Un système est souvent caractérisé par plusieurs modes de fonctionnement, chacun pouvant alors être décrit par un modèle qui lui est propre. Dans le cas où la commutation entre les modes de fonctionnement résulte d’un processus inconnu (un défaut, un changement de condition,...), il est difficile de manipuler ces systèmes et d’appliquer les commandes appropriées. Cette thèse traite du problème de la détection du changement de mode d’un système. A partir d’un système partiellement supervisé (connaissance du nombre de mode de fonctionnement du système ainsi que de la structure du modèle représentant chaque mode), une méthode est développée pour détecter le mode de fonctionnement actif du système à chaque instant. Pour cela, l’analyse du gradient des résidus obtenu par la multiplication des modèles locaux entre-eux, permet de caractériser le mode de fonctionnement. Une application de cette méthode est réalisée sur des données simulées et réelles de coulée continue de l’acier, afin de détecter un phénomène particulier : le collage. Finalement, une méthode par rejet de mode est mise en place sur des données réelles thermiques dans le même but (la détection des collages en lingotière de coulée continue).