L’évolution future de la calotte groenlandaise est une préoccupation sociétale majeure de par sa contribution potentielle à la remontée du niveau marin global. Elle est contrôlée par la dynamique de la glace et les conditions climatiques. Sa modélisation est un véritable défi à cause du manque de données disponibles à l’échelle de la calotte, et des processus d’interactions climat-calotte à très fine échelle. Pour mieux comprendre le rôle du Groenland dans le système climatique, j’ai d’abord développé une méthode d’inversion pour obtenir des conditions initiales fiables du modèle de glace GRISLI.J’ai ensuite appliqué cette procédure au couplage de GRISLI avec un modèle atmosphérique régional (MAR). J’ai alors montré que la représentation des interactions atmosphère – calotte est essentielle pour ne pas sous-estimer la remontée du niveau marin dans les projections pluri-centennales. Enfin, nous avons appliqué ces modèles au dernier interglaciaire (130 – 115 ka), période chaude au cours de laquelle le niveau marin était 6-9 m plus haut qu’à l’actuel. Ce travail montre que l’apport de la régionalisation des champs atmosphériques grande échelle est nécessaire pour la représentation des interactions climat – calottes. / The evolution of the Greenland ice sheet in the future is a major societal issue, given its potential contribution to global sea level rise. The ice sheet is controlled by ice dynamics and climate conditions. Its modelling is a challenge due to the lack of data covering the whole ice sheet and the fine scale of the interaction processes between the ice sheet and the atmosphere. To improve our understanding of the role of the Greenland ice sheet in the climate system, I have first developed an inverse method to obtain appropriate initial conditions for the GRISLI ice sheet model. I then applied this procedure for coupling the MAR regional atmospheric model to GRISLI. I have shown that representing atmosphere – ice sheet interactions at fine scales is essential to avoid underestimating global sea level rise in multi-centennial future projections. Finally, I have used the same models to study the last interglacial (130 – 115 ky BP), which is a warm period during which the sea-level was 6 to 9 m higher than today. My work shows that downscaling large scale model outputs at the regional scale is required to represent climate – ice sheet interactions.