La biologie systémique cherche à comprendre la dynamique cellulaire qui émerge des interactions des constituantes cellulaires au cours du temps. La modélisation et la simulation sont des méthodes fondamentales de ce domaine. Nous nous inspirons de la proposition de Regev et Shapiro (2002) consistant à appliquer le pi-calcul stochastique comme langage formel de représentation de connaissances biomoléculaires. Nos études portent sur la modélisation à l´échelle moléculaire de l'expression génétique bactérienne et s'avèrent pertinentes pour des organismes supérieurs. Nos points de départs sont des études de cas concrets de la régulation de la bascule génétique du phage lambda, de la transcription et de la traduction. Ces études révèlent l'utilité de concepts de programmation tels que les objets concurrents et motivent une extension du pi-calcul stochastique avec des motifs de réception. Nous présentons une sémantique pour ce langage qui attribue des chaînes Markoviennes en temps continu aux programmes. Nous validons nos modèles par des simulations stochastiques.