Les îles tropicales sont soumises à un ennuagement hétérogène et changeant rapidement. Par ailleurs, elles ont une ressource solaire importante mais significativement variable d’un jour à l’autre. Dans le sud-ouest de l’océan indien (SWIO), La Réunion fait partie de ces îles tropicales ayant un potentiel solaire colossal mais fortement intermittent. Dans cette étude, nous proposons une nouvelle approche de prévision déterministe des cartes journalières rayonnement solaire (SSR), basée sur quatre modèles de régression linéaire : une régression linéaire multiple (MLR), une régression en composantes principales (PCR), une régression des moindres carrés (PLSR) et une régression pas à pas (stepwise--SR). Ces quatre régressions sont appliquées sur les données satellites SARAH-E (CM SAF) à 5km de résolution entre 2007 et 2016, en vue d’en effectuer la prévision. Pour obtenir de meilleures performances, nous proposons d'inclure les paramètres multi-fractale (H,C_1 et α) comme nouveaux paramètres prédictifs. Ceux-ci sont obtenus à partir de l'analyse de l'intermittence du SSR basée sur la méthode d’analyse d’ordre spectral arbitraire de Hilbert. Cette analyse qui est une extension de la transformation d’Hilbert Huang (HHT) est utilisée afin d’estimer l’exposant d’échelle ξ(q). On effectue la combinaison d’une décomposition en mode empirique et de l’analyse spectrale de Hilbert (EMD + HSA). Dans une première étape, l’analyse multi-fractale est appliquée sur une mesure du SSR d'une seconde échelle à partir d'un pyranomètre SPN1 à Moufia en 2016. La moyenne infra journalière, journalière et saisonnière de la structure multi-fractale a été dérivée, et la loi d’échelle d’exposants ξ(q) a été analysée. Dans une seconde partie, l’analyse de l’intermittence est effectuée sur les mesures du SSR, d'une période d’une minute, à partir le réseau de SPN1 contenant 11 stations en 2014. Les modèles spatiaux pour toutes les stations avec les paramètres multi-fractales H,C_1 et α sont mis en évidence. La variabilité de la largeur du spectre de singularité est considérée pour étudier l'intermittence spatiale et la multi-fractalité dans l'échelle quotidienne et l'échelle saisonnière. Sur la base de ces analyses d'intermittence faites sur les mesures de plusieurs stations, les paramètres multi-fractaux universels (H,C_1 et α) pourraient être choisis comme de nouveaux prédicteurs afin d’indiquer les propriétés multi-fractales du SSR. / Due to the heterogeneous and rapidly-changing cloudiness, tropical islands, such as Reunion Island in the South-west Indian Ocean (SWIO), have significant solar resource that is highly variable from day-to-day. In this study, we propose a new approach for deterministic prediction of daily surface solar radiation (SSR) maps based on four linear regression models: multiple linear regression (MLR), principal component regression (PCR), partial least squares regression (PLSR), and stepwise regression (SR), that we have applied on the SARAH-E@5km satellite data (CM SAF) for the period during 2007-2016. To improve the accuracy of prediction, the multifractal parameters (H,C_1 and α) are proposed to include as new predictors in the predictive model. These parameters are obtained from the analysis of SSR intermittency based on arbitrary order Hilbert spectral analysis. This analysis is the extension of Hilbert Huang Transform (HHT) and it is used to estimate the generalized scaling exponent ξ(q). It is the combination of the Empirical Mode Decomposition and Hilbert spectral analysis (EMD+HSA). In a first step, the multifractal analysis is applied onto one-second SSR measurements form a SPN1 pyranometer in Moufia in 2016. The mean sub-daily, daily and seasonal daily multifractal patterns are derived, and the scaling exponent ξ(q) is analyzed. In a second step, the intermittency study is conducted on one-minute SSR measurements from a SPN1 network with 11 stations in 2014. The spatial patterns for all the stations with the multifractal parameters H,C_1 and α are shown. The variability of singularity spectrum width is considered to study the spatial intermittency at the daily and seasonal scale. Based on this intermittency analysis from measurements at several stations, the universal multifractal parameters (H,C_1 and α) could be taken as new predictors for indicating the multifractal properties of SSR.