Les auteurs mettent en œuvre trois méthodes de modélisation prospective appliquées à des données géoréférencées haute résolution portant sur l'occupation du sol en milieu montagnard méditerranéen : approche SIG, modèle paramétrique non linéaire et réseaux neuronaux. Une validation des modèles est entreprise par la prédiction de l'occupation du sol à la dernière date connue. Les résultats obtenus sont, dans le contexte de la dynamique spatio-temporelle de systèmes ouverts encourageants et comparables. Les scores de prédiction correcte se situent autour de 73 %. L'analyse des résultats porte notamment sur la localisation géographique, les types d'occupation du sol concernés et les écarts à la réalité des résidus. Un croisement des trois modèles souligne le degré élevé de convergence et une relative similitude des résultats issus des deux approches statistiques comparée au modèle SIG supervisé. Des travaux en cours concernent la mise en œuvre des modèles sur d'autres sites et le repérage des points forts respectifs afin de développer un modèle intégré.