Les modèles biomécaniques éléments finis (EF) sont couramment utilisés dans de nombreux domaines. Ces modèles tendent depuis quelques années à être actifs, capable donc de générer des efforts musculaires et des mouvements. L’étape suivante consiste à rendre ces modèles réactifs, c’est-à-dire capable de réagir à une situation quelconque par des contractions musculaires et des mouvements. C’est dans cet optique que ce projet a été décomposé en 3 étapes. La première consistait à réaliser un modèle biomécanique détaillé capable de contractions musculaires et de mouvements. La seconde étape consistait à introduire des réflexes. Pour cela des modèles de capteurs sensoriels (fuseaux neuromusculaires et organes tendineux de golgi) et les réflexes associés (réflexes myotatiques et myotatiques inverses) ont ensuite été introduits au sein même du modèle. Le modèle ainsi obtenu a pu ensuite être validé grâce à une campagne expérimentale de quantification du réflexe d’étirement du tendon du biceps brachial. La dernière étape consistait à introduire des réactions de niveau supérieur, c’est-à-dire des mouvements volontaires. Pour cela une méthode de contrôle basée sur de l’apprentissage et l’optimisation a permis de générer ces mouvements et de les contrôler.En conclusion, l’introduction de boucles sensorielles et motrices de différents niveaux dans un modèle EF permet de rendre ce dernier réactif à son environnement. En effet, le modèle est ainsi capable de générer un mouvement selon des objectifs et des contraintes. Il est également capable d’adapter la contraction musculaire en fonction des évènements intervenant lors de la réalisation du mouvement. / Biomechanical finite elements (FE) models are commonly used in the field of road safety, sport and medicine. These models tended in recent years to be active, i.e. able to generate muscular efforts or movements. The next step is to make these models reactive, i.e. able to react to a situation with muscle contractions and movement. It is in this context that this project was broken down into 3 steps. The first step was to create a detailed biomechanical model capable of movements and muscle contractions. The second step was to introduce reflexes. For this, physiological sensors models (neuromuscular spindles and golgi tendon organs) and the associated reflexes associated (myotatic and inverse myotatic reflexes) were then integrated into the model. The model thus obtained could then be validated thanks to an experimental campaign of characterization of the deep tendon reflex of the biceps brachial. The last step was to introduce higher-level reactions, i.e. voluntary movements. For this purpose, a control method based on learning and optimization has made it possible to generate and control these movements.In conclusion, the introduction of sensory and motor loops of different into an FE model makes the latter reactive to its environment. Indeed, the model is thus able to generate a movement according to objectives and constraints. He is also able to adapt the muscular contraction according to the events intervening during the realization of the movement.