Les variants structuraux (SVs), des variations génomiques de plus de 50 pb, contribuent de manière significative à la diversité génétique et à l'évolution des espèces. La détection et le génotypage précis des SVs est crucial pour comprendre leur rôle dans la variation phénotypique et l'adaptation. Les graphes de variation (VGs) et graphes de pangénomes (PGs), qui représentent les variations génomiques comme des chemins alternatifs dans un graphe, offrent une approche prometteuse pour l'analyse des SVs. Cette thèse explore l'utilisation des VGs et PGs pour la détection et le génotypage des SVs, en se concentrant sur un complexe de quatre espèces de papillons Coenonympha alpins. Deux outils bio-informatiques ont été développés au cours de cette thèse : (1) SVJedi-graph, le premier génotypeur de SVs à partir de lectures longues utilisant un VG pour représenter les SVs, fournissant une précision de génotypage supérieure aux outils de l’état de l’art, en particulier pour les SVs proches et chevauchants, et (2) INVPG-annot, un outil d’identification des inversions dans les PGs, qui a permi de démontrer que les inversions sont représentées par différentes topologies dans les PGs selon l’outil de construction utilisé. L'analyse comparative des génomes des papillons Coenonympha a permis d'identifier douze grandes inversions (≥ 100 kbp) entre les quatre espèces, dont certaines pourraient jouer un rôle dans l'isolement reproductif et l'adaptation locale de deux de ces espèces. Bien que l'approche basée sur les PGs présente des avantages pour la comparaison de génomes, des défis restent à relever pour l'analyse des grands variants comme les inversions.