Les algorithmes GSAT et WalkSAT ont un comportement, bien connu expérimentalement, mais relativement peu étudié théoriquement. Nous étudions ici un modèle de GSAT et WalkSAT sous la forme de chaînes de Markov, modèle exact pour la partie gloutonne, approché pour la version avec random restart. Les résultats classiques sur les chaînes de Markov permettent d'en déduire deux nouvelles majorations de l'espérance du temps de calcul de WalkSAT sans random restart, en fonction des valeurs propres de la matrice de transition associée. Nous montrons expérimentalement sur de petites instances que cette borne permet de retrouver le paramétrage optimal observé dans la littérature. Nous donnons ensuite deux résultats sur l'espérance de GSAT ou Walk-SAT avec random restart en fonction du nombre d'itérations avant random restart (entre autres). Même si les résultats restent à approfondir, ce modèle donne une piste vers une étude théorique du paramétrage optimal et, au delà, du comportement de ces algorithmes.