Le domaine interdisciplinaire de la biologie des systèmes a évolué rapidement au cours des dernières années. Différentes disciplines ont contribué au développement de la branche expérimentale aussi bien que de la branche théorique Bien que la biologie computationnelle a été une activité en en croissance en informatique depuis plusde deux décennies, ce n’est que depuis quelques années que des modèles d’optimisation ont été de plus en plus développés et analysés par des chercheurs dont la spécialité de base est la recherche opérationnelle. Cette thèse vise à apporter une contribution au domaine de la biologie computationnelle en appliquant la programmation mathématique à certains problèmes de biologie moléculaire. Plus précisément, nous abordons trois problèmes dans le domaine de GenomeWide Association Studies: (i) le problème appelé Pure Parsimony Haplotyping under Uncertain Data, qui consiste à trouver le nombre minimum d’haplotypes nécessaire pour expliquer un ensemble donné de génotypes contenant des erreurs de lecture potentielles; (ii) le problème appelé Parsimonious Loss of Heterozygosity Problem, qui consiste dans le partitionnement des polymorphismes soupçonnés à partir d’un ensemble d’individus en un nombre minimal de zones de suppression; (iii) et le troisième problème appelé Multiple Individuals Polymorphic ALU Insertions Recognition Problem, qui consiste à trouver l’ensemble des emplacements dans le génome où une séquence d’ ALU est insérée dans certains individus. Les trois problèmes sont des problèmes d’optimisation combinatoire NP-difficile. Par conséquent, nous avons analysé leur structure combinatoire et proposé une approche exacte de résolution pour chacun d’entre eux. Les modèles proposés sont efficaces, précis, compacts, de taille polynomiale, et utilisables dans tous les cas pour lesquels le critère de parcimonie est bien adapté à l’estimation.