Dans cette thèse, le premier challenge consiste à simuler l'électrophysiologie cardiaque en temps-réel. Une implémentation GPU innovante permet cela et celle-ci est appliquée à un patient souffrant d'un bloc de branche gauche. Les activités électrique et mécanique caractéristiques de cette pathologie sont ainsi reproduite in silico. Une seconde étape de ce travail se concentre sur la personnalisation du modèle d'électrophysiologie cardiaque afin de reproduire de manière rapide et précise l'activité électrique d'un patient. Enfin, cette thèse présente le développement d’un framework d’entrainement à l’ablation radiofréquence d’arythmies cardiaques. Basé sur les simulations patient-spécifiques d’électrophysiologie, ce simulateur vise à entrainer in silico des électrophysiologistes non-expérimentés et ainsi accélérer leur apprentissage. Ce système d’entrainement inclut une phase de navigation endovasculaire et la simulation d’une arythmie cardiaque qu’il faut virtuellement traiter. Une évaluation clinique a été menée auprès de cardiologistes et les resultats attestent des bonnes performances et du réalisme du simulateur. Ce travail est donc un premier pas vers des outils d’entrainement basés sur la simulation. / The objective of this thesis is to construct a training framework, allowing junior electrophysiologists to practice radio-frequency ablation for the treatment of ventricular arrhythmia on virtual patients. The first challenge consists in simulating the cardiac electrophysiology in real-time. A powerful GPU implementation is proposed to reach real-time performances. A realistic left bandle branch block can be simulated, thus inducing the associated late contraction of the left ventricle. For clinical application of electrophysiological mathematics, this GPU simulation needs to be personalized. This crucial step aims at adapting all model parameters in order to fit patient data. Our personalization is achieved in about 20 minutes and relies on an Unscented Kalman filter applied iteratively on the clinical data. Lastly, the construction of the first training framework dedicated to cardiac ablation is presented. An innovative multithreading approach couples the simulation of cardiac electrophysiology and catheter navigation. A clinical evaluation performed by electrophysiologists highlights the good performances and the realism of the training framework. This framework is a first step towards realistic and efficient virtual training systems in cardiology.