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La modélisation du climat à haute résolution est nécessaire aux études d'impact du climat et, de nos jours, les modèles de circulation générale (MCG) n'ont pas encore une résolution suffisante pour satisfaire ces besoins. Les modèles régionaux du climat (MRC) ont été développés dans le but de fournir des détails sur le climat à fine échelle sur des régions spécifiques de la Terre. Les MRC ont démontré leur capacité à produire de la variabilité spatiale à petite échelle qui manque dans les simulations de MCG ; pour cette raison, les MRC sont de plus en plus utilisés dans les études sur le climat actuel et futur. Malgré ce succès, les avantages découlant de la production d'une variabilité climatique de fine échelle - autres que l'effet visuel saisissant des animations réalistes - ont rarement été clairement identifiés. Les tentatives pour quantifier ces avantages, généralement désignés comme étant la valeur ajoutée (VA) des MRC, ont été relativement rares et ont prouvé que la question de la VA est très complexe. Compte tenu de cette complexité, ce projet se concentre sur un aspect particulier de cette question : l'étude des conditions préalables que doivent satisfaire certaines statistiques climatiques pour permettre aux MRC d'ajouter de la valeur aux données utilisées comme pilote. Ces conditions sont basées sur l'idée que la VA des MRC ne peut survenir que si les statistiques climatiques d'intérêt contiennent de l'information à fine échelle qui n'est pas négligeable. Des données observées et simulées par des MRC peuvent ensuite être utilisées pour quantifier l'influence relative des fines échelles dans les statistiques climatiques, comme un proxy, pour estimer la valeur ajoutée potentielle (VAP) des MRC. Deux méthodes différentes ont été utilisées pour étudier la VAP sur l'Amérique du Nord, respectivement pour la température de surface et la précipitation. Les deux méthodes comprennent 3 étapes : l'utilisation d'une technique de décomposition pour séparer les variables atmosphériques en plusieurs échelles temporelles et spatiales, le calcul de statistiques climatiques et la définition d'une quantité pour estimer la VAP. Pour la température, nous constatons que la VAP se dégage presque exclusivement dans des régions caractérisées par des forçages de surface importants, soit la présence de topographie de fine échelle ou de contrastes terre-mer. Par ailleurs, certains des processus qui produisent la variabilité de petite échelle semblent être liés à des mécanismes relativement simples tels que la réponse linéaire aux différentes propriétés physiques de la surface et la variation générale de la température avec l'altitude dans l'atmosphère. Le potentiel des MRC à ajouter de la valeur dans les projections futures de la température moyenne est brièvement étudié. L'analyse montre que la variabilité de fine échelle du signal du changement climatique est généralement très faible par rapport à celle de grande échelle, ce qui suggère que peu de VA est attendue pour cette statistique climatique. Pour les précipitations, les résultats montrent que la VAP est fortement liée à des instabilités hydrodynamiques de fine échelle. La VAP est beaucoup plus élevée sur de courtes échelles temporelles (par exemple, pour des données sur 3 heures) et pour la saison chaude en raison de la proportion plus élevée de précipitations produites par de petits systèmes météorologiques et systèmes convectifs. Dans les régions à topographie complexe, le forçage orographique induit une composante supplémentaire de VAP, peu importe la saison ou l'échelle temporelle considérée. Les résultats montrent aussi que les MRC ont tendance à reproduire relativement bien la VAP par rapport aux observations bien qu'ils montrent une légère surestimation de la VAP en saison chaude et dans des régions montagneuses. Les résultats démontrent l'utilité du cadre utilisé pour étudier la VAP dans le climat actuel et dans des projections futures. Il est souligné que l'étude approfondie de la VA des MRC devrait aider à comprendre comment utiliser le mieux les divers produits climatiques disponibles en appui aux études en impact et adaptation face au climat changeant. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modèles régionaux du climat, valeur ajouté potentielle, Amérique du Nord, température, précipitation.