-L'imagerie tomographique par radar à synthèse d'ouverture (SAR) reconstruit les informations tridimensionnelles de réflectivité d'une scène à partir d'un ensemble d'acquisitions cohérentes réalisées dans une configuration interférométrique. Dans les zones forestières, cette réflectivité est modélisée sous la forme d'un profil vertical pour des coordonnées distance azimut arbitraires. Pour reconstruire ce profil, des techniques d'estimation spectrale non paramétrique à faible résolution ou une inversion régularisée mise en oeuvre sous la forme d'algorithmes de minimisation itératifs, qui sont très coûteux en temps, sont utilisées. Nous présentons ici une approche d'apprentissage profond supervisée à partir de données simulées proposée dans [3]. Dans cet article nous étudions la variabilité inter-entraînement sur données simulées et réelles du réseau de neurones développé.