The objective of this thesis is to use non-invasive data (body surface potentialmapping, BSPM) to personalise the main parameters of a cardiac electrophysiological(EP) model for predicting the response to cardiac resynchronization therapy(CRT). CRT is a clinically proven treatment option for some heart failures.However, these therapies are ineffective in 30% of the treated patients and involvesignificant morbidity and substantial cost. The precise understanding of the patientspecificcardiac function can help to predict the response to therapy. Until now, suchmethods required to measure intra-cardiac electrical potentials through an invasiveendovascular procedure which can be at risk for the patient.We developed a non-invasive EP model personalisation based on a patientspecificsimulated database and machine learning regressions. First, we estimatedthe onset activation location and a global conduction parameter. We extended thisapproach to multiple onsets and to ischemic patients by means of a sparse Bayesianregression. Moreover, we developed a reference ventricle-torso anatomy in order toperform an common offline regression and we predicted the response to differentpacing conditions from the personalised model. In a second part, we studied theadaptation of the proposed method to the input of 12-lead electrocardiograms (ECG)and the integration in an electro-mechanical model for a clinical use. The evaluationof our work was performed on an important dataset (more than 25 patients and150 cardiac cycles). Besides having comparable results with state-of-the-art ECGimaging methods, the predicted BSPMs show good correlation coefficients with thereal BSPMsL’objectif de cette thèse est d’utiliser des données non-invasives (electrocardiogrammes,ECG) pour personnaliser les principaux paramètres d’un modèle électrophysiologique(EP) cardiaque pour prédire la réponse à la thérapie de resynchronisationcardiaque. La TRC est un traitement utilisé en routine clinique pourcertaines insuffisances cardiaques mais reste inefficace chez 30% des patients traitésimpliquant une morbidité et un coût importants. Une compréhension précise de lafonction cardiaque propre au patient peut aider à prédire la réponse à la thérapie.Les méthodes actuelles se basent sur un examen invasif au moyen d’un cathéter quipeut être dangereux pour le patient.Nous avons développé une personnalisation non-invasive du modèle EP fondéesur une base de données simulée et un apprentissage automatique. Nous avons estimél’emplacement de l’activation initiale et un paramètre de conduction global.Nous avons étendu cette approche à plusieurs activations initiales et aux ischémiesau moyen d’une régression bayésienne parcimonieuse. De plus, nous avons développéune anatomie de référence afin d’effectuer une régression hors ligne unique et nousavons prédit la réponse à différentes stimulations à partir du modèle personnalisé.Dans une seconde partie, nous avons étudié l’adaptation aux données ECG à12 dérivations et l’intégration dans un modèle électromécanique à usage clinique.L’évaluation de notre travail a été réalisée sur un ensemble de données important(25 patients, 150 cycles cardiaques). En plus d’avoir des résultats comparables avecles dernières méthodes d’imagerie ECG, les signaux ECG prédits présentent unebonne corrélation avec les signaux réels
