La compréhension des interactions génotype-phénotype est un des axes les plus importants de la recherche en agronomie dont l'un des objectifs est d'accélérer la reproduction des caractères importants pour la production agricole. Or ces interactions sont complexes à identifier car elles s'expriment à différentes échelles moléculaires dans la plante et subissent de fortes influences de la part des facteurs environnemen-taux. Les technologies d'analyse haut-débit ne permettent de capturer que partiellement cette dynamique. Même si ces technologies sont de plus en plus performantes dans l'acquisition de données, notre connais-sance du système reste encore parcellaire pour pouvoir comprendre les relations complexes existant entre les différents éléments moléculaires responsables de l'expression du phénome -ensemble des phénotypes observés pour un individu- . Cet objectif ne peut être atteint qu'en intégrant des informations de différents niveaux dans un modèle intégrateur utilisant une approche systémique afin de comprendre le fonctionnement réel d'un système biologique. Aujourd'hui, le Web sémantique propose des technologies pour l'intégration de données hétérogènes et leur transformation en connaissances explicites grâce aux ontologies. Nous avons développé AgroLD (Venkatesan et al., 2018) (Agronomic Linked Data - www.agrold.org), une base de connaissances reposant sur les technologies du Web sémantique et exploitant des ontologies du domaine biologique, afin d'intégrer des données issues de plusieurs espèces de plantes présentant un intérêt important pour la communauté scientifique, comme par exemple le riz, le blé et arabidopsis. Nous présentons les résultats du projet, qui portait initialement sur la génomique, la protéomique et la phénomique. AgroLD est aujourd'hui une base de plus de 100 millions de triplets créée à partir de plus de 50 jeux de données provenant d'une dizaine de sources de données, telles que Gramene (Tello-Ruiz et al., 2018) et TropGeneDB (Hameli