Alors que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) continuent de progresser dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, la robotique, les véhicules autonomes et le diagnostic de santé, un nouveau cadre d'application gagne du terrain à la fois dans les secteurs académique et industriel : la Neurobiohybridation. Ce domaine cherche à établir des connexions entre des neurones artificiels et biologiques dans le but de comprendre et potentiellement de réparer ou remplacer des fonctions cérébrales perdues suite à des maladies ou des accidents. Dans cette perspective, le développement de réseaux de neurones artificiels inspirés biologiquement, souvent appelés Réseaux de Neurones à Spikes (SNNs), est essentiel pour améliorer la compatibilité entre les systèmes neuronaux artificiels et biologiques. Notre thèse s'inscrit dans ce contexte en utilisant l'approche synchrone pour modéliser, mettre en œuvre et simuler des SNNs bio-inspirés et biomimétiques. En utilisant des vérificateurs de modèles, qui permettent de prouver ou d'extraire des propriétés des systèmes de manière formelle, notre objectif est d'acquérir une compréhension plus complète des comportements biologiques dans le future. Pour la première fois dans ce contexte, nous utilisons le langage Light Esterel pour atteindre nos objectifs. Nous démontrons son potentiel dans la mise en oeuvre de modèles neuronaux, initiant une bibliothèque de modèles pour explorer différents types de SNNs. Tout au long de cette thèse, nous avons développé un cadre complet basé sur Light Esterel pour modéliser, simuler et mettre en oeuvre divers modèles de SNNs. Pour aborder les expériences de neurobiohybridation, nous avons développé notre propre architecture matérielle, SynchNN, capable d'exécuter en temps réel des SNNs récurrents en utilisant notre bibliothèque de modèles. Le cadre que nous avons développé est complété par un framework de simulation en cours de développement, visant à réaliser des expériences de neurobiohybridation à l'avenir.