La température de l'eau joue un rôle majeur dans le cycle de vie des poissons. Dans un contexte de changement climatique global, le réchauffement peut avoir un impact fort sur la croissance, la fécondité et la survie. L'enjeu de cette thèse est la modélisation mathématique de l'influence de la température sur les traits d'histoire de vie d'une population de chabot (Cottus gobio) afin de faire de la prédiction à la fois au niveau individuel et populationnel. Les données expérimentales qui permettront de calibrer les modèles sont issues du bassin de la Drôme (France) et plus particulièrement du sous-bassin du Bez. Dans une première étape, il s'agit de développer un modèle de rétrocalcul qui peut être utilisé pour calculer les longueurs individuelles des chabots aux âges précédents à partir des données mesurées à la capture. Il s'agit, dans un deuxième temps, de développer un modèle de croissance dépendant de la température de l'eau qui sert à prédire la longueur moyenne des chabots à un âge donné. Enfin, il s'agit de passer de l'échelle de l'individu à celle de la population en prenant en compte tous les traits d'histoire de vie et leurs dépendances vis-à-vis de la température. Plus précisément, un modèle matriciel de type Leslie, à la fois dépendant du temps et de la température, structuré en classe d'âges est développé et utilisé pour prédire la dynamique de population sous différents scénario du réchauffement climatique / Water temperature plays a key role in the life cycle of fish. Therefore, increasing temperatures due to the expected climate change may have a strong impact on growth, fecundity and survival. The goal of this thesis is to model the impact of temperature on the life-history traits of a bullhead population (Cottus gobio) in order to make predictions both at individual and at population level. The models developed here are calibrated on experimental field data from a population living in the Bez River network (Drôme, France). First, a new back-calculation model is derived that can be used to compute individual fish body lengths at earlier ages from capture data. Next, a growth model is proposed that incorporates the water temperature and can be used to predict the mean length at a given age and temperature. Finally, the population is modelled as a whole by linking all life-history traits to temperature. For this purpose, a spatialised time- and temperature-dependent Leslie matrix model structured in age classes was used to predict the population dynamics under different temperature scenarios