L'émergence du concept de " durabilité " en entreprise oblige dorénavant les industriels à intégrer dans leur stratégie de développement, au-delà de la finalité économique habituelle, de nouvelles préoccupations sociales et environnementales. Cet enjeu majeur se décline, au niveau du système d'exécution de la production, par le concept de maintien en conditions opérationnelles (MCO). Afin d'améliorer l'efficacité du MCO, nous proposons dans cette thèse la formalisation du processus clé d'un système de maintenance prévisionnelle : le pronostic. La démarche de modélisation introduite s'appuie sur le couplage d'une représentation probabiliste de l'état d'un système basée sur le formalisme des Réseaux Bayésiens Dynamiques (RBD), et d'une approche événementielle de la surveillance de la dégradation de ses composants. La mise en u?vre du processus de pronostic sur le système de Déroulage / Pressage de la plate-forme TELMA démontre la faisabilité de la méthodologie proposée.