L'objet de ce travail est de fournir un traitement généralisé du modèle probit en équations simultanées et de son estimation par la méthode du maximum de vraisemblance à information complète, avec pour but la mise en oeuvre d'un programme d'estimation. Dans cette perspective, les propriétés de la distribution normale sont analysées et développées afin de faciliter l'évaluation numérique des intégrales multiples entrant dans les diverses expressions résultant du modèle, et ainsi de permettre l'estimation sur la base de la vraisemblance exacte. De plus, certaines extensions du modèle sont considérées, notamment l'introduction d'effets aléatoires individuels et les cas du modèle mixte linéaire-probit et de simple sélection endogène. Quelques exemples d'applications empiriques sont discutés. Certaines comparaisons avec d'autres méthodes numériques montrent les avantages de cette approche en terme de précision et de temps de calcul. [Auteur]