Cette communication a pour objet de présenter, d'un point de vue pratique, certains apports de la statistique non paramétrique aux problèmes de l'identification et de la commande de processus, du type de ceux rencontrés fréquemment en Génie des Procédés, comme les procédés de dépollution des eaux usées. Nous proposons des estimateurs à noyaux de convolution pour les paramètres cinétiques, paramètres mal connus sur lesquels des lois d'évolution sont généralement postulées a priori. Cette approche novatrice issue de la statistique nous dispense de ces modélisations a priori et peut également s'adapter à des algorithmes d'identification par filtrage ou de commande. L'application est faite sur la simulation d'un procédé de traitement de l'azote pour les lisiers de porcs.