L’étude de la biomécanique de la locomotion en fauteuil roulant manuel (FRM) a pour objectif de limiter le risque d’apparitions de blessures du membre supérieur, en optimisant la facilité à se déplacer. De nombreuses études ont montré qu’un ajustement des réglages du FRM avait un impact sur la mobilité. Néanmoins, les modèles utilisés dans la littérature pour représenter les interactions « sujet-FRM » et « FRM-environnement » possédaient plusieurs limitations. Ainsi, l’objectif premier de la thèse était la mise en place d’un modèle musculo-squelettique du membre supérieur permettant de modéliser l’interaction entre le sujet et le FRM, en utilisant des méthodes expérimentales adaptées pour appliquer ce modèle. Le second objectif était de construire un modèle mécanique du FRM en mouvement permettant de calculer les forces de réaction entre le sol et les roues du FRM. Le dernier objectif était d’appliquer une procédure d’optimisation numérique des réglages du FRM incluant les modèles développés durant la thèse. Le modèle musculo-squelettique développé a permis d’analyser la biomécanique du membre supérieur lors de la locomotion en FRM chez les sujets recrutés lors des campagnes de mesures. L’optimisation des réglages du FRM a été mise en place à partir du modèle mécanique du FRM, permettant de confirmer l’influence de plusieurs réglages sur la mobilité en FRM. Enfin, des perspectives d’amélioration de la procédure d’optimisation des réglages ont été explorées, à partir d’algorithmes de génération prédictive du mouvement. / The study of manual wheelchair (MWC) locomotion biomechanics aims at lowering the risk of upper limbs injuries, by optimizing mobility. Several studies have showed that adjusting MWC settings had an impact on MWC mobility. However, the models used in the literature to depict the « user-MWC » and « MWC-floor » interactions had several limitations. Thus, the first aim of this thesis was to develop a musculoskeletal model of the upper limbs allowing to describe the « user-MWC » interaction, by using adapted experimental methods to apply this model. The second aim of the thesis was to implement a mechanical model of the MWC allowing to compute ground reaction forces during locomotion. The final aim of the thesis was to apply a numerical optimisation procedure, including the models developed during the thesis, to optimize MWC settings. The musculoskeletal model developed during the thesis allowed to analyze biomechanics of the upper limbs during MWC locomotion among subjects recruited during experimental sessions. The MWC settings optimization was implemented with the mechanical model developed during the thesis and confirmed the influence of various MWC settings on mobility. Eventually, improvement perspectives for the numerical optimization procedure of MWC settings were explored, based on predictive movement generation with optimal control algorithms.