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Ce travail sintéresse à la modélisation, à la détection et à la localisation des défauts des machines asynchrones fondées sur lapproche multi-modèle. Etant une phase cruciale dans lapplication des algorithmes de diagnostic, la modélisation de la machine asynchrone est proposée. Deux modèles mathématiques ont été développés: un modèle classique, triphasé et un biphasé. Afin de surmonter les limites de ces modèles, un multimodèle est conçu. Celuici est le produit de quatre étapes consécutives qui sont: lacquisition dune base de données, la classification des données en des groupes, lidentification paramétrique et structurelle des différents sous modèles, et finalement, la fusion de ces sous modèles pour la formation du multimodèle. Une étude comparative entre trois méthodes de modélisation à base de trois algorithmes de classification a été réalisée. Cette étude a permis de créer une nouvelle stratégie de classification. Lapplication de lapproche multi-modèle basée sur la nouvelle stratégie de classification au diagnostic requiert la conception de deux types de multiobservateurs qui sont proposés et validés expérimentalement à la machine asynchrone.