Les phénotypes complexes observés dans les populations humaines contemporaines sont déterminés par la génétique, ainsi que par des facteurs environnementaux. Par exemple, la nutrition et les modes de vie jouent un rôle important dans le développement de maladies multifactorielles, comme l'obésité ou le diabète. L'adaptation sur de tels traits phénotypiques complexes survient généralement sous la forme de modification des fréquences alléliques à de multiple locus, un phénomène nommé sélection polygénique. Les avancées récentes des méthodes statistiques, ainsi que l'émergence des données issues du séquençage haut-débit permettent dorénavant la détection de ces signaux. Ici, nous visons à comprendre à quel point des changements environnementaux peuvent entraîner des modifications dans les pressions sélectives, ainsi que leurs impacts sur la sensibilité aux maladies. Dans ce but, nous proposons une analyse d'enrichissement en groupes de gènes (GSEA, Gene Set Enrichment Analysis) en utilisant des données de scores de sélection sur du polymorphisme nucléotidique (SNP, Single Nucleotide Polymorphism), pour quantifier la pression de sélection sur ces SNP (qui pourrait issus par exemple de méthodes de scan génomique). D'abord, nous effectuons une analyse de sensibilité des méthodes de scan génomique pour examiner leur exactitude. Nous utilisons une analyse par simulation pour étudier leurs performances sous un large éventail de scénarios démographiques complexes et des hypothèses de balayage sélectif fort (hard sweep) ou faible (soft sweep). Ensuite, nous développons SEL-GSEA, un outil utilisant des données de SNP pour identifier des voies biochimiques enrichies en pressions sélectives. Enfin, dans l'optique d'examiner les effets de potentiels changements environnementaux qui pourraient représenter des changements dans les pressions sélectives, nous utilisons SEL-GSEA et Gowinda (un outil disponible en ligne) lors d'une étude population-centrée. Nous analysons trois différentes populations (africains, européens et asiatiques) de la base de données HapMap. Pour obtenir les scores de sélection des SNP qui servent de base à SEL-GSEA, nous utilisons une combinaison de deux méthodes (iHS et XP-CLR) qui sont les plus performantes dans notre analyse de sensibilité. Les résultats de notre analyse montrent une forte pression de sélection sur les voies biochimiques liées à l'immunité, principalement en Afrique, ainsi que sur la glycolyse et la néoglucogenèse en Europe, qui sont des voies liées au métabolisme et au diabète. / The complex phenotypes observed nowadays in human populations are determined by genetic as well as environmental factors. For example, nutrition and lifestyle play important roles in the development of multifactorial diseases such as obesity and diabetes. Adaptation on such complex phenotypic traits may occur via allele frequency shifts at multiple loci, a phenomenon known as polygenic selection. Recent advances in statistical approaches and the emergence of high throughput Next Generation Sequencing data has enabled the detection of such signals. Here we aim to understand the extent to which environmental changes lead to shifts in selective pressures as well as the impact of those on disease susceptibility. To achieve that, we propose a gene set enrichment analysis using SNP selection scores that are simply scores that quantify the selection pressure on SNPs and they could be derived from genome-scan methods. Initially we carry out a sensitivity analysis to investigate which of the recent genome-scan methods identify accurately the selected region. A simulation approach was used to assess their performance under a wide range of complex demographic structures under both hard and soft selective sweeps. Then, we develop SEL-GSEA, a tool to identify pathways enriched for evolutionary pressures, which is based on SNP data. Finally, to examine the effect of potential environmental changes that could represent changes in selection pressures, we apply SEL-GSEA as well as Gowinda, an available online tool, on a population-based study. We analyzed three populations (Africans, Europeans and Asians) from the HapMap database. To acquire the SNP selection scores that are the basis for SEL-GSEA, we used a combination of two genome scan methods (iHS and XPCLR) that performed the best in our sensitivity analysis. The results of our analysis show extensive selection pressures on immune related pathways mainly in Africa population as well as on the glycolysis and gluconeogenesis pathway in Europeans, which is related to metabolism and diabetes.