Les inondations et les feux de forêt constituent aujourd’hui les principaux risques naturels en France. Le Val-d’Oise englobe l’ensemble des éléments physiques, climatiques et hydrologiques pouvant contribuer à l’apparition et à l’évolution de ces risques. L’examen de la littérature existante montre toutefois que l’identification, la caractérisation, les interactions entre ces différents risques et leurs prédictions dans un contexte multi-risques, afin d’optimiser la réponse opérationnelle, restent insuffisamment documentées. Par une approche multi-risques, cette thèse vise à mieux appréhender la complexité des interactions entre ces risques, en lien avec une réponse opérationnelle (pompiers). Des résultats novateurs de nature méthodologique (modélisation multi-risques, simulation multi-agents, apprentissage à partir de données météo et détection des signaux faibles) comme plus thématique (cartographie des aléas et de la vulnérabilité) sont attendus. Mots clés : Analyse multi-risques, apprentissage, intelligence artificielle, interventions des pompiers, modélisation multi-agents, prévision et optimisation, SIG, Val-d’Oise.