L'objectif de cette thèse porte sur la validation d'un modèle biomécanique du cœur à base de mesures expérimentales, et sur des investigations concernant des applications cliniques en modélisation personnalisée. Dans le cadre 1D, nous avons reproduit des expériences physiologiques de contraction d'une fibre cardiaque. Concernant la validation 3D, nous avons effectué dans une collaboration clinique une expérience avec des animaux (cochons), afin d'obtenir des données saines et après création d'infarctus. Nous avons démontré que notre modèle est capable de représenter le cœur sain, et que l'infarctus peut être correctement modélisé en modifiant uniquement les paramètres directement concernés par la pathologie. Dans la première application clinique nous avons démontré que le modèle est prédictif sur l'effet immédiat d'une "Cardiac Resynchronization Therapy" (CRT), sur le critère du "max LV dp/dt". La personnalisation du modèle a été réalisée au moyen des données d'IRM et de pressions au stade 'baseline' (avant la CRT). Puis, tous les paramètres du modèle étant figés, nous avons appliqué les schémas d'activation électrique correspondant aux modes de CRT. Nous avons obtenu une prédiction très proche des indicateurs mesurés sur 3 patients avec plusieurs schémas d'activation. Cette étude clinique préliminaire montre que la modélisation de CRT est très prometteuse comme assistance à la planification thérapeutique. Dans une deuxième application nous avons adapté des méthodes d'assimilation de données développées dans l'Equipe-Projet MACS à l'INRIA, à des fins d'aide au diagnostic. Nous avons ainsi réalisé une estimation conjointe état-paramètres en utilisant des données réelles (IRM). Nous avons démontré l'efficacité de ces méthodes, et l'intérêt des paramètres de contractilité estimés comme indicateurs de la fonction du myocarde.