Modelisation du regime annuel des petits cours d''eau a faibles donnees

L''implantation des Microcentrales Hydrolectriques pour l''Electrification Rurale Dcentralise est confronte aux problmes lis au manque de donnes hydrologiques. Il a fallu recourir la modlisation pour pallier ce handicap. Les Rseaux de Neurones Artificiels sont utiliss cet effet. Les rseaux de type Perceptron une seule couche cache ont t optimiss avec les techniques de l''Analyse de Sensibilit tels l''Extended Fourier Amplitude Sensivity Test (EFAST) et l''infrence bayesienne pour obtenir des modles parcimonieux et globaux qui conviennent aux Hautes Terres centrales de Madagascar. Les performances de ces rseaux ont t compares celles des rseaux dynamiques pour la reconstitution du rgime annuel et interannuel des cours d''eau partir de faibles donnes hydrologiques. Les rsultats obtenus sont trs satisfaisants pour une valuation rapide et fiable du potentiel hydrolectrique d''un site par rapport l''utilisation du dbit minimum d''tiage classique.