Suite aux travaux de Céline Carillier (2012-2015), des évaluations ssGBLUP ont été mises en place en 2018 pour les races caprines Alpine et Saanen. L’objectif est d’améliorer les précisions des évaluations pour maximiser le progrès génétique pour les caractères d’intérêt. Pour notre première étude, nous nous sommes intéressés à l’effet de la taille de la population de référence (limitée pour ces races) sur les précisions des évaluations. L’accroissement de la population d’apprentissage ne s’est pas systématiquement accompagné d’une hausse des précisions. Le ssGBLUP présente des biais et tend à surestimer ou sous-estimer les valeurs génomiques. Des hyperparamètres ont été introduits dans la construction de la matrice génomique du ssGBLUP pour limiter ces biais. Ces hyperparamètres (, et ) peuvent améliorer les biais tout en affectant de manière limitée les précisions. Pour les races Alpine et Saanen, les biais sont proches de 1 pour un compris entre 0,1 et 0,3 et un compris entre 3 et 4. L’hyperparamètre a peu d’effet sur les précisions et les biais, sa valeur par défaut (0,95) semble être optimale. Dans une deuxième partie, nous nous sommes intéressés à l’intégration de mutations causales ou de QTLs dans les modèles d’évaluations pour améliorer les précisions. Des mutations causales et des QTLs ont été détectés dans les races caprines. On peut citer le gène de la caséine s1 pour le taux protéique ou DGAT1 pour le taux butyreux. D’autres études ont identifié un QTL, localisé sur le chromosome 19, en Saanen. Il a été détecté pour les caractères : quantités de lait et de matières (grasses et protéiques), la distance plancher-jarret et pour la qualité de l’attache arrière. L’utilisation des génotypes de la caséine s1 ou DGAT1 dans les modèles d’évaluations (gene content) a été inefficace pour améliorer les précisions des évaluations. Le gene content est une méthode multicaractère où le « gene content » est un second caractère corrélé au caractère en sélection. Pour le taux protéique ou butyreux, les précisions avec le gene content sont entre -11 % et 0 % inférieures aux précisions du ssGBLUP. En pondérant les SNPs de manière adéquate avec un ssGBLUP (appelée Weighted ssGBLUP et notée WssGBLUP), les précisions des évaluations ont été améliorées. Cette méthode attribue des poids aux SNPs en fonction de leur association aux caractères. Ces poids sont intégrés dans la construction de la matrice de parenté génomique. Des gains jusqu’à +5 % et +14 % (Alpine et Saanen) ont été observés par rapport au ssGBLUP. Le WssGBLUP est plus adapté pour la race Saanen car des QTLs sont présents sur la majorité des caractères. Pour la race Alpine, le WssGBLUP s’est avéré intéressant pour le taux protéique. Le ssGBLUP reste la meilleure méthode lorsque le caractère a une architecture génétique polygénique. Enfin, nous nous sommes intéressés à des modèles d’évaluation génomiques haplotypiques. Les haplotypes ont été construits en regroupant plusieurs SNPs consécutifs ou en se basant sur le déséquilibre de liaison entre SNPs. Les haplotypes sont utilisés pour construire une matrice de parenté haplotypique ou convertis en pseudo-SNPs, pour construire une matrice de parenté génomique. En Alpine, les précisions du ssGBLUP haplotypiques (ou pseudo-SNPs) ont évolué entre -1 % et 19 % par rapport au ssGBLUP basé sur l’information des SNPs. En Saanen, les précisions ont évolué entre -3 % et +6 % par rapport au ssGBLUP. Nous avons appliqué le WssGBLUP avec des pseudo-SNPs. En Saanen, une amélioration des précisions jusqu’à +16 % par rapport au ssGBLUP a été observée. Les gains les plus forts (supérieurs à +10 %) sont obtenus pour les caractères avec un QTL identifié (lait, matières grasses et protéiques, taux protéique, qualité de l’attache arrière et distance entre le plancher et le jarret). En Alpine, des gains de précision entre -8 % et +5 % ont été observés par rapport au ssGBLUP selon le caractère excepté pour les matières grasses (+19 %). / Following Céline Carillier’s PhD (2012-2015), genomic evaluations based on the ssGBLUP were implemented in 2018 in the dairy goat breeds Alpine and Saanen. The objective of breeders is to improve the accuracy of genomic evaluations in order to maximize genetic gain for traits of interest. In our first study, we looked at the effect of the size of the reference population (limited for these breeds) on the accuracy of genomic evaluations. The increase of the training population was not systematically associated with an increase of genomic accuracies. The ssGBLUP has some biases and tends to overestimate or underestimate genomic value estimates. To avoid these biases, hyperparameters were introduced into the construction of the ssGBLUP genomic relationship matrix. An analysis of these hyperparameters (, and ) was carried out and we found that the choice of them improves bias while having a limited impact on genomic accuracy. For the Alpine and Saanen breeds, the biases are close to 1 for a between 0.1 and 0.3 and a between 3 and 4. The hyperparameter has little effect on accuracy and bias and its default value (0,95) seems to be optimal. In a second part of my thesis, we focused on the integration of causal mutations or QTLs into genomic evaluation models to improve genomic accuracy. Causal mutations and QTLs were detected in the Alpine and Saanen breeds such as the s1 casein gene for protein content or DGAT1 for fat content. Other studies have shown a QTL, located on chromosome 19, in the Saanen breed. It was detected for different traits: milk, fat and protein content, udder floor position and rear udder attachment. The use of genotypes for s1 casein or DGAT1 in genomic evaluation models (gene content) was inefficient in improving evaluation accuracy. The gene content is a multi-trait method where the "gene content" is a second trait correlated to the selected trait. Whether for protein or fat content, accuracies with gene content were between -11% and 0% lower than the ssGBLUP accuracies for the Alpine and Saanen breeds. We have shown by adequately weighting SNPs in an ssGBLUP (approach called Weighted ssGBLUP and noted WssGBLUP), the accuracy of evaluations could be improved. This method assigns weights to SNPs based on their association with traits. These weights are integrated into the construction of the genomic relationship matrix. Gains up to +5% for the Alpine breed and +14% for the Saanen breed were observed compared to the ssGBLUP. The WssGBLUP is more suitable for the Saanen breed because QTLs are present on the majority of traits. For the Alpine breed, WssGBLUP was interesting for the protein content. The ssGBLUP remained the most interesting method when the trait had a polygenic genetic architecture. Finally, in the last study, we focused on haplotype genomic evaluation models. Haplotypes were constructed either by grouping several consecutive SNPs or by using the linkage disequilibrium (LD) between SNPs. The haplotypes are then used to build a haplotypic relationship matrix or converted to pseudo-SNPs to build a genomic relationship matrix. In the Alpine breed, the accuracy of the haplotypic ssGBLUP (or pseudo-SNPs) was increased between -1% and 19% compared to an ssGBLUP based on SNP information. On the other hand, in the Saanen breed, the accuracy was increased between -3% and +6% compared to a ssGBLUP. Finally, we applied the WssGBLUP approach using pseudo-SNPs. In the Saanen breed, an improvement in accuracy up to +16% compared to a ssGBLUP was observed. The highest gains (above +10%) were obtained for traits with an identified QTL (milk, fat and protein yields, protein content, udder floor position and rear udder attachment). In the Alpine breed, accuracy gains between -8% and +5% were observed compared to ssGBLUP depending on the trait except for fat yield and fat content where the gains reach +19%.