L’imagerie thermique est largement utiisée dans le domaine militaire pour ses capacités de vision diurne et nocturne et sa longue portée d’observation. Cette technologie est basée sur la détection passive dans l’infrarouge. En conditions météorologiques dégradées ou quand la cible est partiellement dissimulée par du feuillage ou des filets de camouflages militaires, elle devrait être à court terme de plus en plus complémentée par un système d’imagerie active. Cette technologie est essentielle pour l’imagerie à longue portée. La technique d’imagerie dite flash 2D est basée sur une source laser impulsionnel qui illumine la scène et sur une caméra rapide synchronisée qui constitue le système d’imagerie. Ces deux technologies sont b ien éprouvées en présence de conditions météorologiques claires. Les modèles TRM4 (imagerie thermique) et PERFIMA (imagerie active) sont capables de prédire correctement les performances de tels systèmes par beau temps. En revanche, en conditions dégradées telle que la pluie, le brouillard ou la neige, ces modèles deviennent non pertinents. Cette étude introduit de nouveaux modèles pour compléter les codes TRM4 et PERFIMA, et les rendre aptes à prévoir les performances dans ces conditions dégradées. Nous analysons ici plus particulièrement le temps de pluie pour l’imagerie active et l’imagerie thermique. Dans un premier temps, nous répertorions l’impact possible de la pluie sur des paramètres physiques connus (extinction, transmission, résolution spatiale, luminance de trajet, turbulence). Nous étudions ensuite les phénomènes physiques et les lois régissant les caractéristiques de la pluie. Nous avons développé des modèles physiques permettant de calculer l’impact de la pluie sur le système global d’imagerie. Enfin, nous avons simplifié et allégé ces modèles pour obtenir des modèles faciles à utiliser et à interfacer avec les codes TRM4 et PERFIMA qui sont couramment utilisés pour des applications industrielles. Ces modèles de prédiction de l’imagerie active et de l’imagerie thermique ont été confrontés à la réalité (expérience avec l’imageur MILPAT par exemple) pour être validé sur des données réelles, comme la portée des systèmes.