On présente ici une recherche de modélisation de séries temporelles multiples et multidimensionnelles extraites de données de sites officiels. La difficulté réside d'une part dans la construction des bases de données en raison des différents formats initiaux, des incohérences et des données manquantes, d'autre part dans le grand nombre de variables, endogènes et exogènes, et dans la multiplicité des entrées admissibles pour le problème. Les séries temporelles exogènes sont de plus munies d'une partition a priori. On présente dans cette recherche une approche pour la réduction des variables et des solutions de modélisation de ces données complexes que l'on construit à partir d'adaptation de solutions classiques au contexte temporel multidimensionnel.