Nous avons développé un modèle hiérarchique bayésien de régression de Poisson pondérée à effets mixtes pour analyser les schémas de fécondité en Afghanistan à l'aide des enquêtes en grappes à indicateurs multiples de l'UNICEF de 2022-2023. Le modèle proposé surpasse les modèles existants, démontrant des résultats cohérents pour les cinq distributions a priori utilisées. Les principaux résultats révèlent des facteurs significatifs qui influencent les taux de fécondité, notamment l'âge des femmes, l'éducation, l'âge du mariage et les caractéristiques du ménage. Le taux de fécondité global a été estimé à 4,45 enfants par femme. Les femmes sans éducation avaient un taux de 4,50 (IC 95% : 4,46-4,53), tandis que les femmes éduquées avaient un taux plus bas de 4,21 (IC 95% : 4,15-4,29). Le modèle met en évidence les différences régionales entre les zones rurales et urbaines des provinces. Il souligne également les défis sociaux du pays en révélant l'influence insignifiante de nombreux facteurs conventionnellement acceptés (zone de résidence, niveau d'éducation du chef de ménage).