Cette thèse s’intéresse à des problèmes de fiabilité en lien avec la modélisation du processus des défaillances et maintenances de systèmes réparables à l’aide d’événements récurrents. Des modèles d’âge virtuel génériques sont étendus en y adjoignant des covariables dépendantes du temps. Ces covariables prennent en compte l’hétérogénéité observée entre des systèmes par ailleurs identiques et indépendants. Elles peuvent amener une information cruciale sur le niveau de dégradation des systèmes. Nous permettons l’utilisation de ces modèles au travers de deux méthodes de simulation de données nouvelles, ainsi qu’avec une procédure d’estimation paramétrique. Cette méthode inférentielle est évaluée numériquement dans une vaste étude de qualité d’estimation. Ensuite, les modèles sont utilisés pour optimiser les dates de maintenance préventive au cours de la vie des systèmes en fonction de l’information apportée par les covariables et des réparations déjà effectuées, permettant de diminuer les coûts de maintenance. Nous allons plus loin en proposant également d’optimiser les dates d’inspection des covariables dynamiques. Enfin, la mise en place de tests d’adéquation multi-systèmes est étudiée.