La caractérisation globale de l'exécution de jobs passe par l'exploitation de mesures recueillies sur les machines en production. Afin de répondre à la problématique, il est nécessaire de tenir compte des différents types de données, ainsi que de la dualité de la caractérisation : statique et dynamique. Une solution technique répondant aux contraintes est proposée. Elle repose sur l'utilisation de SVM afin de détecter des phases, et à un niveau supérieur, à un réseau bayésien afin d'automatiser l'analyse de modèles de Markov enrichis. Ceux-ci sont introduits comme la base formelle et synthétique de description du comportement du job, aussi bien sur un système batch, que parallèle. Enfin, les résultats obtenus à l'aide d'un prototype sont discutés.