.Ces bornes, ainsi obtenues, sont valables pour les régimes stationnaires mais aussi transitoires. Nous mettonségalement en évidence l’influence des paramètres des systèmes, comme le nombre de serveurs ou la charge, surla qualité des bornes.Enfin, nous proposons un nouveau mécanisme de contrôle d’admission (CAC) dans les réseaux mobiles. Nousl’avons comparé à d’autres mécanismes et apporté la preuve stochastique que celui-ci améliore les probabilitésde dropping des handovers et de blocage des nouveaux appels dans le cas d’un réseau monocellulaire. De plus,les résultats numériques nous ont permis de valider ce mécanisme sur un réseau multicellulaire.