La plasticité synaptique est un mécanisme biologique intégrant l'activité neuronale dans l'évolution des connections récurrentes entre différents neurones. La spike-timing dependent plasticity (STDP) représente l'ensemble des méchanismes de plasticité dépendant des instants de potentiels d'action pré- et post-synaptiques. Nous avons développé une classe générale de modèles pour reproduire différentes règles de STDP dans un cadre stochastique, en modélisant notamment les ensembles de potentiels d'action par des processus ponctuels. La plasticité synaptique est un processus lent comparé à l'activité neuronale, justifiant une analyse de ce système avec des arguments de la théorie lent-rapide. En ajoutant des hypothèses de régularité, un théorème de convergence dans la limite lent-rapide est énoncé et appliqué à différentes règles de STDP. Enfin, une analyse théorique et numérique de l'évolution des poids synaptiques nous a amené à conclure sur l'impact de la STDP sur un système neuronal simple. En parallèle, nous avons étudié l'influence de la STDP de type anti-Hebienne dans des réseaux reproduisant certaines propriétés du striatum, un noyau sous-cortical impliqué dans l'apprentissage procédural. Des résultats expérimentaux ont récemment démontré que deux régions du striatum dorsal, le striatum dorsolatéral (DLS) et le striatum dorsomédial (DMS) sont caractérisées par deux types de STDP de polarités différentes. Les conclusions de cette étude mettent en avant que la plasticité présente dans le DMS permet au réseau d'oublier rapidement tous motifs précédemment acquis, alors que la STDP du DLS participe à la maintenance de ces mêmes motifs.