Cette thèse a pour but de proposer toutes les avancées possibles dans l'utilisation du modèle de propagation Multi-Resolution Frequency-Domain ParFlow (MR-FDPF). Etant un modèle de propagation radio déterministe, le modèle MR-FDPF possède un haut niveau de précision, mais souffre des limitations communes à tous les modèles déterministes. Par exemple, un canal radio réel n'est pas déterministe, mais un processus aléatoire à cause par exemple des personnes ou objets mobiles, et ne peut donc être décrit fidèlement par un modèle purement déterministe. Dans cette thèse, un modèle semi-déterministe est proposé, basé sur le modèle MR-FDPF, qui introduit une part stochastique pour tenir compte des aspects aléatoires du canal radio réaliste. La partie déterministe du modèle est composée du path loss (atténuation d'espace), et la partie stochastique venant du shadow fading (masquage) et du small scale fading (évanouissement). De même, de nombreux simulateurs de propagation radio ne proposent que la prédiction de la puissance moyenne. Mais pour une simulation précise de la propagation radio il convient de prédire également des informations de fading permettant dès lors une prédiction précise du taux d'erreur binaire (BER) potentiel. Dans cette thèse, l'information de fading est déduite des simulations MR-FDPF et par la suite des valeurs réalistes de BER sont données. Enfin, ces données réalistes de BER permettent d'évaluer l'impact de schémas de modulation adaptatifs. Des résultats sont présentés dans trois configurations : systèmes SISO (mono-antenne à l'émission et à la réception), systèmes à diversité de type MRC, et systèmes large bande de type OFDM.