De nos jours, la radiographie est l'examen de référence pour le suivi des pathologies de la colonne vertébrale. La radiographie bi-planaire permet de plus, par reconstruction 3D, d’évaluer la configuration spatiale de la colonne vertébrale. Cependant, les expositions radiographiques répétées entrainent une augmentation du risque de cancer. Une solution pour réduire les doses de radiation peut être de remplacer certains examens radiographiques par une mesure de la surface du dos. Cette mesure non-invasive permet, entre autre, d’obtenir un grand nombre de paramètres cliniques utiles pour le diagnostic et le suivi des pathologies. Cette mesure permet également d’estimer la configuration du rachis si l’on met en place une modélisation biomécanique adaptée. Le travail réalisé dans cette thèse consiste à développer et mettre en oeuvre une telle modélisation basée sur les informations personnalisées à la fois internes et externes. Le dispositif Biomod 3S (développé par la société AXS Ingénierie, Bordeaux) offre la possibilité d’une acquisition simultanée de radiographies et de surfaces du dos par franges de Moiré. Cette acquisition sur une quinzaine de sujets scoliotiques (des Hôpitaux Universitaires de Bordeaux) a notamment permis d’évaluer les relations entre plusieurs paramètres 3D internes (e.g., la rotation axiale des vertèbres) et de nombreux paramètres 3D externes (e.g., les gibbosités et flèches). Cette acquisition simultanée permet également de prédire la nouvelle configuration de la colonne vertébrale dans une seconde posture où seule la mesure de surface du dos est effectuée. Pour cela, la modélisation en multi-corps rigides articulés qui a été développée (sous Scilab) utilise (a) la géométrie personnalisée de la colonne vertébrale reconstruite dans la première posture et (b) des contraintes issues de la mesure de la surface du dos dans les deux postures (e.g., position de C7). Le modèle a pu être validé sur une dizaine de sujets sains dont la colonne vertébrale et la surface du dos ont été reconstruits en 3D dans différentes positions (debout, penché en avant) à l’aide d’un IRM positionnel. Le modèle a pu également être exploité sur quelques sujets pathologiques. Ce travail, qui a exploré et exploité de nombreuses informations 3D internes et externes, ouvre des perspectives pour le diagnostic et le suivi non-invasif des pathologies de la colonne vertébrale / Nowadays, radiography is the gold standard for the follow up of spinal pathologies. Furthermore, bi-planar radiography allows the assessment of vertebrae configuration, by 3D reconstruction. However, multiple radiographic examinations during childhood and adolescence increase the risk of breast cancer among women. To reduce radiation doses, some radiographic assessments could be replaced by the back surface evaluation. This kind of non-invasive procedure allows for acquisition of many clinical parameters useful for spinal pathologies diagnosis and follow-up. Moreover, with an appropriate biomechanical model, the back surface measurements could be used to estimate the spine configuration. The aim of this thesis is to develop and implement such a model based on personalized internal and external data. The Biomod 3S device has been developed by the company AXS MEDICAL SAS, Bordeaux, France. It offers the possibility of simultaneous acquisitions of X-rays and Moiré fringes to obtain 3D reconstructions of the spine and the back surface. Such acquisitions on fifteen scoliotic subjects have enabled us to assess several relationships between internal 3D parameters (for example axial rotation of vertebrae) and external 3D parameters (for example rib hump). The spine configuration and the back surface obtained during this acquisition will also be used as initial position to develop (with Scilab) the multi-body model. The other data used by the model are the back surface in a second position and constraints obtained from the surface in both positions (for example displacement of C7 vertebra). The model has been validated on nine healthy subjects, whose 3D spine and back surface were reconstructed in several positions (standing, leaning forward, sitting) from MRI acquisitions. Moreover, the model has been operated on a pathological subject. This work has explored and utilized many spine and back surface information and leads the way to non-invasive diagnosis and follow-up of spinal disease