We consider standard auction models when bidders' identities are not observed by the econometrician. First, we adapt the definition of identifiability to a framework with anonymous bids and we explore the extent to which anonymity reduces the possibility to identify private value auction models. Second, in the asymmetric independent private value model which is nonparametrically identified, we generalize Guerre, Perrigne and Vuong's estimation procedure [Optimal Nonparametric Estimation of First-Price Auctions, Econometrica 68 (2000) 525-574] and study the asymptotic properties of our multi-step kernel-based estimator. Third a test for symmetry is proposed. Monte Carlo simulations illustrate the practical relevance of our estimation and testing procedures for small data sets. ; Nous considérons des enchères standards lorsque l'identité des enchérisseurs n'est pas observée par l'économétre. D'abord nous adaptons la définition d'identifiabilité à un environnement avec des soumissions anonymes et nous explorons dans quelle mesure il est possible d'identifier le modèle à valeur privé. Ensuite dans le modèle asymétrique à valeurs indépendantes, qui est identifé de façon non-paramétrique, nous généralisons la procédure d'estimation de Guerre, Perrigne and Vuong [Optimal Nonparametric Estimation of First-Price Auctions, Econometrica 68 (2000) 525-574] et nous étudions les propriétés asymptotiques de notre estimateur à plusieurs étapes utilisant des noyaux. Finalement, nous proposons un test de symétrie. Des simulations de Monte Carlo illustrent l'utilité pratique de ces procédures d'estimation et de test pour des échantillons de petite taille.