Dans ce travail, nous nous intéressons à la modélisation stochastique continue d'une interphase aléatoire dans une matrice polymère renforcée par une ou plusieurs inclusions nanoscopiques, ainsi qu'à l'identification statistique inverse du modèle sur la base de simulations atomistiques La présence de cette zone de matrice perturbée autour des hétérogénéités a été mise en évidence par des résultats expérimentaux et numériques. Des simulations par dynamique moléculaire sont tout d'abord conduites sur un nanocomposite modèle. Ces simulations permettent d'une part d'extraire certaines caractéristiques conformationnelles des chaînes polymères, et d'autre part d'estimer des réalisations des propriétés élastiques apparentes de plusieurs configurations initiales. Un modèle informationnel de champ aléatoire est alors mis en oeuvre afin de représenter l’élasticité dans l’interphase. Les paramètres du modèle probabiliste (essentiellement, un paramètre contrôlant le niveau des fluctuations statistiques et les longueurs de corrélation radiale et angulaires) sont alors identifiés par le principe du maximum de vraisemblance formulé sur les propriétés apparentes. L’incidence des propriétés aléatoires sur les propriétés effectives du nanocomposite est enfin caractérisée à l’aide d’un solveur d’homogénéisation stochastique ad hoc.