Parmi les outils d'aide à l'évaluation expérimentale des innovations variétales mis au point par les techniciens et les chercheurs, un grand nombre n'est pas adopté dans le monde agricole, malgré leur intérêt théorique. Parti de I'hypothèse que ce manque d'appropriation résulte, au moins en partie, d'un manque d'adéquation entre les outils et les besoins réels des acteurs, le travail réalisé associe une analyse de la diversité des usages de l'expérimentation pour l'évaluation variétale et un travail de conception d'un outil d'interprétation des résultats d'essais variétaux. L'ensemble des recherches est conduit sur le cas du blé tendre d'hiver.<br /> Dans un premier temps, des entretiens ont été effectués auprès d'une vingtaine d'acteurs impliqués dans la sélection, le développement des variétés, la multiplication, la distribution et la transformation des produits céréaliers. Ils mettent en évidence une grande diversité d'usages de I'expérimentation variétale. Quatre objectifs sous-tendent ces usages: (1) trier les génotypes, (2) les positionner géographiquement ou sur le marché, (3) acquérir une connaissance sur les génotypes, (4) et communiquer sur eux. Chaque objectif se distingue des autres par un petit nombre de critères de jugement des génotypes. Nous proposons une typologie des usages en 10 types, basée sur ces objectifs et critères, et sur les caractéristiques des réseaux expérimentaux (nombre d'essais et de génotypes, part du partenariat...). Dans chaque type, des différences peuvent être reliées à des logiques internes aux entreprises. Les entretiens mettent également en évidence un hiatus entre les informations recherchées et les informations que les acteurs tirent effectivement des expérimentations. Ce hiatus s'explique par des contraintes organisationnelles dans la mise en oeuvre des réseaux expérimentaux et par des difficultés lors du traitement des données (manque de temps disponible pour traiter les résultats; compétence requise pour I'usage d'outils d'analyse de I'interaction génotype-milieu...). Le besoin qui s'exprime le plus fortement est celui de mieux extraire I'information contenue dans les réseaux expérimentaux. Pour chacun des 10 usages, nous discutons de I'intérêt de 5 types d'outils susceptibles d'améliorer le recueil ou le traitement des données.<br /> Afin de répondre aux souhaits de différents acteurs de valoriser l'information multilocale et d'optimiser les réseaux, un outil d'aide à I'analyse permettant d'interpréter les variations de performances des génotypes à l'échelle d'un réseau est proposé dans un second temps. Cet outil repose sur I'association d'un diagnostic agronomique, basé sur une régression linéaire multiple appliquée à des génotypes révélateurs, et d'une analyse de I'interaction par régression factorielle, appliquée à tous les génotypes. Cette association a pour but d'apporter une validation agronomique des variables explicatives de I'interaction. Selon le génotype révélateur, le diagnostic permet d'expliquer de 70 à 99% des variations de rendement pour des réseaux de 10 à 35 milieux. Chaque site expérimental est ainsi caractérisé par la nature et la contribution des facteurs limitants aux pertes de rendement. Dans I'analyse de I'interaction, les paramètres génotypiques de la régression factorielle permettent d'interpréter les variations de comportement des génotypes en terme de tolérance aux facteurs limitants. Les notes de tolérance apparaissent bien corrélées aux notes déduites des observations pour les facteurs limitants visibles comme les maladies (nous avons obtenu une corrélation de 0.9 pour la rouille brune). Cette méthode permet donc d'évaluer aussi la tolérance des génotypes aux facteurs limitants dont I'effet n'est pas facilement observable (stress hydrique, carences en azote...). En réponse aux besoins exprimés par les acteurs, et pour prendre en compte la diversité des usages de I'expérimentation variétale, nous discutons de la façon de simplifier et d'améliorer la méthode pour analyser les résultats d'essais, et nous évoquons les ajustements des pratiques actuelles d'évaluation qui pourraient être liées à I'adoption de cet outil.

