Dans le cadre de la planification de lignes de bus, il est intéressant de prédire à la fois la durée d'une course (du départ au terminus) et le temps de parcours de chaque inter-arrêt. Une solution est de chaîner les prédictions de modèles construits pour chaque inter-arrêt et de les sommer pour obtenir le temps total de la course. Cependant, ce modèle dit “chaîné” ne prend pas en compte la dégradation des données prédites d'une étape pour l'étape suivante. Nous proposons d'améliorer ce modèle en intégrant le chaînage des prédictions dans l'entraînement des modèles de chaque étape. L'évaluation de notre proposition montre que notre méthode améliore la prédiction de la durée totale d'une course. Cependant, l'analyse comparative des performances des modèles inter-arrêts et du modèle chaîné montre qu'une amélioration des premiers n'améliore pas forcément le second.