En Afrique Centrale, l'exploitation de la forêt tropicale humide représente un secteur économique important pour les pays de la région, autant par les devises qu'elle rapporte que par les emplois qu'elle génère. Ces forêts sont également pour les populations locales une réserve essentielle de ressources (produits forestiers non ligneux, protéines par l'intermédiaire de la chasse). La gestion durable de ces forêts repose souvent sur des modèles de dynamique de population structurée en taille appelés aussi modèles matriciels, qui décrivent la dynamique forestière et permettent de prédire l'évolution temporelle du stock de bois. La précision des prédictions du modèle est directement liée à la précision des estimations des paramètres du modèle. Ces paramètres, appelés aussi taux vitaux, incluent les taux de croissance, de recrutement et de mortalité. Il existe deux principales sources de variabilité dans l'estimation des paramètres : la variabilité d'échantillonnage, et la variabilité environnementale. La variabilité d'échantillonnage dépend de la quantité de données disponibles pour estimer les paramètres. Comme les forêts tropicales humides ont une richesse spécifique élevée avec beaucoup d'espèces rares, la plupart des paramètres estimés pour chaque espèce ont une erreur forte. Une manière de résoudre ce problème est de regrouper les espèces ayant un comportement démographique similaire afin d'augmenter le nombre d'observations disponibles. La variabilité due à l'environnement est liée aux variations spatiales et temporelles des paramètres de transition en raison des fluctuations de l'environnement (comme le climat ou le sol). Ce type de variabilité n'est pas encore pris en compte dans les modèles utilisés par les gestionnaires forestiers. L'objectif de l'étude est d'intégrer la variabilité liée au climat (pluviosité) dans les prédictions de la dynamique forestière et de regrouper les espèces en fonction de leur réponse à la pluviosité. Dans un premier temps, nous regroupons les espèces et déterminons simultanément la relation entre les taux de croissance, de mortalité et de recrutement, et les variables climatiques, pour chacun des groupes d'espèces à l'aide d'un modèle de mélange de régressions. Les données sur lesquelles le modèle est ajusté proviennent de placettes permanentes (40 ha, 25 ans de suivi) situées à M'Baïki, en République Centrafricaine. Les placettes sont installées dans une forêt mixte semi-décidue, où le climat présente une saison sèche marquée et où la pluviosité annuelle moyenne est de 1739mm. Les variables climatiques utilisées sont la longueur de la saison sèche, la pluviosité moyenne pendant la saison sèche et la réserve en eau du sol annuelle moyenne. La réponse de la croissance, de la mortalité et du recrutement aux variables climatiques varie selon les espèces. Neuf groupes de réponse ont été déterminés pour la croissance, trois pour la mortalité et cinq pour le recrutement. Les groupes de réponse basés sur la croissance montrent une corrélation entre la réponse à la sécheresse et la tolérance à l'ombre des espèces. Dans un second temps, nous prédisons la dynamique du peuplement forestier qui intègre la variabilité des précipitations, et la variabilité de la réponse des espèces à la pluviosité. La dynamique du peuplement est prédite pour 3 scénarios climatiques : une augmentation de la sécheresse, une augmentation de la pluviosité, ou aucun changement des précipitations. La réponse du peuplement est analysée en termes d'évolution de la structure du peuplement (surface terrière et densité), et de composition relative des groupes d'espèces définis auparavant. Les analyses révèlent un gradient de réponse à la sécheresse opposant 9 espèces majoritairement pionnières, qui répondent négativement à la sécheresse, à 60 espèces majoritairement tolérantes à l'ombre qui répondent positivement. Le peuplement forestier de M'Baïki semble donc résistant à la sécheresse. De plus, la réponse à la sécheresse semble pilotée par la réponse de la mortalité aux variables climatiques, les espèces tolérantes à l'ombre ayant une mortalité plus faible pendant la sécheresse, probablement grâce à l'augmentation de la luminosité dans le sous-bois résultant d'une période de défoliation des arbres décidus de la canopée plus longue pendant la sécheresse. Dans ce travail, nous avons également montré que l'exploitation augmente la proportion des espèces pionnières dans le peuplement. Par conséquent, une intensification de l'exploitation rendrait le peuplement plus sensible à la sécheresse.