Publisher's Synopsis
Ce travail porte sur la pr�diction de l'interaction entre g�notype et environnement (GxE) et est appliqu�e au contexte sah�lien. Apr�s un tour d'horizon des principales m�thodes d'analyse de la litt�rature, nous proposons la m�thode APLAT. Le rendement de g�notypes pr�dit � l'aide de covariables d'environnement par un mod�le de simulation de cultures est d�velopp�e en s�rie de Taylor � l'ordre 1 au voisinage du vecteur de param�tres d'un g�notype de r�f�rence. Nous nous ramenons alors approximativement � un mod�le lin�aire o� la matrice des regresseurs est remplac�e par celle des d�riv�es partielles par rapport aux param�tres. Le tr�s grand nombre de param�tres vari�taux g�n�ralement constat�e dans les mod�les de simulation de cultures conduit � un nombre important de regresseurs; d'o� une estimation par r�gression Partial Least Squares (PLS). Par la suite, nous proposons APLAT-mixte, une extension de APLAT et introduisons la technique PLS-Mixte pour estimer les composantes de variance dans un mod�le o� il y a plus de regresseurs que d'observations. L'algorithme it�ratif propos�e consiste � imbriquer la r�gression PLS dans l'algorithme Expectation Maximization (EM).
