Les données disponibles en génétique animale sont souvent issues d’un processus préalable de sélection. On peut donc considérer comme manquants les attributs (non observés) associés aux individus éliminés, et analyser les données recueillies comme provenant d’un échantillon avec données manquantes. Dans cet article,on développe les méthodes d’inférence fondées sur les vraisemblances, en explicitant dans leur calcul le processus, dû à la sélection, qui induit les données manquantes. On discute les conditions dans lesquelles on peut ignorer la sélection, et donc considérer seulement la vraisemblance des données effectivement recueillies.