L'étude des phénomènes d'interaction gaz-surface pour les véhicules d'entrée atmosphérique est basée sur le développement de modèles théoriques prédictifs et sur les capacités des installations expérimentales actuelles. Toutefois, en raison de la complexité de la physique et des divers phénomènes qui doivent être étudiés dans ces installations, les simulations tant numériques qu'expérimentales génèrent des données qui présentent des incertitudes. Cependant, il est courant dans le domaine de l'aérothermodynamique de recourir à des méthodes de calibration et de validation non adaptées à un traitement rigoureux de ces incertitudes. Cette thèse étudie le processus d'inférence scientifique et ses ramifications dans certaines expériences d'interaction gaz-surface. Ses principales contributions sont l'amélioration et la reformulation de la calibration de modèles en tant que problème statistique inverse et l'extension résultante des bases de données actuelles pour la catalyse et l'ablation. La calibration des modèles utilise le formalisme Bayésien où la caractérisation complète des distributions de probabilités postérieures des paramètres sélectionnés est calculée. La première partie de la thèse présente une revue des modèles théoriques, des expériences et des codes de simulation numérique utilisés pour étudier la catalyse et l'ablation dans le Plasmatron, la soufflerie à plasma de l'Institut von Karman. Cette partie se termine par un résumé des sources possibles d'incertitude présentes dans les données théoriques-numériques et expérimentales. Ensuite, les méthodes utilisées pour traiter mathématiquement ces sources d'incertitude sont présentées en détail. La deuxième partie présente les différentes contributions originales de cette thèse. Pour les matériaux catalytiques, une méthodologie de vraisemblance optimale pour l'inférence Bayésienne est développée. Cette méthodologie offre une caractérisation complète de l'incertitude des paramètres catalytiques avec une diminution de 20\% de l'écart type par rapport aux travaux antérieurs. En utilisant cette méthodologie, une stratégie de test produisant les données expérimentales de catalyse les plus informatives à ce jour est proposée. Ensuite, des expériences et des analyses stochastiques sont effectuées, enrichissant les bases de données expérimentales de catalyse existantes pour les composés à matrice céramique à l'aide d'estimations précises de l'incertitude. La dernière contribution est la reformulation du problème d'inférence des efficacités de réaction de l'azote à la surface d'un matériau ablatif en graphite à partir des données de soufflerie à plasma. Il s'agit de la première étude dans la litérature où différentes observations de la même expérience sont utilisées ensemble pour évaluer leur cohérence et les paramètres d'ablation qui en résultent. Une loi d'Arrhenius stochastique est déduite en utilisant toutes les données disponibles, étendant la gamme de conditions à des températures de surface plus basses, là où il n'y a pas de données expérimentales fiables. L'incertitude épistémique qui affecte la définition du modèle et les conditions aux limites d'ablation sont étudiées par des méthodes de test d'hypothèses. L'incertitude finale sur l'efficacité de la réaction azotée est obtenue en moyennant les résultats obtenus avec les différents modèles. Cette thèse met en évidence que le processus d'inférence scientifique peut également imposer des hypothèses sur la nature du problème et avoir un impact sur la manière dont les chercheurs parviennent à des conclusions sur leur travail. En fin de compte, cette thèse contribue aux premiers efforts d'introduction de techniques précises et rigoureuses de quantification de l'incertitude dans le domaine de recherche de l'entrée atmosphérique. Les méthodologies présentées ici permettront in fine le développement de modèles prédictifs avec estimation de niveaux de confiance.