La Septoriose est une des maladies du blé les plus répandues en France. Il est difficile de prédire le moment où les applications fongicides seront les plus efficaces ; pour ce faire, on se base sur des observations faites en champs et sur des modélisations statistiques réalisées à l'aide du modèle SeptoLISO. Jusque-là, aucun couplage formel de ces deux types de données n'avait jamais été réalisé. Les deux objectifs du stage étaient : d'une part, de prédire précisément si le seuil de contamination de 4/20 était atteint sur un étage foliaire, en un site donné ; d'autre part, de pouvoir prédire si ce seuil sera atteint la semaine suivante ou non. Nous avons ensuite testé la plus-value de nos modèles par rapport aux performances de prédictions actuelles dans 4 situations différentes. Les modèles de régression binomiale et les arbres de décisions ont atteint les meilleures performances dans les scénarios où l'on a peu d'information sur la parcelle à prédire. Le couplage entre les données observées et les modélisations paraît être une idée prometteuse pour améliorer les prédictions d'épidémies.