Dans les mod`eles multi-caract`eres utilis´es en g´en´etique animal, les composantes de variances sont tr`es souvent estim´ees par des m´ethodes de maximum de vraisemblance restreinte (REML) sous l’hypoth`ese de normalit´e jointe des caract`eres, bien qu’en pratique cette hypoth`ese n’est pas toujours r´ealiste. Nous avons simul´e des populations mimant un sch´ema de s´election classique rencontr´e dans les ´elevages porcins et mesur´e l’impact d’une distribution multivari´ee non Gaussienne sur les r´esidus (de part une copule non-Gaussienne) sur les estimations r´ealis´ees en pratique. Les r´esultats ont montr´e que lorsque les reproducteurs sont s´electionn´es au hasard, nous n’observons aucun impact significatif sur les estim´es, malgr´e l’hypoth`ese Gaussienne sous-jacente. N´eanmoins, lorsque les reproducteurs sont s´electionn´es de fa¸con `a am´eliorer les deux caract`eres d’int´erˆet par un processus de troncation bas´e sur les pr´edictions BLUP des valeurs g´en´etiques, on observe des diff´erences significatives avec les param`etres th´eoriques, en particulier avec des distributions bivari´ees asym´etriques sur la partie r´esiduelle