Les amas de galaxies sont les objets gravitationnellement liés les plus massifs de l'Univers. Ils se forment à partir des pics les plus élevés des champs de densité primordiaux et sont situés aux noeuds d'un réseau filamentaire complexe appelé "toile cosmique". Le nombre d'amas en fonction de la masse et du redshift est une sonde puissante pour contraindre les paramètres du modèle cosmologique. La comparaison entre l'observation des amas et les prédictions théoriques nécessite une modélisation précise de la population d'amas, qui doit tenir compte des caractéristiques observables des amas, ainsi que de leurs relations physiques avec des quantités cachées telles que la masse totale. L'utilisation d'un modèle imprécis peut entraîner des contraintes biaisées sur les paramètres cosmologiques. Avec la nouvelle génération de grands relevés d'amas, qui réduira considérablement les incertitudes statistiques des analyses cosmologiques, il devient crucial d'identifier et de réduire toutes les sources possibles de biais associés à une modélisation inexacte. Il est donc important d'améliorer notre compréhension des processus physiques ayant un impact sur les amas de galaxies, et de tester les impacts des hypothèses de modélisation sur les analyses cosmologiques. Dans cette thèse, j'ai abordé ces questions en me concentrant sur deux aspects : la caractérisation de la distribution de la matière dans les environnements d'amas, au-delà de l'hypothèse commune de symétrie sphérique ; et l'impact de l'hypothèse d'un modèle d'amas inexact dans le processus de détection, et son influence sur l'analyse cosmologique. Au sujet de la distribution de la matière dans et autour des amas, j'ai réalisé trois études, en me concentrant en particulier sur la composante gazeuse. Tout d'abord, j'ai étudié statistiquement la distribution azimutale de la matière dans un ensemble d'amas simulés, en quantifiant l'écart par rapport à la symétrie sphérique. J'ai montré que les caractéristiques azimutales du gaz sont fortement corrélées avec celles de la matière noire et avec les propriétés structurelles et physiques de l'amas, ainsi qu'avec le nombre de filaments connectés à l'amas. Deuxièmement, j'ai analysé la détectabilité des structures filamentaires dans la périphérie des amas de galaxies en utilisant des méthodes statistiques, basées sur des observations de rayons X et de galaxies de l'amas Abell 2744. Pour la première fois dans une analyse des seuls rayons X, j'ai identifié trois filaments connectés à l'amas. À partir de la distribution tridimensionnelle des galaxies, j'ai identifié deux structures filamentaires supplémentaires le long de la ligne de visée, à l'avant et à l'arrière de l'amas. Troisièmement, j'ai entraîné un modèle génératif pour produire des images d'amas de galaxies avec des morphologies réalistes, en évitant les coûts de calcul élevés des simulations cosmologiques. J'ai montré que les images produites par ce modèle présentent des morphologies anisotropes à grande échelle, offrant un réalisme amélioré par rapport aux images à symétrie sphérique générées de manière analytique. À petite échelle, les images générées par le modèle semblent plus lisses, plus sphériques et légèrement moins concentrées que les images d'entraînement, en moyenne. Cela peut empêcher leur utilisation à la place de simulations à haute résolution, mais elles peuvent être utiles pour améliorer le réalisme dans des applications à faible résolution. Dans la seconde approche, j'ai étudié l'effet du modèle d'amas dans la détection d'amas de galaxies avec la méthode du matched multi-filter dans le contexte de la mission Planck, en étudiant le cas où la population réelle d'amas diffère du modèle supposé dans le template de détection. J'ai montré que la forme du profil de l'amas a un fort impact sur la fonction de complétude, alors que l'effet des morphologies d'amas non sphériques est modéré, et que ces impacts affectent les contraintes cosmologiques, les déplaçant jusqu'à ~1σ.