En toxicologie clinique, la gradation des cas d'envenimations vipérine nécessite une expertise accrue. Pour répondreà ces besoins, un système clinique d'aideà la décision aété initié reposant sur un moteur d'inférence par les règles. L'utilisation de celui-ci nécessite une réponse exhaustivè a toutes les entrées du système, ne prend pas en compte l'incertitude et possède un questionnement fixe et non adapté aux réponses de l'utilisateur. Nous avons initié le développement d'un réseau bayésien, capable de reproduire la logique clinique et offrant des résultats similaires au système actuel. Nous nous sommes appuyées sur une méthode de construction mixte. Nous avons testé le système en condition d'entrées exhaustives pour mesurer la performance du modèle et observé une technique d'ordonnancement des questions basé sur la maximisation de l'information mutuelle entre les variables d'entrées et la sortie du réseau. En comparant l'entropie du noeud de sortie entre l'ordre actuel et l'ordre modulé par les réponses. Le système offre des performances similaires en condition exhaustive. Sur les 12 questions poséesà l'utilisateur, l'entropie est réduite significativement (p-value<.05) pour chaque question hormis la dernière et réduit le taux de fausse alarme en augmentant le taux de certitude du système. La mise en place d'un réseau bayésien pour répondre aux contraintes citées est efficace et a permis une interaction et deséchanges offrant des pistes de réflexion pour la recherche dans le domaine clinique.