Modéliser la variabilité résiduelle d’une performance d’intérêt offre des clés pour mieux la maîtriser et ainsi améliorer l’homogénéité du caractère désiré. Ainsi, dans 3 populations expérimentales de canard (deux communes I44 et PEK77 et une Barbarie BAR11), nous avons modélisé la variabilité résiduelle du poids des œufs, qui est une mesure répétée associée aux femelles en ponte. Avec un modèle à répétabilité, l’héritabilité du poids des œufs estimée est modérée en PEK77 (h²=0,27±0,09) et plus élevée en BAR11 (h²=0,42±0,10) et I44 (h²=0,72±0,36). En utilisant un DHGLM, on décrit la variance résiduelle en introduisant des effets fixes et aléatoires, et en particulier une composante génétique qui traduit la sensibilité individuelle aux variations environnementales. La variance additive sur la moyenne est alors légèrement augmentée, et on estime une composante de variance significativement non nulle pour cette sensibilité, de nature à expliquer en partie la différence observée pour les écarts-types entre les canes extrêmes pour la variabilité du poids des œufs. La corrélation génétique estimée entre moyenne et variabilité du poids des œufs est quasi nulle (\varrho_{uv}=-0,03\pm0,10) en BAR11, négative et donc propice à l’amélioration de l’homogénéité des performances en I44 (\varrho_{uv}=-0,30\pm0,17) et positive en PEK77 (\varrho_{uv}=0,33\pm0,12). L’amélioration de l’homogénéité des caractéristiques des œufs dans les schémas « pondeuses » est donc possible, sous réserve d’utiliser un modèle adéquat.