Position du problème : L'objectif de notre étude était de montrer que l'on pouvait prédire de façon satisfaisante, pour une population donnée de femmes enceintes dont on connaît les facteurs de risque, le nombre et la nature des pathologies et, donc, l'offre de soins en périnatalité. Méthodes : Une analyse de l'information contenue dans les certificats d'issue de grossesse établis dans Il maternités volontaires de la Seine-Saint-Denis nous a permis, à partir des pathologies prédictives de l'hospitalisation des mères ou des naissances prématurées et de leurs facteurs de risque connus, de construire un modèle prédictif des besoins. Chaque femme ne pouvant être comptabilisée qu'une seule fois, nous avons caractérisé des « classes de pathologies » et des « niveaux de risque » mutuellement exclusifs, puis nous avons calculé par une régression logistique, à l'intérieur de chaque combinaison « classe/niveau », les taux attendus et leurs intervalles de confiance à 95 %. Résultats : En dehors des grossesses multiples, les malformations, le diabète, l'hypertension artérielle, les retards de croissance intra-utérins dépistés, les ruptures prématurées de la poche des eaux et les menaces d'accouchement prématuré représentaient 25 % des grossesses mais expliquaient 64 % des hospitalisations maternelles ; 90 % des femmes hospitalisées qui ont accouché avant 37 semaines d'aménorrhée présentaient au moins une de ces pathologies. A l'inverse, 85 % des femmes qui n'étaient pas répertoriées dans ces classes de pathologies ont eu une grossesse normale et ont accouché à terme d'un enfant bien portant. Conclusion : Si on connaît dans une population type, pour chaque « classe de pathologies » la durée d'hospitalisation des mères, les taux de transferts et les durées d'hospitalisation des nouveau-nés, on est en mesure de simuler l'occupation des lits, de calculer le nombre de berceaux nécessaires et d'ajuster les capacités à une quelconque population dont on connaît la composition des risques. La précision du modèle est bonne globalement, malgré la petite taille de l'échantillon de départ : elle ne peut que s'améliorer avec l'utilisation du modèle qui requiert la mise en œuvre d'un système d'information plus performant.