La sclérose en plaques (SEP) est la maladie neurologique évolutive la plus courante chez les jeunes adultes dans le monde et représente donc un problème de santé publique majeur avec environ 90 000 patients en France et plus de 500 000 personnes atteintes de SEP en Europe. Afin d'optimiser les traitements, il est essentiel de pouvoir mesurer et suivre les altérations cérébrales chez les patients atteints de SEP. En fait, la SEP est une maladie aux multiples facettes qui implique différents types d'altérations, telles que les dommages et la réparation de la myéline. Selon cette observation, la neuroimagerie multimodale est nécessaire pour caractériser pleinement la maladie. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est devenue un biomarqueur d'imagerie fondamental pour la sclérose en plaques en raison de sa haute sensibilité à révéler des anomalies tissulaires macroscopiques chez les patients atteints de SEP. L'IRM conventionnelle fournit un moyen direct de détecter les lésions de SEP et leurs changements, et joue un rôle dominant dans les critères diagnostiques de la SEP. De plus, l'imagerie par tomographie par émission de positons (TEP), une autre modalité d'imagerie, peut fournir des informations fonctionnelles et détecter les changements tissulaires cibles au niveau cellulaire et moléculaire en utilisant divers radiotraceurs. Par exemple, en utilisant le radiotraceur [11C]PIB, la TEP permet une mesure pathologique directe de l'altération de la myéline. Cependant, en milieu clinique, toutes les modalités ne sont pas disponibles pour diverses raisons. Dans cette thèse, nous nous concentrons donc sur l'apprentissage et la prédiction des altérations cérébrales dérivées des modalités manquantes dans la SEP à partir de données de neuroimagerie multimodale.