Ce travail de thèse porte sur l'étude expérimentale et numérique du comportement en rupture de l'acier inoxydable AISI 304L à effet TRIP (Transformation InducedPlasticity). L'objectif est de caractériser l'impact de la transformation martensitique induite par la déformation sur la résistance à la rupture dans des conditions de sollicitation sévères. Une campagne expérimentale a été conduite sur des éprouvettes lisses et entaillées, combinant essais de traction, caractérisations métallurgiques (Microscopie Optique, DRX, microdureté) et mesures magnétiques. La transformation martensitique a été mise en évidence et quantifiée, à la fois par des méthodes directes (DRX, analyse d'images) et indirectes via des mesures de densité de flux magnétique. Un modèle numérique par éléments finis a été développé dans l'environnement Abaqus, intégrant une loi élastoplastique couplée à un critère d'endommagement ductile, tenant compte de la géométrie, de la triaxialité des contraintes et de l'évolution de la microstructure. En parallèle, une méthode innovante de quantification indirecte de la martensite, fondée sur la signature magnétique du matériau, a été proposée. Plusieurs modèles empiriques ont été calibrés à l'aide d'algorithmes d'optimisation numérique avancés, notamment Levenberg-Marquardt, les algorithmes génétiques et le Grey Wolf Optimizer. Une plateforme de simulation Python a été développée pour comparer leurs performances selon des critères statistiques (MSE, AIC, BIC), et une analyse de sensibilité globale par indices de Sobol a permis d'identifier les paramètres dominants. Le modèle d'Olson-Cohen a été retenu pour son équilibre entre robustesse numérique et fondement physique. Ce travail ouvre des perspectives pour le suivi non destructif en temps réel de la transformation TRIP, en vue d'un contrôle intelligent de structures critiques.