Dans cette thèse, nous proposons une analyse probabiliste de deux problèmes de biologie moléculaire dans lesquels la stochasticité joue un rôle essentiel : la polymérisation des protéines dans les maladies neurodégénératives ainsi que le raccourcissement des télomères. L’agrégation des protéines en fibrilles amyloïdes est un important phénomène biologique associé à plusieurs maladies humaines telles que les maladies d’Alzheimer, de Huntington ou de Parkinson, ou encore l’amylose ou bien le diabète de type 2. Comme observé au cours des expériences reproduisant les petits volumes des cellules, les courbes d’évolution cinétique de l’agrégation des protéines présentent une phase de croissance exponentielle précédée d’une phase de latence extrêmement fluctuante, liée au temps de nucléation. Après une introduction au problème de polymérisation des protéines dans le chapitre I, nous étudions dans le chapitre II les origines et les propriétés de la variabilité de ladite phase de latence ; pour ce faire, nous proposons un modèle stochastique minimal qui permet de décrire les caractéristiques principales des courbes expérimentales d’agrégation de protéines. On considère alors deux composants chimiques : les monomères et les monomères polymérisés. Au départ, seuls sont présents les monomères ; par suite, ils peuvent polymériser de deux manières différentes : soit deux monomères se rencontrent et for- ment deux monomères polymérisés, soit un monomère se polymérise à la suite d’une collision avec un autre monomère déjà polymérisé. Malgré son efficacité, la simplicité des hypothèses de ce modèle ne lui permet pas de rendre compte de la variabilité observée au cours des expériences. C’est pourquoi dans un second temps, au cours du chapitre III, nous complexifions ce modèle afin de prendre en compte d’autres mécanismes impliqués dans la polymérisation et qui sont susceptibles d’augmenter la variabilité du temps de nucléation. Lors de ces deux chapitres, des résultats asymptotiques incluant diverses échelles de temps sont obtenus pour les processus de Markov correspondants. Une approximation au premier et au second ordre du temps de nucléation sont obtenus à partir de ces théorèmes limites. Ces résultats re- posent sur une renormalisation en temps et en espace du modèle de population, ainsi que sur un principe d’homogénéisation stochastique lié à une version modifiée d’urne d’Ehrenfest. Dans une seconde partie, un modèle stochastique décrivant le raccourcissement des télomères est pro- posé. Les chromosomes des cellules eucaryotes sont raccourcis à chaque mitose à cause des mécanismes de réplication de l’ADN incapables de répliquer les extrémités du chromosome parental. Afin d’éviter une perte de l’information génétique, ces chromosomes possèdent à chaque extrémité des télomères qui n’encodent pas d’information génétique. Au fil des cycles de réplication, ces télomères sont raccourcis jusqu’à rendre la division cellulaire impossible : la cellule entre alors en sénescence réplicative. L’objectif de ce modèle est de remonter aux caractéristiques de la distribution initiale de la taille des télomères à partir de mesures de temps de sénescence.