Prenez un champ aléatoire gaussien de R^d dans R, centré, stationnaire et suffisamment régulier. Combien de maxima, de minima, de points critiques peut-on espérer en moyenne par volume unité ? Deux maxima (par exemple) ont-ils tendance à s’attirer ou se repousser ? Autrement dit, le motif des points des maxima présente-t-il un caractère attractif ou répulsif ? Cette caractéristique dépend-elle de la dimension d, de la fonction de covariance ? La présentation s’attachera à présenter des éléments de réponses à ces questions et montrera comment cette (nouvelle) classe de processus ponctuels spatiaux peut être étudiée sur le plan statistique en regardant des problèmes tels que la simulation de ces modèles, le comportement de statistiques linéaires et bilinéaires (permettant d’estimer l’intensité et la fonction K de Ripley) basées sur l’observation d’une seule réalisation de maxima, minima ou points critiques dans un domaine d’observation de volume convergeant vers l’infini.