Le diagnostic des tumeurs à un stade précoce est une clé indispensable à la lutte contre le cancer. Les techniques de détection se sont donc développées, notamment dans le domaine de l'optique biomédicale. Ce travail de thèse s'inscrit dans ce domaine d'étude. Nous proposons dans ce manuscrit une description et une comparaison des modèles statistique et déterministe mis en oeuvre pour simuler la propagation de la lumière dans les tissus biologiques par les méthodes de Monte Carlo, Monte Carlo hybride et les éléments finis avec intégration du processus de fluorescence exogène. La performance de la méthode des éléments finis a permis d'étudier la sensibilité des signaux de fluorescence résolus en temps en analysant l'influence de différents paramètres structurels et informels. Enfin , deux techniques de reconstruction d'images des tissus analysés sont implémentées. Pour ce faire, les méthodes d'inversion proposées ( Gauss Newton et méthode gradients conjugués ) sont non linéaires et font appel à des processus itératifs cherchant à optimiser les résultats obtenus par les simulations résolues par la méthode des éléments finis. Une adaptation stratégique et automatique du maillage est réalisée et intégrée dans le modèle d'inversion non linéaire. Une confrontation des deux méthodes est effectuée pour différents cas d'étude. Nous considérons tout d'abord un domain dans lequel est inséré une unique source fluorescente. Puis, le milieu biologique est simulé avec deux objets fluorescents. Nous étudions l'influence sur les images reconstruites de la distance entre les deux tumeurs ainsi que l'effet de la présence de fluorescence résiduelle au sein des tissus biologiques environnants.