Ce travail de recherche propose l’algorithme de calcul pour la modélisation d’un scanner ultrasonore sans contact à ondes de surface. L’approche proposée permet de prendre en compte l’ouverture finie du récepteur, l’atténuation d’air et la réponse électrique he de l’ensemble émetteur-récepteur. Le milieu avec l’atténuation (air et milieu testé) est modélisé dans le domaine temporel à l’aide de la fonction de Green causale permettant la caractérisation large bande. Le réponse he est déterminée de manière expérimentale en utilisant la procédure spatialement développée, incluant la déconvolution des effets d’atténuation. Le modèle est implémenté numériquement en utilisant l’approche de la Représentation Discrète et les résultats obtenus sont validés expérimentalement. La technique chirp est utilisée afin d’améliorer le rapport signal/bruit. Il est démontré que lorsque l’atténuation dans l’air, la dimension de récepteur et la réponse he reconstituée avec précision sont correctement pris en compte, la réponse impulsionnelle du système peut être prédite avec l’erreur de 2-5 %. L’introduction de la taille du récepteur est essentielle pour la prédiction dans le champ proche. Le temps de calcul obtenu est considérablement plus court que le temps nécessaire pour les méthodes FEM. A l’aide de ce modèle l’influence des réglages du scanner est étudiée. Les résultats obtenus permettent de formuler des recommandations pour les réglages optimaux / In this research the time-domain model for the prediction of an acoustic field in an air-coupled, non-contact, surface wave scanner is proposed. The model takes into account the finite size of the aperture receiver, attenuation in air, and the electric response he of the emitter-receiver set he. The attenuation is characterized by a causal time-domain Green’s function, allowing the wideband attenuation of a lossy medium (air and solid tested sample) obeying the power law to be modelled. The response he is recovered experimentally using an original especially developed procedure which includes the deconvolution of air absorption effects. The model is implemented numerically using a Discrete Representation approach and validated experimentally. In order to improve the signal to noise ratio the chirp technique is used. It is shown that when the attenuation in air, the receiver size, and the accurately recovered response he, are correctly taken into account, the model allows the system’s impulse response to be very accurately predicted, with errors ranging between 2-5%. Inclusion of the size of the receiver dimension in the model appears to be crucial to the accuracy of the near field predictions. The obtained computation efficiency is much better that efficiency of FEM methods. The influence of typical user defined settings has been investigated. The obtained conclusions will be used as the recommendations for further use