Dans la recherche biomédicale, il y a un intérêt croissant pour l'utilisation de modèles hiérarchiques de régression de Poisson. Nous proposons d'utiliser des simulations de Monte Carlo pour calculer la taille de l'échantillon nécessaire afin d'obtenir la puissance voulue avec le test de Wald. L'effet du nombre de grappes et de la structure de covariance des effets fixes est également étudié via simulations. Ensuite cette méthode sera adaptée pour les modèles de régression hiérarchiques pour les lois de Poisson gonflés à zéro.