Dans cette étude, nous examinons l'utilisation de l'inférence fondée sur un modèle dans le cas des inventaires forestiers pour lesquels des données auxiliaires sont disponibles comme échantillon aléatoire. Nous évaluons les effets de la forme du modèle et de la taille de l'échantillon sur les estimateurs du volume sur pied à partir de différents types de données auxiliaires de télédétection. L'étude a été réalisée à l'aide d'une simulation d'échantillonnage de Monte Carlo en utilisant un plan d'échantillonnage à deux phases dans une aire d'étude simulée avec des conditions semblables à celles du centre-ouest de la Finlande. Nous montrons que le choix du modèle a un effet variant de mineur à modéré sur la précision des estimateurs provenant des modèles. De même, le choix de l'estimateur de la matrice des variances-covariances des estimations des paramètres des modèles, qui est au centre de l'estimation de l'incertitude de l'inférence fondée sur un modèle, a aussi eu un effet variant de mineur à modéré sur la précision. En ce qui concerne la taille de l'échantillon, la contribution de l'erreur du modèle à la variance totale est demeurée la même peu importe la taille de l'échantillon de la première phase (c.-à-d. la taille de l'échantillon des données auxiliaires). Pour réduire la contribution de l'erreur du modèle, il faut augmenter la taille de l'échantillon de la deuxième phase c.-à-d. la taille de l'échantillon des placettes de terrain visant à mettre au point des modèles de régression). À titre de base de référence pour des comparaisons, des estimateurs assistés par des modèles ont été appliqués et ont produit une précision à peu près égale à celle des estimateurs fondés sur les modèles, ce qui est conforme à la théorie dans le cas des modèles estimés à partir de données échantillonnées. [Traduit par la Rédaction] [ABSTRACT FROM AUTHOR]