Nous cherchons à estimer l'ordre, i.e. le nombre d'états cachés, d'un modèle de Markov caché (HMM), quand aucune borne supérieure sur cet ordre n'est connue. Nous nous intéressons aux HMM dont la distribution des états observables appartient à la famille exponentielle. Deux estimateurs pour l'ordre sont présentés : l'un est basé sur l'estimateur du maximum de vraisemblance, et l'autre sur un mélange bayésien. Tous deux sont pénalisés. Nous prouvons la consistance de ces estimateurs, et détaillons les pénalités pour des distributions de la famille exponentielle.