Résumé : Dans la modélisation des systèmes biologiques, des modèles de plus en plus complexes sont développés. L'estimation des paramètres de tel modèle implique des temps de calculs parfois longs. Un grand nombre de modèles est à explorer incluant des effets aléatoires ainsi que des variables explicatives sur les différents paramètres. Le test du score peut, dans ce contexte, être utile pour inclure de nouvelles variables dans le modèle. Cependant, l'hypothèse nulle du test peut être complexe, du à la présence d'effets aléatoires dans le modèle et il se peut également que la matrice d'information ne puisse pas être calculée et qu'une approximation basée sur les scores soit nécessaire. Nous proposons l'utilisation de ces tests du score dans le contexte de la modélisation dynamique du VIH à partir de systèmes d'équations différentielles. Nous nous intéressons aux statistiques du test du score pour tester l'effet de variables explicatives et la variance d'effets aléatoires. Pour chacun de ces tests nous étudions leur erreur de type 1 ainsi que leur puissance. Nous appliquons ces tests aux paramètres d'un modèle de l'interaction entre le VIH et le système immunitaire estimés sur un jeu de données de patients infectés par le VIH issu de la Collaboration CASCADE.