Nous présentons une méthodologie pour générer automatiquement des modèles à partir de mesures. Elle repose sur une approche descriptive et s'articule autour de trois notions. Premièrement les briques : elles constituent des modèles génériques présupposés dont seront extraits les modèles finaux. Deuxièmement le critère d'erreur : il permet d'apprécier la qualité des modèles. Enfin, le processus de calibration a pour but de trouver automatiquement le modèle d'une brique qui minimise le critère d'erreur (c'est-à-dire la meilleure combinaison de ses paramètres). Nous explorons ces notions en y apportant des solutions et notamment, en définissant une technique originale de calibrage des paramètres dont nous évaluerons les performances. Le document se termine par la présentation des modèles rendus par notre méthodologie sur des exemples réels. Ces modèles obtenus peuvent servir à la planification de capacité.