Dans cette thèse, nous présentons différentes approches pour le calcul, en temps-réel, de la déformation de modèles anatomiques volumiques. Une des applications principales de ce type de modèles concerne la simulation de chirurgie laparoscopique. Cette technique chirurgicale récente, et en permanente évolution, nécessite une formation accrue. Dans ce cadre, l'utilisation d'un simulateur présente de multiples avantages : polyvalence, fréquences d'entraînement élevées, outils d'évaluation, simulation de cas pathologiques rares, etc. La première partie de cette thèse concerne la modélisation du comportement déformable des tissus mous, en prenant en compte les aspects biomécaniques ainsi que les contraintes de temps de calcul. Le premier modèle que nous proposons est basé sur une modélisation par éléments finis d'un solide élastique linéaire. Le calcul, en temps-réel, de la déformation repose sur des combinaisons linéaires de déformation élémentaires obtenues lors d'une étape de pré-calcul. Afin de prendre en compte, dans la déformation, d'éventuelles modifications topologiques du maillage - pouvant représenter, par exemple, l'incision de tissus mous - nous avons proposé un second modèle, appelé "masses/tenseurs". Enfin, nous proposons une formulation originale, appelée "modèle hybride", permettant de combiner, dans une même représentation, les deux modèles déformables précédents. Dans la seconde partie de cette thèse, nous nous intéressons aux problèmes liés à l'utilisation de systèmes à retour d'effort pour les interactions avec un modèle déformable. Nous proposons ainsi une architecture matérielle intégrant les différents modules assurant le calcul des déformations, des forces, le contrôle des systèmes à retour d'effort, la détection de collision, l'affichage graphique, etc. Un premier prototype du simulateur, réalisé sur la base de cette architecture et incluant deux systèmes à retour d'effort, a permis de valider l'ensemble des algorithmes. Finalement, nous proposons en annexe une étude relative à une nouvelle technique de reconstruction faciale. En utilisant différents outils d'analyse et de traitement d'images médicales, nous avons réalisé une série d'expériences visant à retrouver une approximation du visage d'une personne à partir de la seule donnée de son crâne et d'un ensemble réduit de paramètres.