L’étude des flux de gènes au sein des populations de plantes cultivées est nécessaire pour prédire l’impact, notamment, des cultures de plantes génétiquement modifiées et des risques de fuites de transgènes dans la nature. Dans ce cas, la description des flux de gènes doit se faire à l’échelle du paysage. Le paysage agricole peut être considéré comme un système île-continent, les champs étant des sources pour les populations férales (i.e. populations échappées des champs se formant le long des routes), ces dernières formant une métapopulation localisée sur le réseau routier. Au sein de ce système, la compréhension de la dynamique de ces populations est nécessaire pour comprendre et prédire les échanges entre compartiments cultivés et sauvages et préciser le rôle des populations férales dans la dispersion des gènes de plantes cultivées. Dans notre étude, l’estimation de la dynamique des populations férales repose sur la localisation et les effectifs de ces populations ainsi que sur la position des champs et d’autres covariables environnementales. Ces données ont été relevées pendant plusieurs années consécutives. De plus, nous disposons de la caractérisation génétique de quelques populations férales et de champs (génotypes d’échantillons de feuilles ou de graines pour 8 marqueurs microsatellites). Notre modèle est centré sur le réseau routier, sur lequel se repartissent les populations férales et permet l’estimation le nombre d’individus présents sur chaque segment de ce réseau. Il est dynamique et fonction de la structure spatiale des effectifs les années précédentes, des positions des champs cultivés et des covariables (e.g. type de route). Il utilise également l’information génétique disponible de manière indirecte en incluant les distributions des probabilités d’origine commune des individus. Ce modèle hiérarchique a été appliqué dans un cadre bayésien à l’estimation de la dynamique des populations férales de colza présentes dans la région de Selommes (100 km2) à partir de données observées entre 2002 et 2005. L’estimation obtenue montre l’importance des relations spatiales et temporelles qui existent dans un agro-écosystème de ce type et l’importance de leur prise en compte lors d’étude de la dynamique de ces populations.