La drépanocytose est une maladie causée par une seule mutation dans le gène de la bêta-globine. Les complications liées à la maladie se manifestent sur le plan génétique, épigénique, transcriptionnel, et métabolique. Les approches intégratives des technologies de séquençage à haut-débit permettent de comprendre le mécanisme pathologique et de découvrir des thérapies en lien avec la maladie. Dans cette thèse, j’intègre divers jeux de données omiques et j’applique des méthodes statistiques pour élaborer de nouvelles hypothèses et analyser les données. Dans les deux premières études, je combine les résultats des études d'association pangénomique d'hémoglobine fœtale (HbF) et des globules rouges denses déshydratés (DRBC) avec l'expression génique, l'interaction chromatinienne, les bases de données relatives aux maladies et les cibles médicamenteuses sélectionnées par des experts. Cette approche intégrative a révélé trois nouveaux loci sur le chromosome 10 (BICC1), le chromosome 19 (KLF1) et le chromosome 22 (CECR2) comme régulateurs de l'HbF. Pour l’étude sur la densité de globules rouges, quatre cibles médicamenteuses (BCL6, LRRC32, KNCJ14 et LETM1) ont été identifiées comme des modulateurs potentiels de la sévérité. Dans la troisième étude, j’intégre la métabolomique à la génomique pour établir une relation causale entre la L-glutamine et les crises douleurs en utilisant la randomisation mendélienne. En outre, nous avons identifié 66 biomarqueurs pour 6 complications liées à la drépanocytose et le débit de filtration glomérulaire estimé (DFGe). Enfin, dans la dernière étude j’ai appliqué une approche de clustering aux métabolites que j’ai ensuite combiné aux données de génotype. J’ai découvert des changements métabolomiques mettant en évidence des familles de métabolites impliqués dans les dysfonctionnements rénaux et hépatiques, en plus de confirmer le rôle d'une classe d'acides gras dans la formation en faucille des globules rouges. Ce travail met en évidence l'importance des approches multi-omiques pour découvrir de nouveaux mécanismes biologiques et étudier les maladies humaines. / Sickle cell disease is a monogenic disorder caused by a point mutation in the beta-globin gene. The complications related to the disease are characterized by a broad spectrum of distinct genetic, epigenetic, transcriptional, and metabolomic states. Integrative high-throughput technologies approaches to sickle cell disease pathophysiology are crucial to understanding complications mechanisms and uncovering therapeutic interventions. In this thesis, I integrate various omics datasets and apply statistical methods to derive new hypotheses and analyze data. I combine genome-wide association studies results of fetal hemoglobin (HbF) and dehydrated dense red blood cells (DRBC) with gene expression, chromatin interaction, disease-relevant databases, and expert-curated drug targets. This integrative approach revealed three novel loci on chromosome 10 (BICC1), chromosome 19 (KLF1) and chromosome 22 (CECR2) as key modulators of HbF. For DRBC, four drug targets (BCL6, LRRC32, KNCJ14, and LETM1) were identified as potential severity modifiers. Using mendelian randomization, I integrated metabolomics with genomics in the third study to establish a potential causal relationship between L-glutamine and painful crisis. Additionally, we identified 66 biomarkers for 6 SCD-related complications and estimated glomerular filtration rate (eGFR). Finally, the last study applied a clustering framework to metabolites which I then combined with genotypes. I found specific metabolomics changes highlighting families of metabolites involved in renal and liver dysfunction and confirming the role of a class of fatty acids in red blood cell sickling. This work highlights the importance of multi-omics approaches to unearth new biology and study human diseases.