Face à la variabilité annuelle du climat, les agriculteurs doivent choisir des variétés et des pratiques qui soit limitent le risque de perte de rendement en cas d'événements climatiques défavorables (mais en général réduisent le rendement potentiel) soit permettent un rendement potentiel élevé (avec un risque plus élevé). On présente ici les avantages et risques associés à plusieurs caractères mesurables sur les plantes. En particulier, un optimum de durée du cycle végétatif existe pour le rendement, et dépend de la température et de la pluviométrie de l'année dans une parcelle donnée. Des expériences avec des centaines de variétés ont permis d'identifier cet optimum, et la modélisation permet de le calculer en tous lieux à partir du climat des 30 dernières années. L'optimum calculé est proche des pratiques actuelles des agriculteurs, consultables sur les bases de données européennes. Si ces pratiques adaptatives étaient encore utilisées par les agriculteurs de 2050, les rendements de maïs pourraient rester constants ou même augmenter en certains lieux, alors qu'ils baisseraient suivant les modèles qui ne prennent pas en compte les pratiques adaptatives. Pour aller plus loin, on peut mesurer les caractéristiques propres de centaines de variétés en plateformes de phénotypage, et les prévoir à partir de marqueurs du génome. La modélisation permet ensuite de prévoir le rendement dans des centaines de lieux, y compris pour des nouvelles variétés qui ne sont connus que par leur génome. On peut ainsi préparer dès maintenant des variétés adaptées à la diversité des scénarios environnementaux associés au changement climatique. Mots-clés : Génétique, Changement climatique, Risque, Modélisation Abstract : Varieties and management practices for climatic risks and climate change To face the year-to-year variability of climate, farmers need to choose varieties and management practices that either limit the risk of low yield in case of unfavourable climatic events (thereby reducing the maximum yield in most cases), or allow a maximum yield (with a higher risk). I present here the trades off of several measurable plant traits. In particular an optimum cycle duration is associated with highest yield, and depends on temperature and rainfall of the current year in a given field. Experiments with hundreds of varieties allowed identification of this optimum, and modelling allows its calculation based on the climatic data of the last 30 years. Calculated optimums are close to current farmer practices, as shown by comparison with European databases. If these adaptive practices were still used by farmers in 2050, maize yields could be maintained or even increase is some places, whereas they are predicted to decrease by models that do not take farmer adaptation into account. Beyond that, one can measure traits of hundreds of varieties in phenotyping platforms, and predict them base on genome markers. Then, modelling allows yield prediction in hundreds of fields, including for varieties that are only known by their genome. One can, in this way, prepare varieties adapted to the diversity of environmental scenarios associated to climate change.