Les Réseaux d'Automates Stochastiques (RAS) constituent un outil de prédilection pour modéliser le comportement des systèmes et réseaux informatiques, en particulier les systèmes parallèles. En vue de mener une étude transitoire permettant d'obtenir les mesures de performance et la sensibilité de certaines d'entre elles, nous sommes confrontés aux problèmes de complexités temporelle et spatiale (espace mémoire) ainsi qu'au contrôle de la précision des résultats numériques obtenus. L'intérêt des RAS est qu'ils permettent d'éviter la construction du générateur infinitésimal et un affrontement de la complexité temporelle grâce aux propriétés de l'algèbre tensorielle. L'objectif de cette étude est d'abord le calcul de la sensibilité du vecteur des probabilités d'état des RAS en régime transitoire. Une application de cette démarche à l'espérance de la récompense cumulée sur un intervalle aura lieu. Nous avons sélectionné et modifié la méthode (stable) de l'uniformi- sation pour calculer cette sensibilité de façon séquentielle. Ensuite, nous avons étudié l'apport du parallélisme face à l'accroissement du temps de calcul avec la raideur en développant un algorithme parallèle relatif à cette méthode.