La gestion forestière nécessite de pouvoir prédire l'évolution des différentes parcelles, en particulier en terme de production et de qualité du bois. La recherche forestière, et plus particulièrement la dendrométrie fournissent ainsi aux gestionnaires des outils de prédiction adaptés, à l'exemple des modèles de croissance. Les modèles "peuplement", bien adaptés aux contraintes de la gestion forestière, ne permettent pas toujours de simuler des peuplements hétérogènes (mélangés, irréguliers en âge). Pour tenir compte de la forte variabilité des arbres dans les peuplements hétérogènes, les dendrométriciens ont cherché à modéliser l'évolution de chaque individu arbre en fonction de ses caractéristiques propres et de son environnement local. Ces Modèles Individu-Centré (MIC) semblent plus pertinents pour simuler des peuplements complexes. Cependant, ces MIC prenant en compte l'environnement local des arbres nécessitent un important jeu de données en entrée. En effet, les MIC ont besoin pour lancer une simulation de connaître avec précision l'état initial du peuplement, à l'échelle de chaque arbre. Il faut dès lors fournir au simulateur un état initial avec les caractéristiques de chacun des arbres, et leur position dans le peuplement dont on veut simuler l'évolution. Ces données sont rares, coûteuses à obtenir, et l'acquisition de telles données ne peut en pratique être envisagée que pour quelques placettes expérimentales. Dans ce contexte, il est possible d'utiliser un peuplement virtuel, proche du peuplement réel dont on veut simuler l'évolution, comme état initial pour un MIC. Il apparaît alors important que le peuplement virtuel simulé soit réaliste, c'est-à-dire qu'il reproduise les caractéristiques du peuplement réel qu'il représente, particulièrement ses caractéristiques spatiales. L'objectif de cette thèse est de construire des modèles de structure spatiale, permettant de simuler des peuplements virtuels réalistes. Ce travail est appliqué aux peuplements mélang