La modélisation des systèmes biologiques, particulièrement à l’échelle moléculaire, est une problématique nouvelle, issue de l’apport des techniques à haut débit. Le défi en modélisation mathématique est de pouvoir analyser le comportement de ces systèmes dynamiques de très grande dimension. L’enjeu est de taille, car la compréhension du fonctionnement normal et pathologique des cellules au niveau moléculaire, ouvre la voie aux thérapies ciblés pour des maladies systémiques telles que le cancer. Pour s’affranchir des problèmes liés à l’imprécision des valeurs des paramètres, cette thèse propose de travailler avec des ordres, plutôt qu’avec des valeurs précises de paramètres. Ceci conduit naturellement à l’utilisation de l’analyse tropicale pour obtenir des modèles réduits et hybrides. Ces développements ouvrent des nouvelles perspectives sur le plan mathématique, concernant l’étude de systèmes dynamiques. Cette étude propose quelques résultats concernant la tropicalisation des systèmes d’équations différentielles. Une autre partie de la thèse est consacrée à l’étude numérique des systèmes hybrides. La question ici est comment construire un modèle hybride qui reproduit un comportement expérimental donné, aussi comment identifier un modèle hybride à partir de séries temporelles. Cette thèse propose un algorithme original d’identification. Cet algorithme sépare le problème en deux sous-problèmes, notamment l’identification des paramètres des modes et l’identification des paramètres de commande des modes. Des applications à relativement grande échelle sont abordées par cette approche, notamment un modèle de cycle cellulaire chez les mammifères.