La septoriose est la maladie fongique foliaire la plus dommageable sur blé tendre en France. La lutte chimique contre cette maladie est actuellement quasi systématique. Pour répondre aux exigences environnementales sans réduire la production de blé, Arvalis à développé un modèle mécaniste de prévisions de la contamination d’une parcelle de blé par la septoriose. L’objectif de l’étude est d’évaluer l’incertitude de ce modèle lorsqu’il est utilisé pour décider de la date de traitement optimale. Pour cela, nous appliquons des méthodes bayesiennes à l’estimation des paramètres et de la variance résiduelle du modèle. Nous avons testées plusieurs approches, la plus prometteuse est l’approche MCMC. Nous proposons ensuite une méthode pour évaluer l’incertitude dans la décision à partir des distributions obtenues dans l’estimation. Cette méthode permet une meilleure prise en compte de l’incertitude dans le conseil et la prise de décision.