L'activité neuronale engendre une augmentation du volume sanguin cérébral induite par deux mécanismes vasodilatateurs distincts. Pour quantifier les dégradations subies par ce couplage neurovasculaire, nous proposons un modèle paramétrique non linéaire. Nous avons évalué l'estimation de six paramètres sur un jeu de données simulant des variations de volumes sanguins observées chez le rat. L'identification paramétrique avec différentes puissances de bruit paraît efficace et encourage à enrichir le modèle pour analyser des variations de débits sanguins chez l'homme. Abstract-Neural activity leads to an increase in cerebral blood volume by two distinct vasodilatator mechanisms. To quantify neurovascular coupling degradations, we propose a non-linear parametric model. We perform the estimation of six parameters on a data set simulating variations in blood volume observed in mice. Such a parametric identification method is successfully validated with different noise levels. The next step will be to enhance the model in order to analyze human blood flow variations.