Le criquet pèlerin, Schistocerca gregaria, est l'une des espèces acridiennes les plus redoutées en raison de l'ampleur des dégâts qu'il occasionne sur les cultures. Les pays touchés par cet insecte mobilisent des équipes de prospecteurs pour surveiller les habitats favorables à leur développement. Pour faciliter les interventions de ces prospecteurs et prédire la présence ou l'absence de criquets pèlerins, nous proposons pour le cas du Maroc une méthode basée sur l'historique des prospections et les variables explicatives calculées à la base des données de télédétection. Les données de télédétection utilisées sont issues du capteur MODIS et la technique CMORPH (NOAA CPC MORPHING Technique), ces données sont l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI), la température de surface (LST) et la pluviométrie (P). Durant cette étude, nous avons testé deux modèles statistiques (Régression logistique et Forêts aléatoires) dans le but de trouver la meilleure approche à utiliser pour la production des cartes de prédiction. La comparaison des indicateurs extraits à partir de la matrice de confusion de chaque modèle nous a permis de conclure que la prévision par l'approche de forêts aléatoires semble meilleure que la régression logistique. Avec la modélisation statistique nous avons montré qu'il est possible de produire des cartes de prédiction de la présence/absence des criquets pèlerins en se basant sur les données de télédétection. Cette étude est une étape supplémentaire dans l'élaboration de cartes qui vont aider les prospecteurs à mieux orienter les missions de terrain et faciliter la localisation des zones favorables au développement des criquets pèlerins.