La prévision de débit à partir de variables associés telle que la précipitation est un des grands problèmes de l'hydrologie. Ainsi, selon la nature de la prévision, l'approche déterministe vise à une seule prévision considérée la plus probable, tandis que l'approche probabiliste, qui est liée à l'incertitude des variables d'entrée et/ou l'incertitude structurale des modèles de prévision, cherche la distribution probabiliste du phénomène. La valeur d'un tel schéma multiréponse a été déterminée à plusieurs reprises sous un point de vue économique. En conséquence, l'approche probabiliste prend une place privilégiée tant en recherche que dans les systèmes opérationnels. Cependant, l'évaluation probabiliste peut se complexifier jusqu'au point de rendre inopérable le système étant donné la puissance computationnelle nécessaire.

Dans ce travail, on explore avec 28 bassins versant localisés en France le degré de simplification probable d'un système de prévision de 800 réponses journalières qui a été jugé a priori comme fiable, consistant et peu biaisé. Donc, on propose la sélection arrière séquentielle (Backward Greedy Selection) pour faire une sélection de modèles ou des schémas de réponses. Les résultats montrent qu'il y a une interaction au coeur de la sélection par rapport aux différentes propriétés d'une prévision probabiliste. Donc, l'approche méthodologique proposée a montré qu'il est possible de construire un schéma simplifié, même encore plus performant que le système de référence. En plus, l'extrapolation des sélections au bassin versant le plus proche montre encore une fois la bonne performance atteinte avec la sélection.