L’épilepsie est une maladie neurologique fréquente et invalidante. Sa définition repose sur des critères électroencéphalographiques. L’électroencéphalographie (EEG) est donc un examen essentiel pour poser le diagnostic de la maladie. Parmi les multiples causes de l’épilepsie, nous avons choisi d'étudier les dysplasies corticales focales (FCD) et les accidents vasculaires cérébraux (AVC). Pour ce faire, nous avons simulé, via un modèle computationnel appelé eCOALIA, des EEG de participants sains, mais également de patients atteints d’une épilepsie due à une FCD ou AVC, en état de repos. Ces différentes simulations, dans des contextes physiologiques ou pathologiques, nous ont permis d'étudier, via le modèle, les modifications neurobiologiques en cause et leur localisation au sein du cortex cérébral. Pour que les simulations soient le plus proches possible des EEG réels des participants, nous avons également développé des méthodes de comparaison des EEG, via le calcul d'index de similarité. Enfin, nous avons automatisé une partie des simulations afin de permettre l’utilisation de ce modèle en pratique clinique à l’avenir. Ce travail porte sur la modélisation d’EEG proches d’EEG réels pour simuler des « jumeaux » virtuels, ce qui permet de personnaliser la compréhension de la maladie et la prise en charge de celle-ci à un niveau individuel.