Le concept de volatilité est probablement un des sujets qui suscitent le plus de recherches dans le domaine de la finance mathématique. Cet intérêt pour l’étude de la volatilité est motivé par deux raisons importantes : le nombre de plus en plus grand de compagnie utilisant des outils de gestion des risques et le grand nombre de produits dérivés transigés dans les marchés financiers mondiaux. Plusieurs études empiriques ont démontré le caractère non constant de la volatilité. Ces constatations nous amènent à considérer la volatilité comme processus de diffusion, ce qui a donné naissance aux modèles à volatilité stochastique. Les méthodes de filtrage non linéaire permettent d’obtenir une estimation des variables aléatoires économiques telle que la volatilité, dans une large classe de modèles en temps continu. Dans notre étude, nous utilisons un filtre gaussien non linéaire pour l’estimation des paramètres du modèle de Black-Scholes-Courtadon à volatilité stochastique à l’aide de la méthode du maximum de vraisemblance. Nous présenterons par ailleurs les résultats des estimations que nous avons faites, ainsi qu’une application du modèle à quatre séries de données financières.