Cet article présente la méthode et les résultats du travail de modélisation de télédétection réalisé dans le cadre du programme EVA visant à estimer la valeur économique et sociale des écosystèmes marins des Aires Marines Protégées (AMP) de l’Afrique de l’Ouest. La télédétection est réalisée par un procédé original et complexe basé sur une méthode combinée de classifications non supervisées et d’analyses en composantes principales. Elle permet une reconnaissance des différents écosystèmes marins et côtiers ainsi qu’une évaluation de leur état de santé, deux informations indispensables pour mener à bien le travail d’évaluation économique des écosystèmes. D’un point de vue pratique, la modélisation exposée dans cet article est particulièrement recommandée lorsque les données spatiales sur les écosystèmes marins et côtiers font défaut ou que l’accès au site est très difficile ou très coûteux. En outre, ce travail de modélisation permet de mener à bien une identification rapide des zones d’action prioritaires pour la mise en place de mesure de conservation des écosystèmes de l’AMP. ; This article exposes methods and results of a remote sensing exercise based on combined classifications and spatial analysis. This work was carried out as part of the EVA programme which looked at estimating the economic and social value of marine ecosystems within West African Marine Protected Areas (MPA). The remote sensing methods utilised in this study are innovative in that they stem from non supervised combined classifications and principal component analysis. These techniques offer a reliable method for the calculation of ecosystem surfaces, as well as estimation of their health status, both elements that are compulsory to the economic valuation exercises. From an application perspective, this modelling process is particularly relevant to regions of data-poor marine ecosystem mapping where biodiversity conservation is developed or large-scale areas where access is made difficult and costly in time and financial resources. Further, these results are likely to influence the identification of priority areas for conservation measures as part of the MPA management plan.