Cette étude présente la comparaison de deux approches de modélisation de la transformation pluie-débit à l'échelle annuelle : un modèle conceptuel et un réseau de neurones artificiels (RNA). Les deux modèles sont appliqués sur trois sous-bassins du fleuve N’zi-Bandama en Côte d'Ivoire. L’analyse comparative est basée sur les performances de simulation en termes de critère de Nash-Sutcliffe. Les modèles ont été testés sur deux périodes, l’une sèche (1973-1997) et l’autre humide (1961-1972). Les données d’entrée des deux modèles sont la pluie et l’évapotranspiration potentielle au pas de temps annuel. Les principaux résultats de ce travail montrent que les performances des deux modèles (conceptuel et neuronal) restent en général satisfaisantes avec des critères de Nash-Sutcliffe supérieurs à 60%. Ces modèles se sont révélés aussi robustes et adaptés pour la simulation des débits annuels des rivières. La comparaison des deux modèles a montré que le réseau de neurones a obtenu des résultats significativement meilleurs que le modèle conceptuel.