La modélisation écophysiologique est de plus en plus attendue pour optimiser la mise en relation de l'information Génétique et Phénotypique (G2P), prédire des idéotypes variétaux et leur valeur génétique. Cela devient d'autant plus essentiel lorsqu'il s'agit de prendre en compte les effets, sur la performance des plantes, d'environnements cibles de sélection de plus en plus diverses et changeants. Cela est en particulier le cas des céréales, comme le sorgho, qui sont cultivées en Europe comme en Afrique de l'Ouest. Cet enjeu implique que les modèles utilisés intègrent davantage les processus biologiques aux échelles où se joue la réponse de la plante à l'environnement. Par-là, les modèles se complexifient en nombre et interdépendances des paramètres, rendant leurs effets sur les sorties du modèle non-linéaires. Alors que ce type de modélisation pourrait être un outil puissant pour la mise en relation G2P, elle n'a que peu été éprouvée dans ce contexte. L'objectif de cette thèse est d'élaborer et évaluer un framework intégratif de conception d'idéotypes variétaux de sorgho et d'estimation de leur valeur génétique, basé sur un outil de modélisation d'un système complexe qu'est la croissance de la plante de sorgho, en se focalisant ici sur l'accumulation de biomasse végétative. Pour cela le modèle écophysiologique (CGM) Ecomeristem, qui décrit de façon détaillée la croissance et le développement de la plante à l'échelle de l'organe, a été utilisé et appliqué grâce à un jeu de données adapté pour l'évaluer et le calibré, acquis sur la plateforme de phénotypage Phénoarch, sur un panel de diversité de sorghos africains. Plusieurs améliorations ont été apportées au modèle Ecomeristem afin de mieux capturer les processus contrôlant la variabilité de l'accumulation de biomasse végétative du sorgho en fonction du génotype et de l'environnement abiotique. Ces processus ont notamment concerné les relations source-puits en carbone (C), afin de mieux simuler la croissance, l'avor