Le but de ma thèse est de développer des méthodes statistiques permettant d'estimer la position des gènes qui influencent l'expression d'un caractère à valeurs continues (QTL). Je propose d'abord un algorithme numérique permettant d'approcher la densité de transition des fréquences d'haplotypes sous un modèle de diffusion à deux loci avec recombinaison. Je montre aussi que cette méthode peut être utilisée pour calculer la vraisemblance de la position d'un gène. Je présente ensuite une méthode de cartographie de QTL par maximum de vraisemblance. Je calcule la vraisemblance à l'ordre 1 en utilisant l'espérance des fréquences d'haplotypes sous un modèle de Wright-Fisher à 3 loci avec recombinaison, dont je dérive une expression approchée. Je m'intéresse enfin au problème de la détection de QTL dans le cas de populations structurées. J'étudie la loi asymptotique du Transmission Desequilibrium Test (TDT) et en déduis des résultats concernant son erreur de première espèce et sa puissance