Nous présentons une méthode pour modéliser le comportement d'un prédateur marin chassant sur bancs de proies, à partir de l'observation de son contenu stomacal. Le prédateur marin choisi pour l'étude est le thon tropical. Notre observation, le nombre de proies contenues dans un estomac de thon, est le résultat de deux phénomènes inobservables et aléatoires: la rencontre du prédateur avec un agrégat de proies, et le nombre de proies ingérées sur cet agrégat. Ces données stomacales comportant une forte proportion de zéros (données " zero-inflated "), nous avons utilisé un modèle de Poisson Composé comme modèle initial. Ce modèle a ensuite été amélioré par l'introduction de différents facteurs explicatifs tels que la taille et l'espèce du thon, ainsi que la structuration en bancs des thons. Pour estimer les paramètres de ce modèle hiérarchique, une inférence bayésienne et des algorithmes de simulations MCMC (" Metropolis Within Gibbs ") ont été mis en place. Des applications sur données simulées ont permis de vérifier la fiabilité des algorithmes ainsi que l'importance de la prise en compte de la structuration en bancs des prédateurs dans la précision des distributions a posteriori. Enfin des applications sur des données réelles illustrent les différentes possibilités d'utilisations de ce modèle, et ont permis de mieux comprendre le comportement alimentaire du thon tropical.