Le problème direct repose sur des modèles de milieux de propagation (tissus constitutifs de la tête) s’appuyant sur des équations biophysiques qui relient les sources aux potentiels générés (mesures EEG/SEEG). Ces modèles sont construits à partir, d’une part, des structures cérébrales qui sont en réalité anatomiquement complexes, inhomogènes et anisotrope et, d’autre part, à partir des paramètres de sources également complexes à modéliser en raison de leur dynamique spatio-temporelle. Grâce à l’utilisation en routine clinique des stimulations électriques intracérébrales, qui sont parfaitement déterministes (lieu, amplitude, fréquence,…), on peut déterminer et maîtriser les paramètres de « sources » intracérébrales. Le problème direct se ramène alors à la modélisation des structures cérébrales et de leur conductibilité. Sous certaines hypothèses, nous effectuons une analyse de sensibilité des paramètres du modèle de propagation basée sur des constructions \{FEM\} réalistes à 5 compartiments extraits des images \{CT\} et \{IRM\} des patients explorés en intracérébrale. Nous discuterons les performances de différents modèles de milieux de propagation (FEM, \{BEM\} et sphérique) et nous justifierons de leurs limites en fonction de la localisation de la stimulation : profonde, médiane ou latérale. Nous comparons également les résultats obtenus lorsque nous prenons en compte les mesures simultanées d’EEG surface et de profondeur (SEEG). Pour conclure, nous aborderons le problème inverse de localisation de sources à partir de données intracérébrales \{SEEG\} en fonction du modèle biophysique et du nombre de sources. Cette étude de localisation de source basée sur la pondération des mesures \{SEEG\} au voisinage des sources a été appliquée sur plusieurs activités simultanées sur des données en présence de simulations électrique intracérébrale et plus largement sur des données cliniques.