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In operational conditions, the actual quality of meteorological and hydrological forecasts do not allow decision-making in a certain future. In this context, meteorological and hydrological probabilistic forecasts allow a better representation of forecasts uncertainties. Compared to classical deterministic forecasts, probabilistic forecasts improve the human expertise of hydrological forecasts, which is essential to synthesize available informations, coming from different meteorological and hydrological models and human experience. Probabilistic forecasts and its human expertise are also necessary to ensure a good communication of hydrometeorological forecasts uncertainties to end-users. However, probabilistic forecasts must be statistically calibrated and our experienced have revealed that forecasters tend to under-estimate forecasts uncertainties. To achieve a better statistical calibration of ensemble forecasts, recent development made at EDF try to take into account the automatic generation of meteorological ensembles and rainfall-runoff uncertaintiesLes performances actuelles de la mod?lisation en hydrologie comme en m?t?orologie ne permettent pas, dans la plupart des probl?mes op?rationnels, une prise de d?cision en avenir certain. Le r?le du maillon humain reste essentiel dans la difficile synth?se de l'ensemble des informations disponibles, sorties de mod?les incluses, et dans la perp?tuelle remise ? jour des pr?visions. La communication aux d?cideurs des incertitudes de ces projections est ?galement d'une grande utilit? et le pr?visionniste est, l? encore, incontournable. Mais l'auto?valuation, par l'humain, de sa propre marge d'erreur dresse des obstacles sur la route de l'?laboration d'une id?ale pr?vision probabiliste. Peut-on pallier certains de ces probl?mes par la fourniture automatique, au pr?visionniste, d'une pr?vision hydrom?t?orologique d'ensemble ? Est-il suffisant de faire varier les donn?es d'entr?e des mod?les ou bien doit-on consid?rer aussi le mod?le lui-m?me comme une source d'erreur " al?atoire " ? Dans le second cas, peut-on se contenter de traduire l'incertitude sur les param?tres du mod?le ou doit-on se pr?occuper - et de quelle mani?re ? - de la sensibilit? de la pr?vision automatique ? la structure du mod?le ?