Ce travail porte sur la prediction de l'interaction entre genotype et environnement (GxE) et est appliquee au contexte sahelien. Apres un tour d'horizon des principales methodes d'analyse de la litterature, nous proposons la methode APLAT. Le rendement de genotypes predit a l'aide de covariables d'environnement par un modele de simulation de cultures est developpee en serie de Taylor a l'ordre 1 au voisinage du vecteur de parametres d'un genotype de reference. Nous nous ramenons alors approximativement a un modele lineaire ou la matrice des regresseurs est remplacee par celle des derivees partielles par rapport aux parametres. Le tres grand nombre de parametres varietaux generalement constatee dans les modeles de simulation de cultures conduit a un nombre important de regresseurs; d'ou une estimation par regression 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 modele ou il y a plus de regresseurs que d'observations. L'algorithme iteratif proposee consiste a imbriquer la regression PLS dans l'algorithme Expectation Maximization (EM)."