Dans cette thèse, nous étudions différents aspects du Distance Geometry Problem (DGP). Le DGP est un problème inverse dans lequel un ensemble de distances par paire est inversé pour trouver une structure dans un espace euclidien, étant donné une certaine dimension K. Nous nous concentrons principalement sur l’application de la biologie structurelle, où nous pouvons exploiter les distances inter-atomiques pour calculer les structures des protéines. Pour cette application, nous sommes en mesure de discrétiser l’espace de recherche à l’aide de méthodes de branchement et de découpage. Nous étendons la méthode pour utiliser non seulement les informations de distance, mais aussi les angles de torsion. Nous présentons des expériences utilisant des données NMR réelles avec des résultats prometteurs. Ensuite, nous nous penchons sur la géométrie dynamique des distances en nous concentrant sur les mouvements humains, jetant ainsi les bases de futurs projets qui pourraient se concentrer sur la modélisation de la dynamique des protéines. En outre, nous discutons des cartes adaptatives, qui sont un autre exemple d’application de la DG dans laquelle nous pouvons exploiter plus que les informations de distance. Enfin, nous terminons par un bref ré sumé et une description des travaux en cours.