L’obtention de données métabolomiques est une méthode abordable pour accéder à des informations phénotypiques fines à partir d’échantillons sanguins, de liquide amniotique ou d’urine en utilisant une approche haut-débit, la RMN (Résonnance Magnétique Nucléaire). Cependant, à cause d’un manque de méthodes automatiques permettant de relier l’information fournie par le spectre RMN à la quantification des métabolites, son utilisation est limitée en interprétation et, de ce fait, sous-exploitée. Cette thèse se propose de développer une nouvelle méthode, rapide et efficace, pour la quantification de données métabolomiques à partir des spectres RMN. Les résultats de la méthode seront validés par l’application à des données déjà acquises du projet PORCINET (ANR-09-GENM-005) et les données en voie d’acquérir dans le cadre du projet SuBPig (GISA, 2018-2019) qui s’attaquent au problème de la mortalité périnatale chez le porc. Dans le cadre de ce projet, des quantifications directes de certains métabolites ont été effectuées et seront utilisées pour valider la méthode. Enfin, les résultats obtenus seront intégrés aux autres variables ‘omiques disponibles dans le but de proposer des biomarqueurs exploitables pour la prédiction de la mortalité à la naissance chez le porc.