Dans cette thèse, notre objectif est de contribuer au développement d’outils d’aide à la décision dans le domaine de la santé, en nous basant sur la modélisation mathématique et la modélisation à base d’agents. Les deux sujets auxquels nous nous intéressons dans ce travail, sont l'évolution du cancer et la propagation du coronavirus. Les deux phénomènes biologiques peuvent être modélisés par des équations différentielles d’une part et par les multi-agents d’autre part et la simulation numérique par les deux approches fournit des outils d’aide à la décision intéressants dans les deux cas. Dans une première partie de ce mémoire, nous nous intéressons, à l’étude du développement d’une tumeur cancéreuse non encore traitée. Pour ce faire, deux différentes approches sont adoptées. Dans la première approche le suivi de l’évolution de la masse tumorale se fait au niveau macroscopique. La tumeur est modélisée en tant qu’amas de cellules disposant d’une densité et d’une forme évoluant suivant le développement de la tumeur. La modélisation utilisant un système d’équations aux dérivées partielles, nous permet dans ce cas de calculer les densités des différents types de cellules composant la tumeur et de simuler l’évolution de la forme de la tumeur. Le suivi du contour de la tumeur est fait à l’aide de la méthode des lignes de niveaux pour laquelle la vitesse normale est calculée de deux fa ̧cons différentes. La première en utilisant la vitesse de Darcy pour transporter les valeurs de la fonction level-set et la deuxième en utilisant l’optimisation de forme pour calculer la vitesse de déformation en passant par un problème adjoint. La seconde approche se fait au niveau microscopique. Chaque cellule est modélisée individuellement en tant qu’agent en interaction continue avec son environnement ainsi qu’avec les autres cellules. La modélisation utilise dans ce cas la simulation multi-agents pour décrire le comportement des différents types de cellules ainsi qu’une équation aux dérivées partielles pour décrire la diffusion du nutriment dans leur environnement. Une étude de la sensibilité de ce modèle à chacun de ses paramètres est ensuite menée pour mieux anal- yser le modèle et le comprendre. Nous étudions par la suite le cas spécifique du cancer de la prostate sous traitements combinés d’hormonothérapie et curiethérapie à bas débit de dose. Nous utilisons un système d’équations aux dérivées partielles pour décrire le comportement des cellules de la prostate et leur réponse aux différents traitements. Les simulations numériques permettent de définir une stratégie thérapeutique pour combiner au mieux les effets des deux traitements sur la tumeur mais aussi sur la qualité de vie des patients qui se dégrade à cause des effets secondaires de chaque thérapie. Les résultats obtenus ont été discuté avec des oncologues. La résolution numérique des équations aux dérivées partielles est faite sous le logiciel FreeFem++ en utilisant la méthode des éléments finis. Dans le cas du modèle hybride de croissance tumorale, l’équation de dif- fusion du nutriment est résolue sous Matlab en utilisant la méthode des différences finies et reliée à Netlogo pour les simulations à base d’agents. Dans la deuxième partie du travail, en utilisant la simulation multi-agents, nous avons simulé la propagation du Covid-19 à l’aide des modèles compartimentaux. Nous avons étudié l’impact de différentes mesures sanitaires sur l’évolution de la pandémie et mis en place un outil d’aide à la décision et de surveillance épidémiologique pour le suivi de la crise sanitaire engendrée par la maladie du Covid-19. Les simulations utilisant les multi-agents sont implémentées sous le logiciel Netlogo.