Un des principaux développements de la modélisation en génétique des populations est l’utilisation des méthodes dites coalescentes ou généalogiques. Le but est de reconstruire des éléments de l'histoire de populations. Pour examiner la structure des données génétiques, ces méthodes utilisent l'arbre généalogique des gènes. La formulation d’un modèle est contrainte par un scénario évolutif qui imite la réalité historique et démographique de l'espèce. Un tel scénario résume l’histoire évolutive des populations par une suite d'événements démographiques depuis une population ancestrale. Ces événements sont constitués de divergences, des migrations et des variations de tailles entre les populations. Les jeux de données que l’on considère sont constitués d'informations génétiques issues de plusieurs locus. Les modèles que nous étudions sont sous l'hypothèse de neutralité qui implique l'absence d'effet de sélection. Avec ces modèles, nous pouvons inférer de quelle sources ancestrale provient une population récente, décrire des voies d’invasion de populations... Il faut alors utiliser une procédure de choix de modèle, chaque hypothèse correspond à un scénario démographique. La plupart du temps, on ne sait pas calculer la vraisemblance de données de polymorphisme. Dans cet exposé, nous présenterons les défis statistiques véhiculés par ces modèles sans vraisemblance explicite. Puis, nous montrerons comment certaines méthodes bayésiennes approchées permettent d’y répondre.