Les inondations font régulièrement des victimes et occasionnent des pertes financières majeures partout dans le monde. Afin d’anticiper au mieux ce phénomène naturel, des systèmes opérationnels de prévision des crues ont été mis en place dans de nombreux pays. Ces systèmes reposent sur des modèles hydrologiques qui transforment des observations et prévisions météorologiques en prévisions de débit dans les rivières. Malgré les nombreuses améliorations apportées aux systèmes de prévision des crues au cours des deux dernières décennies, les prévisions des modèles hydrologiques restent entachées de fortes incertitudes. En France, le modèle hydrologique GRP est utilisé par la plupart des services opérationnels de prévision des crues du réseau national Vigicrues. Les retours d’expérience ont permis d’identifier plusieurs limitations du modèle, en particulier une sous-estimation fréquente des volumes et pics de crue. Plusieurs aspects de la chaîne de modélisation hydrologique peuvent contribuer à ces problèmes, parmi lesquels la structure du modèle, l’estimation des paramètres ou encore la méthode d’assimilation de données employée. Notre travail de recherche a eu pour objectif de mieux comprendre, par une approche de diagnostic détaillé, les raisons des limites du modèle GRP et d’améliorer la qualité de ses prévisions, en cherchant le degré de complexification adapté au niveau d’information couramment disponible à l’échelle des bassins versants. Ce travail est basé sur une grande base de données de 229 bassins versants français répartis sur le territoire métropolitain, sur lesquels 10 652 événements de crue ont été sélectionnés. Dans la première partie du manuscrit, nous caractérisons les erreurs en crue du modèle de simulation et cherchons les facteurs pouvant les expliquer. Dans la deuxième partie, nous utilisons l’information donnée par l’intensité de pluie au pas de temps horaire pour modifier le comportement du modèle afin d’améliorer la simulation des crues qui ont lieu à la fin de l’été et au début de l’automne. Dans la dernière partie, nous évaluons si l’amélioration de la structure du modèle améliore la prévision des crues. Les résultats montrent que le modèle sous-estime fortement le volume des crues qui résulte de fortes intensités de pluie, en particulier en condition de faible humidité antécédente des bassins. Ces sous-estimations sont parfois dues à une mauvaise estimation de la pluie efficace mais plus largement à une dynamique trop lente du routage lorsque la réaction des bassins est très rapide. La modification des flux internes du modèle à partir de l’intensité de pluie horaire permet d’améliorer la simulation des crues estivales sans dégrader la simulation des autres événements. Ces modifications de la structure permettent d’améliorer la qualité des prévisions des crues pour les échéances supérieures à 6 h. Ces améliorations donnent toutefois lieu à une complexification de l’estimation des paramètres et de la méthode d’assimilation. Plusieurs solutions sont proposées pour tenter de dépasser les problèmes d’estimation des paramètres. Plus généralement, les résultats présentés dans ces travaux mettent en évidence les interactions entre le choix de la structure du modèle, l’estimation des paramètres et la méthode d’assimilation employée, et suggèrent donc d’adopter une approche intégrant simultanément ces différentes composantes dans les démarches d’amélioration des modèles de prévision des crues. La nouvelle version du modèle de prévision proposée à l’issue de ce travail devrait en augmenter l’efficacité globale en conditions opérationnelles, et élargir son applicabilité à des types d’évènements et des contextes hydroclimatiques variés.