Ces travaux s'intéressent à la modélisation des Défaillances de Cause commune (DCC) et l’évaluation des probabilités des DCC dans des systèmes complexes programmés en Réseaux de Petri coloré, hiérarchiques et stochastiques. L’objectif de cette étude est de mettre à jour le modèle des DCC sur CPN Tools grâce aux retours d’expérience générés par AREVA, principalement pour les DCC d’origine logicielle sur lesquelles on dispose de peu d’informations. Plusieurs études de sensibilité ont été menées afin d’identifier les paramètres qui influencent le plus la disponibilité du système. Le second objectif de cette étude est de montrer qu’il est possible de transférer les modèles actuels sur le logiciel PyCATSHOO, représentant des Automates Stochastiques Hybrides, et ce dans un but d’optimisation des performances. Un cas test a été défini afin de comparer les performances de ces deux logiciels. Cette étude permet d’étendre les connaissances sur le phénomène des DCC qui sont un grand enjeu de la sûreté de fonctionnement et de la disponibilité des systèmes critiques.