Les travaux de cette thèse concernent la modélisation et l'optimisation de chaînes d’approvisionnement en biomasses pour de futures bio-raffineries. En effet, des chaînes d'approvisionnement efficaces sont essentielles pour fournir aux installations de conversion, de façon régulière, des quantités suffisantes de biomasse de qualité à des prix raisonnables. Le problème est tout d'abord décrit puis modélisé.Un modèle de réseau et un modèle de données sont ensuite développés pour permettre de décrire la structure de la chaîne d'approvisionnement et ses données, sans affecter le modèle mathématique sous-jacent. Ce dernier (MILP) combine pour la première fois divers aspects, soit originaux, soit gérés séparément dans la littérature. A partir des demandes de la raffinerie, une résolution exacte précise les activités logistiques dans le réseau et les équipements nécessaires, afin de minimiser le coût total composé des coûts de récoltes, de transport et de stockage. Des études de cas sont décrites pour illustrer ce modèle de planification tactique multi-biomasse et multi-période. Un modèle plus compact est aussi élaboré pour traiter des instances de très grandes tailles. Il est illustré par une étude de cas réelle pour une bio-raffinerie prévue près de Compiègne. Pour finir, les développements effectués pour la mise en place d’un prototype logiciel d’aide à la décision sont présentés et des recommandations d’un futur logiciel commercial sont proposées / The research works of this thesis address the problem of modeling and optimizing biomass supply chains for biorefineries. Indeed, efficient supply chains are essential to provide conversion facilities with sufficient quantities of quality biomass at reasonable prices. The problem is described and modeled.A network model and a data model are developed to allow to describe the structure of the supply chain and its data, without affecting the underlying mathematical model. The latter is a mixed-integer linear programming that combines for the first time various aspects, either original or tackled separately in the literature. For given refinery needs, its exact resolution by CPLEX specifies the logistic activities in the network (amounts harvested, baled, transported, stored etc.) and the necessary equipment, in order to minimize a total cost including harvesting costs, transport costs and storage costs. Case studies are described to illustrate this multi-biomass and multi-period tactical planning model.A more compact model is also elaborated to cope with large-scale instances. It is illustrated using a real case study for a bio-refinery planned near Compiègne, France.Finally, the developments conducted for the implementation of a prototype of decision-support application are presented and recommendations for coming to a commercial software are proposed