La sélection artificielle, à l’origine des espèces animales et végétales d’intérêt agronomique, est classiquement exercée au niveau de l’individu, voire des gènes. Cependant, appliquer cette sélection au niveau supra-individuel permet l’accès à des sources de variation phénotypique supplémentaires introduites par les interactions inter-individuelles. Dans les procédures de sélection artificielle au niveau des communautés, comme dans les procédures classiques, la diversité tend à s’éroder au cours du temps ce qui peut altérer l’efficacité de la sélection. L’objectif de ma thèse est de déterminer comment la diversité génétique influence l’efficacité de la sélection artificielle et, à partir de ces connaissances, de proposer une procédure de sélection de communautés microbiennes maximisant la croissance des plantes. Une première approche en conditions stériles consistera à sélectionner des communautés bactériennes, construites à partir d’une collection de souches isolées et variant pour leur niveau de richesse spécifique. Dans une seconde approche, la sélection sera appliquée sur des communautés naturelles de diversité variable qui seront soumises à l’arrivée d’autres microorganismes en cours de procédure afin de compenser l’érosion de la diversité. Une dernière approche permettra de vérifier l’effet de la diversité des communautés microbiennes sur la capacité des plantes à prélever l’azote via la sélection artificielle des communautés rhizosphériques.