Résumé -Erreurs résultant des effets d'échelle et de la simplification des processus dans le calage de modèles à partir de données sismiques -Les données sismiques fournies par la méthode timelapse (4D) renvoient des informations spatiales et dynamiques sur les modifications des propriétés du fluide du réservoir et peuvent être utilisées pour imposer des modèles de simulation de flux, améliorant ainsi la confiance en la caractérisation du réservoir et son comportement prévu. Pour régler cette question, nous avons élaboré une méthode d'intégration quantitative des données sismiques en 4D dans un flux de travail se calant automatiquement sur l'historique. Les simulations de flux correctement paramétrées sont converties en prédictions de signatures 4D par un rééchelonnement adapté et à transformation pétroélastique avant qu'une marge ne soit calculée par comparaison avec des données observées. Les paramètres du modèle sont ensuite mis à jour grâce à la méthode d'inversion stochastique quasi-globale. Ce processus est influencé par des erreurs d'échelle et de dépendance du modèle. Les simulations de flux sont souvent créées de façon à ce que les ressources informatiques soient optimisées au détriment du degré de précision. Afin d'accélérer les simulations, une certaine augmentation de la résolution est néces-saire pour capturer les propriétés des flux biphasiques, telle que la perméabilité, mais aussi afin de représenter l'hétérogénéité géologique. Cette augmentation de résolution peut être simplifiée à l'extrême ou ignorée. De plus, des simplifications des processus de flux peuvent être réalisées, par exemple en utilisant des méthodes de rationalisation. Enfin, la transformation pétroélastique contribue aux erreurs de modèle du fait de suppositions en rapport avec les distributions de saturation, et un rééchelonnement est nécessaire car les données sismiques modélisées et observées sont obtenues pour des volumes différents. Nous présentons une analyse des erreurs de modèle en utilisant un modèle géologique synthétique basé sur le champ Schiehallion. Nous démontrons que l'erreur de modèle dépend des paramètres physiques de la roche ainsi que du modèle géologique sous jacent mais que, dans ce cas, cela dépend particulièrement des effets de saturation. En réalité, l'erreur de modèle serait négligeable si la signature 4D était dominée par des modifications de pression. Nous décrivons comment l'erreur de modèle affecte le calage historique en influant sur les résultats par rapport à une vérité connue. Nous comparons l'effet de l'erreur de modèle par rapport aux erreurs de données observées. Enfin, nous décrivons comment l'erreur de modèle est réglée dans le calcul de marge afin d'améliorer le processus de calage historique et de réduire l'effet de distorsion.