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Cette thčse est consacrée ŕ l'apport de la modélisation 3D ŕ la neuroanatomie. Dans ce travail, nous nous intéressons ŕ l'organisation spatiale de populations de neurones dont l'approche histologique classique était dans l'incapacité de fournir une vision compréhensive. Une premičre partie montre que la modélisation 3D dévoile des agencements qui sous-tendent le mode de fonctionnement de groupes neuronaux et qu'elle a des vertus prédictives puisqu'elle ouvre de nouveaux questionnements par la mise en évidence d'organisations inédites. Une deuxičme partie révčle la difficulté de comparer plusieurs modčles 3D distincts et nous a conduits ŕ développer un algorithme de moyennage et de fusion de modčles ouvrant la porte ŕ la génération de modčles génériques représentatifs. La derničre partie met en évidence que la fusion de modčles 3D génčre des reconstructions biologiquement vraisemblables et permet d'évaluer le degré de recouvrement de populations de neurones de plusieurs modčles 3D. Ainsi par son approche quantitative, la modélisation 3D permet ŕ l'image de s'affranchir de son statut purement descriptif pour devenir, comme les autres paramčtres biologiques, une grandeur quantifiable.