Les progrès rapides des technologies de séquençage ont révolutionné la génomique, conduisant à des bases de données génomiques massives et à des milliers de génomes assemblés. Cette croissance exponentielle des données a mis en évidence les limites des modèles traditionnels basés sur des références et a motivé le développement de représentations pan-génomiques qui reflètent la diversité des espèces. Parmi ces représentations, les graphes de de Bruijn compactés (cDBG) constituent une approche de pointe pour le stockage et les requêtes sur les grands ensembles de données génomiques. En regroupant les séquences redondantes et en représentant efficacement les chevauchements des k-mères, les cDBG minimisent la mémoire et le coût de calcul. Cependant, l'ajout de nouveaux génomes sur le cDBG pose des problèmes en raison de la nature statique de la plupart structures de données basées sur des cDBG, qui nécessitent souvent une reconstruction complète, ce qui les rend coûteux et inefficaces. Pour relever le défi de l'ajout de séquences, des méthodes permettant des mises à jour dynamiques des cDBG sans reconstruction complète sont nécessaires. Cette thèse présente, Cdbgtricks, une méthode de mise à jour d'un cDBG et de son index en ciblant les régions du graphe qui doivent être modifiées. En utilisant l'index mis à jour, Cdbgtricks permet de requêter une séquence et de rapporter les positions de ses k-mères dans le graphe, avec la possibilité de requêter des millions de séquences.