La schizophrénie et le trouble bipolaire sont les troubles psychiatriques majeurs pesant colossalement en termes économique, social ainsi qu’humain, menant généralement à une marginalisation de la population affectée, notamment en absence d’intervention psychosociale et familiale. Ce mémoire se consacre à l’étude et prédiction de ces troubles à partir des trajectoires neuro-développementales et des déterminants génétiques, du sexe et du trauma chez les enfants génétiquement à risque étant nés d’un parent affecté par ces maladies. Il s’inscrit dans le cadre de développer un outil prédictif impliquant des scores de risque génétique et des indicateurs de risque, pouvant être utile spécifiquement dans le cadre des cliniques de soins primaires en permettant essentiellement de distinguer la progéniture la plus à risque de celle à faible risque de transition ultérieure vers les troubles en question. Le recours aux modèles mixtes linéaires à classes latentes (JLCM) a permis la modélisation conjointe multivariée de l’évolution dans le temps des indicateurs de quatre domaines cognitifs, à savoir mémoire épisodique, mémoire de travail, vitesse de traitement et fonction exécutive ainsi que de l’événement clinique du diagnostic de la schizophrénie ou du trouble bipolaire pour l’étude d’un échantillon de 67 enfants de la population de l’Est du Québec à stratifier et ce, après avoir présenté leur fondement mathématique théoriquement et examiné leur identifiabilité empiriquement. / Schizophrenia and bipolar disorder are major psychiatric disorders weighing colossally in economic, social and human terms, generally leading to the marginalization of the affected population, mainly in the absence of psychosocial and family therapies. This thesis is devoted to study and predict the development of these psychiatric disorders using neuro-developmental trajectories and genetic determinants for children at genetic risk of schizophrenia (SZ) and bipolar disorder (BP), i.e. those who are born to a parent affected by these illnesses. The main aim is to develop a predictive tool involving genetic risk scores and risk indicators, which may be useful in the intervention in the primary care clinic to distinguish the most offspring at risk of later transition to these disorders among the high-risk children born to a parent affected. The use of joint latent class mixed modeling (JLCM) of time-to-event and the evolution over time of several longitudinal outcomes, while taking into account the confounding variables effects was necessary for the study of a sample of 67 children from the population of Eastern Quebec to be stratified, after having presented theoretically their mathematical basis and examined empirically their identifiability.