Ce document défend la thèse selon laquelle les prévisions hydrologiques d'ensemble possèdent une utilité opérationnelle supérieure à celle de leur contrepartie déterministe, autant dans le cas des prévisions basées sur des réseaux de neurones que pour des prévisions provenant d'un modèle hydrologique physique couplé à des prévisions météorologiques d'ensemble. Pour ce faire, deux séries de prévisions hydrologiques d'ensemble sont produites. La première série exploite un ensemble de réseaux de neurones tandis que la deuxième série provient du modèle hydrologique physique HYDROTEL auquel sont fournies des prévisions météorologiques d'ensemble issues de deux modèles atmosphériques développés par Environnement Canada. Puisque la simplicité de mise en oeuvre des réseaux de neurones de type perceptron multicouches le permet, ceux-ci sont testés sur six bassins versants. Les prévisions provenant du modèle HYDROTEL, quant à elles, concernent uniquement le bassin versant de la rivière Gatineau, qui comporte plusieurs ouvrages de production hydroélectrique. Cette particularité permet l'étude de la performance économique des prévisions hydrologiques d'ensemble pour la gestion du système. De plus, cette expérience se déroulant en période de crue, on peut démontrer l'intérêt des prévisions d'ensemble pour la prévention des débordements dans ce secteur. Par ailleurs, une comparaison entre les prévisions d'ensemble et les débits observés est effectuée à l'aide de critères de performance spécifiques aux prévisions d'ensemble, tels que le Continuous Ranked Probability Score ainsi que sa décomposition. Cette approche répandue chez les partisans des modèles physiques est toutefois novatrice du point de vue des ensembles neuronaux. Elle permet de démontrer la pertinence de conserver l'intégralité de l'ensemble neuronal plutôt que de l'agréger en une valeur moyenne, puisque l'ensemble offre une performance prévisionnelle supérieure. VI L'analyse des prévisions brutes, toute provenance confondue, révèle la présence d'un biais ainsi qu'une sous-estimation de l'incertitude (sous-dispersion) importante. Consé-quemment, quatre méthodes de post-traitement des prévisions sont appliquées et comparées. Ces méthodes, majoritairement basées sur une procédure de type noyaux, sont aussi testées sur deux jeux de prévisions d'ensemble synthétiques simples, afin d'effectuer une expérience plus théorique pour laquelle la réponse attendue est connue.