La mousson d'Afrique de l'Ouest (MAO) représente un système climatique régional dont le cycle saisonnier est très marqué, notamment par l'humidité et les pluies de mousson et par la réponse de la végétation et des surfaces continentales. Le cycle de l'eau est un élément primordial de la MAO et son étude est un objectif majeur de la campagne AMMA (Analyses Multidisciplinaires de la Mousson Africaine). Dans ce contexte, six stations GPS ont été installées le long du gradient climatique méridien d'Afrique de l'Ouest dès 2005. Cette thèse porte d'une part sur l'analyse de l'humidité atmosphérique à l'aide des données GPS et propose d'autre part une étude plus approfondie des bilans d'eau dans l'atmosphère, à l'aide de différents jeux de données élaborés à partir des produits de la campagne AMMA (observations et modélisation). L'analyse des séries temporelles GPS met en évidence une variabilité spatiale et temporelle de la vapeur d'eau (cycle saisonnier, variabilité intra-saisonnière avec des modes de 10-20 jours, échelle synoptique et cycle diurne) dont le lien est fait avec les processus atmosphériques de la mousson. La précision de ces données permet également d'identifier des biais d'humidité dans les observations de radiosondages et de manière corrélée (via l'assimilation) dans les modèles de prévision météorologique. Une méthode est ensuite développée pour calculer des bilans d'eau intégrés verticalement à l'échelle de l'Afrique de l'Ouest à partir d'un jeu de données "hybride". Elle combine des estimations de pluies satellitaires, des simulations d'un ensemble de modèles de transfert sol-végétation-atmosphère (TSVA) tous forcés par les mêmes pluies et d'autres produits élaborés de qualité. L'analyse du fonctionnement du cycle hydrologique à l'interface surface-atmosphère à l'aide de ce nouveau jeu de données, permet de confirmer ou d'infirmer certaines hypothèses élaborées dans le passé mais surtout d'apporter un éclairage nouveau sur le cycle saisonnier et la variabilité interannuelle des bilans d'eau et d'énergie à la surface. Nous mettons notamment en évidence des relations entre les termes de ces bilans (convergence d'humidité, pluie, évaporation, ruissellement, humidité dans le sol, et le rayonnement net) distinctes suivant les échelles considérées. Ce jeu de données est ensuite utilisé comme référence pour évaluer les différents termes du bilan d'eau d'un ensemble de modèles météorologiques (ré-analyses, analyses opérationnelles et prévisions des modèles de Météo-France, ECMWF et NCEP). Des biais importants sont diagnostiqués dans les précipitations, les évaporations et la convergence d'humidité de ces modèles. Des hypothèses sont proposées quant à l'origine de ces biais (défauts dans les schémas de convection, dans l'initialisation de l'humidité des sols et dans les données assimilées). Pour certains modèles (p.ex. ECMWF), nous identifions une rétroaction de ces biais sur la circulation atmosphérique dans la région de la dépression Saharienne. Ce travail ouvre des perspectives d'améliorations du cycle de l'eau des modèles de prévision météorologique et fournit un jeu de données hybride potentiellement utile pour analyser les intéractions des processus à d'autres échelles (méso-échelle et synoptique).