Ce travail porte sur la pr diction de l'interaction entre g notype et environnement (GxE) et est appliqu e au contexte sah lien. Apr s un tour d'horizon des principales m thodes d'analyse de la litt rature, nous proposons la m thode APLAT. Le rendement de g notypes pr dit l'aide de covariables d'environnement par un mod le de simulation de cultures est d velopp e en s rie de Taylor l'ordre 1 au voisinage du vecteur de param tres d'un g notype de r f rence. Nous nous ramenons alors approximativement un mod le lin aire o la matrice des regresseurs est remplac e par celle des d riv es partielles par rapport aux param tres. Le tr s grand nombre de param tres vari taux g n ralement constat e dans les mod les de simulation de cultures conduit un nombre important de regresseurs; d'o une estimation par r gression Partial Least Squares (PLS). Par la suite, nous proposons APLAT-mixte, une extension de APLAT et introduisons la technique PLS-Mixte pour estimer les composantes de variance dans un mod le o il y a plus de regresseurs que d'observations. L'algorithme it ratif propos e consiste imbriquer la r gression PLS dans l'algorithme Expectation Maximization (EM).