Nous décrivons dans cet article deux modèles de Markov caché (HMMs) pour processus multiples que nous mettons au point à des fins d'application à un problème biomédical d'étude du maintien postural. Informellement, ces modèles sont des HMMs standard considérant simultanément plusieurs processus individuels. Ceux-ci partagent les mêmes distributions de chaîne de Markov cachée et d'émission, avec l'ajout éventuel d'un effet de type mixte dans la partie conditionnelle du modèle. Nous discutons des aspects théoriques de l'estimation de l'ordre des deux modèles, ainsi que des aspects numériques. Nous contribuons enfin à l'élaboration d'une notion de "style postural".