Un des principaux enjeux de l’amélioration des plantes consiste aujourd’hui à faire face au changement climatique, en assurant un rendement élevé et plus stable dans des systèmes agricoles économes en intrants (eau, fertilisants) et respectueux de l’environnement. Les nouvelles variétés de blé devront non seulement être tolérantes aux stress hydriques et aux fortes températures, mais aussi continuer à être productives avec des apports limités en fertilisation, tout en maintenant une qualité du grain adaptés aux différents usages. De nouvelles méthodes de prédiction des réponses des blés à ces stress sont indispensables pour avancer dans cette direction. Dans ce travail, nous avons tout d’abord identifié les stress qui régissaient les interactions entre génotypes et les environnements (GxE) dans les essais considérés, puis développé un modèle génomique de l’adaptation à un stress environnemental (Factorial Regression genomic Best Linear Unbiased Prediction ou FR-gBLUP), en particulier pour le stress hydrique. En émettant l’hypothèse que plus des variétés de blés sont génétiquement proches, plus elles répondront de façon similaire à un stress environnemental donné, nous avons mesuré par validation croisée des gains de précision de prédiction par rapport à un modèle additif variant entre 3.5% et 15.4%. Des simulations complètent l’étude en démontrant que plus la part de variance expliquée par les réponses au stress considéré est importante, plus le modèle FR-gBLUP apporte un gain de précision. Pour prédire les réponses variétales à un stress particulier, les environnements doivent être finement caractérisés pour les stress limitant le développement des plantes. En nous intéressant plus particulièrement au stress azoté en France, nous avons établi des indicateurs de stress à partir d’un modèle de culture, et les avons comparés à des indicateurs classiques, tels que le type de conduite azotée ou l’azote disponible. Nous avons ainsi mis en évidence l’intérêt des modèles de culture pour caractériser les interactions GxE et pour prédire la réponse génomique au stress azoté, à condition que le signal d’interaction soit assez fort. Au-delà de l’application potentielle de ces méthodes pour la sélection ou la recommandation de variétés de blés plus adaptées ou plus résistantes au changement climatique, les résultats de ce travail démontrent aussi l’intérêt de la complémentarité des approches éco-physiologiques et génétiques. / In a climate change context, assuring high and stable yield in more sustainable agricultural systems is a major challenge for plant breeding. We are aiming for future wheat varieties which will be heat and drought tolerant, and also productive in limited fertilization input environments. New prediction methods of the response to these stresses are needed to move forward. In this study, we first identified stresses that generated interactions between genotypes and environments (GxE) in our experimental trials and then developed a genomic model for adaptation to a particular environmental stress (Factorial Regression genomic Best Linear Unbiased Prediction ou FR-gBLUP), in our case drought. This model hypothesizes that the more individuals are genetically close, the more their response to a stress will resemble. We used cross-validations to measure prediction accuracy gains compared to an additive model and observed gains between 3.5% and 15.4%. Besides, simulation studies showed that the more the variance explained by the responses to the stress is important, the more the FR-gBLUP model will improve the additive model. Furthermore, fine characterization of the stresses limiting the plants’ growth is required to predict varietal responses to a particular stress. We focused on the particular case of nitrogen stress in France. By establishing crop model based stress indicators and comparing them to classical indicators, such as the management system or the available nitrogen, we pointed out the interest of crop model to characterize GxE interactions and to predict the genomic response to nitrogen stress, as long as the GxE interaction signal is strong enough. Beyond the potential applications of these methods for breeding or recommendation for varieties more adapted or tolerant to environmental stresses, this study also raises the interest of coupling eco-physiological and genetics approaches.

L’étude des rendements en blé a mis en évidence une stagnation apparue dans les années 1990, notamment en France, et principalement lié aux stress hydrique et thermique. Dans ce contexte, améliorer la tolérance du blé européen à ces stress est de première importance. Cette étude avait pour but d’étudier le déterminisme génétique de la tolérance à ces stress chez le blé. Pour ce faire, trois populations de blé tendre du CIMMYT combinant des caractères d’adaptation à ces stress ont été cultivées en conditions irriguée, sèche et stress thermique irriguée plusieurs années. Des caractères physiologiques et agronomiques ont été mesurés sur un réseau de 15 essais. Une méthodologie de caractérisation environnementale a été développée et a permis l’identification de six scenarii de stress au sein du réseau. Une covariable environnementale représentative de chacun a été extraite. L’utilisation des modèles de régression factorielles a permis la décomposition de l’interaction génotype x environnement ainsi que la mise en évidence d’une sensibilité différentielle au stress dans le germplasm. Une recherche de QTL multi-environnementale a conduit à la détection de régions génomiques contrôlant les caractères physiologiques et agronomiques ainsi que leurs interactions avec l’environnement. De la caractérisation environnementale à la détection de QTL, cette étude a abouti au développement d’un outil pour les sélectionneurs permettant l’évaluation du potentiel des génotypes face à une gamme d’environnement, mais aussi à l’identification de régions génomiques impliquées dans le contrôle de la tolérance aux stress hydrique et thermique chez le blé tendre. Ceci pourrait améliorer la tolérance à ces stress au sein du germplasm européen. / A stagnation of wheat yield was reported in France and other countries worldwide since the 1990’s, which incriminated mainly drought and heat stress. Improving the European wheat tolerance to them is of first importance. This study aimed to investigate the genetic determinism of the tolerance to such stresses. Three CIMMYT bread wheat populations combining complementary heat and drought adaptive habits were grown in Northern Mexico under irrigated, drought and heat-irrigated treatments from 2011 to 2013. The trial network comprised 15 trials and both physiological and agronomic traits were scored. First, an environmental characterization methodology was developed and resulted in the identification of six main environmental scenarios in the network. A representative environmental covariate was extracted from each of them. Then, a factorial regression model leaded to the dissection of the genotype-by-environment interaction and highlighted differential stress sensitivity of the germplasm. Finally, a multi-environmental QTL detection resulted in the discovery of genomic regions involved in the control of both physiological and agronomic traits and the study of their sensitivity to the environment. From the environmental characterization to the QTL detection, this study resulted in the development of a tool for breeders which may enable the evaluation of the potential of any genotypes in front of a range of environment, but also the identification of genomic regions involved in the control of the tolerance to drought and heat stress in bread wheat. This may help in improving the tolerance of the European bread wheat germplasm to drought and heat stress.