Ce travail, réalisé dans la région de Daloa (centre-ouest de la Côte d'Ivoire), a pour but d'étudier l'intérêt de la télédétection spatiale (imagerie SPOT multispectrale) dans l'établissement d'une cartographie statistique d'inventaire des vergers café et cacao. La méthodologie mise en oeuvre repose sur la classification de l'image selon la méthode supervisée au maximum de vraisemblance. La première étape a consisté en une enquête agronomique approfondie (36 variables, dont 19 agronomiques) de 358 parcelles de café et de cacao réparties sur une zone d'environ 30 000 ha ayant déjà fait l'objet d'une délimitation foncière dans le cadre du Plan Foncier Rural. L'analyse biométrique des données a montré que, pour les deux cultures, le rendement parcellaire estimé par les enquêteurs constituait un indicateur résumant les principales variables descriptives des vergers (ombrage, état, entretien, etc). Ce paramètre a donc été utilisé pour constituer un corpus d'apprentissage Café et Cacao et il a été constaté que l'approche rendement-délimitation spatiale des parcelles donnait effectivement les meilleurs résultats de classification, contrôlés sur l'ensemble des parcelles enquêtées. Les résultats d'analyse d'image sur la zone d'essai, cartographiés avec une unité de 1 ha, sont présentés. La précision cartographique globale (ou pourcentage de pixels correctement classifiés) est de 72%, de 69% pour le café et de 66% pour le cacao. Dans une seconde phase, la méthodologie a été appliquée à toute la scène SPOT (360 000 ha) et une enquête de validation a été menée. La précision cartographique globale est de 80%, et les taux de reconnaissance pour le café et le cacao sont respectivement de 86 et 94%. Les superficies estimées pourraient être plus fiables que les estimations à partir des enquêtes déclaratives (foncières ou culturales.) réalisées jusqu'alors. Ces résultats ont été acquis à l'aide d'un parcellaire d'entraînement limité en nombre (une dizaine de parcelles par thème) et e