La première partie de cet ouvrage est consacrée à l'étude d'un modèle VolSurf pour la prédiction de la solubilité intrinsèque en utilisant de nouveaux champs d'interaction moléculaire: Molecular Lipochilicity Potential (MLP) et Molecular Hydrogen Bonding Potentials (MHBPs). MHBPs est un outil qui explore en trois dimensions les propriétés des liaisons hydrogènes; MLP offre une représentation en trois dimensions de la lipophilie. Dans une deuxième partie, des modèles consensuels et des métamodèles seront générés pour la prédiction de log P en utilisant des réseaux de neurones. De nombreuses méthodes ont été développées pour prédire le log P de composés à partir de leur structure chimique. Ces différentes approches fonctionnent diversement sur différentes séries de composés. Le but de ce projet est de rassembler ces différentes méthodes de prédiction sous forme de modèles consensuels ou de métamodèles dans le but d'améliorer la précision de la prédiction par rapport à une méthode unique.