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Genomic selection is a powerful tool for predicting phenotypes or genetic values of non-observed individuals, based on a panel both phenotyped and genotyped. The mixed models GBLUP usually utilized take into account all markers simultaneously, assuming that all their effects all follow the same Gaussian distribution. Knowledge of the biological mechanisms underlying phenotypic variation is therefore not taken into account in such modeling. The aim of this thesis is to integrate in GBLUP models a priori knowledge, such as genomic regions involved in the variation of the traits of interest or networks of genes, in order to evaluate the potential for improvement of accuracies. These models were applied to the Helianthus annuus L. sunflower specie on three traits (flowering time, yield and leaf senescence) in 13 several environments. One of the main challenges of genetic studies on sunflower hybrids is to model hybrid vigor, or heterosis. Different hypotheses, including dominance, over-dominance and epistasis have been proposed to clarify the genetic mechanisms underlying the heterosis phenomenon, but their importance is not clearly known. In this context, the first part of this study aimed to test the efficiency of the GS in an hybrid population from the crossing of 36 female lines with 36 male lines. For this purpose, models taking into account non-additive effects were experimented, and the results validated experimentally in field over two years. The prediction of the genetic values of the hybrids was conclusive, so we looked for a priori information to integrate with these models. SNPs involved in the variation of the three traits of interest were searched using several models of GWAS (additive and non-additive). Moreover, in order to test models taking into account epistatic interactions, SNPs located in known gene networks have been sought. Finally the integration of the genomic regions involved in the variation of the traits, into the GBLUP models, was conducted. Two methods were implemented for this, namely the modeling of a priori information in the random part (MultiBLUP model) or in the fixed part of the models. These methods do not show significant improvement in accuracies compared to GBLUP models without a priori information., La sélection génomique (GS) est un outil puissant pour prédire les phénotypes ou les valeurs génétiques d'individus encore non observés, sur la base d'un panel à la fois phénotypé et génotypé. Les modèles mixtes GBLUP habituellement utilisés prennent en compte tous les marqueurs simultanément, en postulant que leurs effets suivent tous la même distribution gaussienne. Les connaissances des mécanismes biologiques sous-jacent à la variation phénotypique ne sont donc pas pris en compte dans une telle modélisation. Le but de cette thèse est d'intégrer dans des modèles GBLUP des connaissances a priori, comme des régions génomique impliquées dans la variation des caractères d'intérêt ou encore des réseaux de gènes, afin d'évaluer le potentiel d'amélioration de la précision de prédiction. Ces modèles ont été appliqués à l'espèce de tournesol Helianthus annuus L., sur trois caractères (la floraison, le rendement et la sénescence foliaire) dans 13 environnements différents. L'un des principaux défis des études sur les hybrides de tournesol est de modéliser la vigueur hybride, ou hétérosis. Différentes hypothèses, incluant la dominance, la superdominance et l'épistasie ont été proposées pour clarifier les mécanismes génétiques sous-jacents au phénomène de l'hétérosis, mais leur importance n'est pas clairement connue. Dans ce contexte, la première partie de cette étude a eu pour but de tester l'efficacité de la GS dans une population d'hybrides provenant du croisement de 36 lignées femelles avec 36 lignées mâles. Pour cela des modèles prenant en compte des effets non-additifs ont été expérimentés, et les résultats validés expérimentalement en champ sur deux années. La prédiction des valeurs génétiques des hybrides ayant été concluante, nous avons ensuite cherché des informations a priori à intégrer à ces modèles. Des SNPs impliqués dans la variation des trois caractères d'intérêt ont été recherchés à l'aide de plusieurs modèles de GWAS (additifs et non-additifs). De plus, dans la perspective de tester des modèles prenant en compte des interactions épistatiques, des SNPs localisés dans des réseaux de gènes connus ont été recherchés. La dernière partie de cette thèse a eu pour but d'intégrer aux modèles GBLUP ces régions génomiques impliquées dans la variation des caractères. Deux méthodes ont été utilisées pour cela, à savoir la modélisation des informations a priori dans la partie aléatoire (modèle MultiBLUP) ou dans la partie fixe des modèles. Ces méthodes ne montrent pas d'amélioration significative des précisions de prédiction par rapport aux modèles GBLUP sans information a priori.