L'esprit de ce travail est a rapprocher d'une citation de Jean-Paul Benzecri, "le modele doit suivre les donnees et non l'inverse." Ainsi, la methode de prevision contient un pre processus d'analyse de donnees. Les cartes d'auto-organisation, privilegiees dans ce pre processus, ont ete completees par des outils aide a leur l'interpretation pour ameliorer leur potentiel d'analyse. Ces outils se sont averes performants pour analyser un grand nombre de donnees reelles issues de domaines varies tels que l'analyse de la consommation des canadiens ou du chomage. Ils ont ete ameliores a mesure que leur champ d'application s'etendait pour aboutir a un ensemble d'outils complementaires d'analyse et de visualisation des donnees dont la performance sera developpee en premiere partie. La seconde partie presente la methode de prevision qui s'ecarte des methodes recursives et s'adapte a des contextes nouveaux. En particulier, pour la prevision de la consommation electrique, elle solutionne des problemes structurels aux series chronologiques (comme la non- stationnarite) qui limitent les performances des techniques traditionnelles ou neuronales."