Comprendre les principes sous-jacents des mécanismes biochimiques nécessite généralement l'acquisition de données spatiales. L'imagerie 4D (espace + temps) est un outil puissant pour étudier ces mécanismes dans l'espace et dans le temps. Le traitement des images générées nécessite des outils mathématiques et des algorithmes adaptés. Dans ce contexte, nous avons développé une plate-forme de manipulation et d'analyse d'images 4D, appelée BIOMODLAB, qui intègre divers composants pour visualiser, segmenter, manipuler etanalyser des jeux de données 4D. Développée avec les langages de programmation C++, Python3 et PyQt5, l’interface graphique de BIOMODLAB, dispose d'un interpréteur Python intégré. BIOMODLAB a été initialement développée pour étudier la division et la croissance cellulaire [1, 2]. BIOMODLAB est maintenant adapté pour étudier la déconstruction de la biomasse lignocellulosique lors de l'hydrolyse enzymatique dont l’impact sur la structure cellulaire peut être vu comme étant l’inverse de celui de la croissance [3]. En bref, BIOMODLAB fournit une interface unique intégrant des outils mathématiques et informatiques de traitement d'images pour obtenir des données quantitatives précises nécessaires à la modélisation des mécanismes biochimiques.