Les modèles basés sur des circuits électriques équivalents sont souvent utilisés pour modéliser les batteries Li, ses caractéristiques dynamiques, diagnostiquer et prévoir son état de charge et son état de santé. Des approches avancées de diagnostic et de pronostic sont explorées pour prolonger la durée de vie de la batterie et surveiller de manière proactive ses paramètres clés sur une base continue. Cet article se concentre sur le développement d'une nouvelle méthode pour surveiller l'état de charge en modélisant les paramètres ECM, il propose une liste de différents modèles de circuits équivalents qui peuvent être utilisés pour modéliser la batterie Li-ion. L'article décrit également brièvement une nouvelle méthode expérimentale pour réaliser des EIS embarqués en ligne. L'identification paramétrique de chaque modèle ECM est effectuée à l'aide de l'algorithme de Levenberg Marquardt et, enfin, la solution la plus appropriée est présentée avec une validation expérimentale. Finalement, la corrélation entre les paramètres du modèle et les différents pourcentages d'état de charge de la batterie est réalisée. ABSTRACT-Equivalent circuit models are often used to model Li-batteries, its dynamic characteristics and predict states. Advanced diagnostics and prognostic approaches are being explored to prolong the battery life and proactively monitor the battery key parameters on a continuous basis. This paper focuses on the development of a novel method to monitor the state of charge by modelling ECM parameters, it proposes a list of different circuit models which can be used to model Li-battery. The paper also describes briefly a novel experimental method to conduct Online Embedded EIS. The parametric identification of each ECM model is carried out using the Levenberg Marquardt algorithm and at last, the most suitable solution is presented with experimental validation. Finally, a correlation between model parameters and various SOC% of the battery cell is proposed.