Cet article présente les résultats d`une approche multi-objectifs, appliquée à un modèle de Transfert Sl - Végétation - Atmosphère (TSVA). Cette approche est destinée à (1) analyser la sensibilité du modèle aux paramètres d`entrée dans des conditions variées et (2) estimer les paramètres d`entrée à l`aide de l`assimilation de la teneur en eau de surface et la température de brillance infra-rouge. Pour atteindre ces objectifs, une calibration itérative, s`appuyant sur une approche multi-objectifs (MCI) est appliquée au modèle Simple Soil Plant Atmosphere Transfer -Remote-Sensing (SiSPAT-RS). Cette nouvelle approche multi-objectif consiste à réaliser des contractions successives de l`espace des paramètres possibles à l`aide d`un algorithme de sensibilité multi-objectifs. Les résultats montrent que l`approche MCIP est originale et pertinente pour, à la fois, améliorer la calibration du modèle (i.e. pour réduire a posterio les gammes possibles des paramètres) et piloter le modèle SVAT à partir de plusieurs données de calibration. On montre aussi l`intérêt de la teneur en eau de surface sur 5 cm et de la température de brillance infra-rouge pour déduire une information quantitative sur les paramètres de surface les plus importants. Cette étude ouvre des perspectives pour l`assimilation conjointe de données de télédétection multi-spectrales, telles que les micro-ondes passives et les signaux infra-rouge thermiques.