Les récents progrès, dans les domaines de la biologie computationnelle et des techniques de biologie moléculaire, ont conduit à l'émergence d'une nouvelle discipline appelée génomique des populations, et dont l'un des objectifs principaux est l'étude de la structure spatiale de la diversité génétique. Cette structure est déterminée à la fois par des forces neutres, comme la migration et la dérive, et des forces adaptatives comme la sélection naturelle, et trouve des applications importantes dans de nombreux domaines comme la génétique médicale ou la biologie de la conservation. Nous développons ici de nouvelles méthodes statistiques pour évaluer le rôle de la sélection naturelle et de l'environnement dans cette structure spatiale. Le modèle bayésien Dirichlet-multinomial de différenciation génétique est utilisé comme base à ces différentes méthodes. Dans un premier temps, nous proposons d'inclure des variables environnementales dans l'estimation de la structure génétique afin d'identifier les facteurs biotiques et abiotiques qui la déterminent. Ensuite, nous étudions la possibilité d'étendre le modèle Dirichlet-multinomial aux marqueurs dominants, devenus très populaires ces dernières années, mais affectés par différents biais de recrutement. Enfin, nous cherchons à séparer les effets neutres des effets de la sélection naturelle, afin, en particulier, d'identifier les régions du génome qui y sont soumis. Trois bases de données ont été analysées pour illustrer l'utilisation de ces nouvelles méthodes : des données humaines, des données de l'arganier du Maroc et des données de littorine. Finalement, nous avons développé trois logiciels implémentant ces différents modèles.