Ce travail vise à améliorer notre compréhension du rôle de l'humidité et des non-linéarités sur la croissance des erreurs de prévision associées aux systèmes dépressionnaires. Afin de généraliser les méthodes d'étude de prévisibilité à des dynamiques non-linéaires de croissance d'erreurs la méthode des vecteurs singuliers non-linéaires (NLSV) est introduite: ce sont les perturbations dont l'amplification non-linéaire est maximale sur l'échéance de la prévision. Dans un premier temps, la physique des NLSVs est étudiée dans des modèles de réalisme croissant et le rôle des interactions non-linéaires entre la perturbation et l'écoulement moyen est explicité. Ensuite, l'impact de la précipitation sur la structure et la croissance des perturbations optimales dans un modèle de circulation générale est détaillé. Enfin, une méthode novatrice estimant la sensibilité de la structure ainsi que de la croissance des perturbations optimales au champ d'humidité à grande échelle est introduite.