Avec la complexité croissante des systèmes dynamiques qui apparaissent dans l'ingénierie et d'autres domaines de la science, l'étude des systèmes de grande taille composés d'un ensemble de sous-systèmes interconnectés est devenue un important sujet d'attention dans différents domaines, tels que la robotique, les réseaux de transports, les grandes structures spatiales (panneaux solaires, antennes, télescopes,...), les bâtiments,… et a conduit à des problèmes intéressants d'analyse d'identification paramétrique, de contrôle distribué et d'optimisation. L'absence d'une définition universelle et reconnue des systèmes qu'on appelle "grands systèmes", "systèmes complexes", "systèmes interconnectés",..., témoigne de la confusion entre ces différents concepts et la difficulté de définir des limites précises pour tels systèmes. L'analyse de l'identifiabilité et de l'identification de ces systèmes nécessite le traitement de modèles numériques de grande taille, la gestion de dynamiques diverses au sein du même système et la prise en compte de contraintes structurelles (des interconnections,...). Ceci est très compliqué et très délicat à manipuler. Ainsi, ces analyses sont rarement prises en considération globalement. La simplification du problème par décomposition du grand système en sous-problèmes de complexité réduite est souvent la seule solution possible, conduisant l'automaticien à exploiter clairement la structure du système. Cette thèse présente ainsi, une approche décentralisée d'identification des systèmes de grande taille "large scale systems" composés d'un ensemble de sous-systèmes interconnectés. Cette approche est basée sur les propriétés structurelles (commandabilité, observabilité et identifiabilité) du grand système. Cette approche à caractère méthodologique est mise en œuvre sur des applications thermiques des bâtiments. L'intérêt de cette approche est montré à travers des comparaisons avec une approche globale.