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New cars include more and more electronic embedded systems that enhance considerably their performances. These systems are composed of mechanic, hydraulic, electronic and computing parts, and called mechatronic systems. For the designer, their benefit lies in the large software flexibility to implement new functions. However, this flexibility contributes to increase their complexity and may add safety problems. That is why it is necessary to make reliability studies in order to guaranty a high safety level. In order to reduce costs and duration of the development phase, these studies must be done as soon as possible. In fact, we detect and correct conception errors in the early design stage. Classical methods of safety, as fault trees, are not sufficient to deal with this kind of complex and hybrid systems because they are inherently static. This motivates the car maker PSA Peugeot Citroën and the Laboratory LAAS to make together research about a new methodology for designing safe mechatronic systems. My thesis focuses on qualitative analysis of mechatronic systems safety in order to derive feared scenarios. Identifying these scenarios allows us to evaluate their occurrence probabilities and helps then designers to select the safe architecture. The hybrid aspect of mechatronic systems leads us to choose a model that associates Petri nets and differential equations. The Petri net model describes the operation modes, the failures and the reconfiguration mechanisms. The differential equations represent the evolution of continuous variables of the energetic part of the system. Based on a clear separation between continuous and discrete parts, this model allows us to make a causality based analysis (thanks to Linear logic) to point out the sequences of actions and state changes that lead to a feared situation. The advantage of our approach is that we can express partial order of transition firings and focus the search on the parts of the model that are interesting for sa fety analysis, without generating the reachability graph. We avoid then the combinatorial explosion problem. Finally, we developed an algorithm which makes automatic derivation of feared scenarios.; Le nombre croissant des systèmes électroniques embarqués dans le secteur automobile a considérablement amélioré et diversifié les services rendus par le véhicule. Ces systèmes sont appelés systèmes mécatroniques. Ils intègrent une partie énergétique (mécanique, hydraulique ou électrique) commandée et contrôlée par un calculateur. Leur principal atout est la flexibilité logicielle dont dispose le concepteur pour implémenter de nouvelles fonctions. Toutefois, ceci a contribué à accroître leur complexité et à en diminuer la maîtrise, d'où la nécessité d'effectuer des études de Sûreté de Fonctionnement afin de garantir un bon niveau de sécurité. Par ailleurs, mener de telles études dès la phase de conception permet de diminuer les délais et les coûts de conception en détectant et en corrigeant au plus tôt les erreurs de conception. Actuellement, les études de sécurité prévisionnelle des systèmes automobiles sont réalisées par la méthode des Arbres de Défaillance. Or cette méthode est statique et ne permet pas de prendre en compte les phénomènes temporels liés à leur dynamique de fonctionnement et à leur aspect hybride. C'est dans ce contexte que des recherches sont menées en collaboration entre le groupe PSA Peugeot Citroën et le LAAS visant à développer une méthodologie d'aide à la conception de systèmes mécatroniques sûrs de fonctionnement. Mon projet de thèse se focalise sur l'analyse qualitative de la sécurité des systèmes mécatroniques en vue de l'obtention des scénarios redoutés. La connaissance de ces scénarios permet d'évaluer leurs probabilités d'occurrence et de valider les lois de reconfiguration pour orienter le choix des concepteurs quant aux différents types d'architectures possibles proposés pour le système. Nous avons développé une méthode de recherche des scénarios redoutés basée sur la modélisation préalable d'un système mécatronique sous la forme d'un Réseau de Petri et d'un ensemble d'équations différentielles. Cette modélisation hybride présente l'avantage de séparer clairement les aspects discrets et continus. Ceci nous permet une analyse logique (fondée sur la logique Linéaire) des causalités résultant des changements d'états. Grâce à cette analyse, il est possible à partir d'un état redouté de remonter les chaînes de causalité et de mettre ainsi en évidence tous les scénarios possibles conduisant à une situation critique. Chaque scénario est donné sous la forme d'un ordre partiel entre les événements nécessaires à l'apparition de l'état redouté. L'originalité de notre approche est qu'elle n'implique pas une énumération brutale et globale de tous les états accessibles du système. Au contraire elle permet de se focaliser sur le voisinage de l'état redouté en faisant une énumération locale d'états partiels. Autrement dit, nous ne considérons que les états des composants directement impliqués dans l'apparition de l'état redouté. Nous avons enfin élaboré un algorithme automatisant la recherche des scénarios redoutés et nous l'avons appliqué sur deux exemples simples de systèmes mécatroniques.