L'objectif premier de cette étude vise à modéliser, à l'aide des réseaux de neurones, deux paramètres de qualité de l'eau : les nitrates et la matière en suspension. L'intérêt d'une telle simulation est de pouvoir développer un outil d'aide à la décision en matière de gestion des pratiques agricoles. Bien que les réseaux aient montré plus de difficulté à modéliser les MES que les N-NO3, ils ont réussi à approximer les signaux avec une précision suffisante pour le but poursuivi. Le deuxième objectif vise à vérifier si l'ajout de données de teneur en eau du sol améliore la prévision des débits et de comparer le gain apporté, à celui apporté par l'ajout d'un indice de teneur en eau. Les résultats montrent que la couche intermédiaire du sol apporte le gain de performance le plus important quoique l'indice de teneur en eau soit une alternative intéressante.