Le contrôle des maladies infectieuses est un enjeu majeur en santé publique humaine, animale et végétale. Aux données épidémiologiques classiques telles que l'incidence ou la prévalence, se sont ajoutées des données génétiques issues des progrès des techniques de séquençage. L’abondance de ces données associée à l’évolution rapide des pathogènes, en particulier des virus à ARN, a entraîné l’essor d’un champ disciplinaire appelé phylodynamique dont une des hypothèses sous-jacentes est que la manière dont les virus se propagent laisse des traces dans leurs génomes. Les méthodes phylodynamiques tirent parti des ces informations génomiques pour estimer des paramètres épidémiologiques tels que les taux de croissance d’une population virale, le nombre d’infections ou leur durée moyenne.Les méthodes d’inférence phylodynamique bayésienne sont les plus couramment utilisées et reposent en général sur des fonctions de vraisemblance. Cependant, elles peuvent rapidement se révéler inadaptées pour des modèles composés de beaucoup de paramètres, par exemple pour refléter des hétérogénéités de transmission.D’autres méthodes d’inférence sont basées sur le calcul bayésien approché (ABC) et ne nécessitent aucune fonction de vraisemblance. Ces approches reposent sur des simulations à partir de modèles épidémiologiques, des statistiques de résumé capturant l’information épidémiologique des phylogénies et des techniques de régression. Jusqu'ici, les approches de phylodynamique avec ABC ont étudié des modèles épidémiologiques relativement simples.Cette thèse se compose en deux principales parties.La première partie a consisté à développer un outil de simulations rapides de séries temporelles et de phylogénies, qui soit utilisable dans les approches ABC. Ce simulateur, TiPS, présente l’avantage de pouvoir inclure une grande diversité de modèles épidémiologiques tout en étant plus rapide que beaucoup d'outils existants.La seconde partie de la thèse a consisté à étudier des épidémies dans des contextes différents en utilisant des approches ABC ou de vraisemblance.La première étude a concerné l’analyse phylodynamique de la propagation du virus de l’hépatite C (VHC) à Lyon. Le conexte épidémiologique nous a conduit à étendre l’application de la méthode ABC à un modèle structuré avec deux types d'hôtes. Pour cela, nous avons développé de nouvelles statistiques de résumé adaptées aux phylogénies dites labellisées dont les feuilles sont associées à un groupe à risque. Cette approche ABC a ensuite été utilisée pour étudier l'avantage de transmission que conférerait la présence d’une certaine mutation aux VIH-1/O. La dernière étude est consacrée aux analyses épidémiologiques et phylodynamiques du SARS-CoV-2 à partir de données françaises en utilisant des méthodes d’inférence bayésienne basées sur la vraisemblance.Bien qu’en plein essor, le domaine de la phylodynamique est encore peu connu et peu étudié en France. En plus de ses développements méthodologiques et de ses analyses d'épidémies en cours, ce travail de thèse illustre, à l’échelle nationale, le potentiel d’analyses de données de séquences génomiques pour aider à la prise de décision en santé publique surtout en temps de crise.