La simulation devient un outil incontournable pour concevoir ou optimiser les procédés en biotechnologies. Elle est particulièrement pertinente pour permettre le changement d'échelle de l'échelle laboratoire à la mise en œuvre de cultures biologiques industrielles. Cette thèse se concentre sur le développement d'une structure de modèle pour les fermenteurs, qui ne néglige ni les problématiques de mélange, ni la complexité biologique, tout en permettant des simulations rapides. Pour intégrer l'ensemble des phénomènes couplés et dynamiques interagissant dans les bioréacteurs, l'approche proposée couple (i) un modèle métabolique dynamique pour décrire le comportement des cellules, (ii) un modèle de bilan de population pour suivre la diversité biologique et (iii) un modèle de compartiments pour décrire l'hydrodynamique du fermenteur. Une structure de modèle métabolique, générique et numériquement peu couteuse a été appliquée à E. coli et S. cerevisiae et été confrontée avec succès à de nombreuses données expérimentales. Parmi plusieurs méthodes numériques permettant de traiter les équations de bilan de population, la méthode EQMOM a été sélectionnée pour sa stabilité et sa précision et son coût a été réduit d'un facteur 10. L'hydrodynamique gaz-liquide d'un fermenteur industriel a été obtenue par simulations CFD et des outils ont été développés pour en extraire des modèles de compartiments. Le couplage de ces différents aspects a finalement été illustré par la simulation d'une culture industrielle. Ce travail ouvre la voie à la création d'outil de simulation rapide, ce qui permettra des études d'ingénierie de design et d'optimisation de procédés industriels. / Simulations are becoming an essential tool to design and improve processes in the field of biotechnologies. They are especially relevant to facilitate the scale-up of biological cultures from laboratory to industrial scales which is a key difficulty as of now. This thesis focuses on developping a model structure for fermenters, which does not neglect either mixing issues known to occur in industrial bioreactor, nor biological complexity inherent to micro-organisms, while enabling fast and low-cost simulations. To account for all coupled and dynamic phenomena that occur in bioreactors, the developed approach couples (i) a dynamic metabolic model to describe cells behaviour, (ii) a population balance model tracking biological cell-to-cell diversity and (iii) a compartment model to account for fermenter hydrodynamics. A structure for low-cost dynamic metabolic model has been developed, applied to E. coli and S. cerevisiae and successfully challenged against experimental data. Among multiple numerical methods tackling population balance equations, the EQMOM method has been selected for its stability and precision, and its algorithm has been improved by reducing its cost by a factor 10. The gas-liquid hydrodynamics of an industrial fermenter has been obtained through CFD simulations, and tools have been developed to extract compartment model from these simulation results. Finally, the coupling between all these modeling blocks has been demonstrated by simulating an actual industrial culture. This work paves the way to the emergence of fast bioreactor simulation tools, which will then enable new enginnering studies for designing and optimising industrial bio-processes.