Dans un contexte de changement climatique, les impacts attendus sur les terroirs viticoles posent un certain nombre de questions, notamment sur les risques encourus (variation des caractéristiques et de la qualité du vin) et les enjeux. Ce travail de thèse vise à mettre en place une méthodologie de mesures et de modélisation spatiale de la température, dans les terroirs viticoles du Val de Loire, afin de définir le climat actuel et d’apporter des réponses aux conséquences futures du changement climatique à l’aide de simulations adaptées. Une étude diagnostic des données de températures régionales a préalablement été effectuée et montre une augmentation généralisée de la température et des indices bioclimatiques de la vigne depuis 1950. Des expérimentations à échelles locales ont été réalisées dans les terroirs viticoles de la moyenne vallée de la Loire grâce à un important dispositif de mesures climatiques. La variabilité spatiale de la température est notamment mise en évidence par l’étude d’indices bioclimatiques comme les degrés-jours qui montrent des différences parfois comparables à celles observées à l’échelle régionale. Une modélisation multicritères a été appliquée sur un site expérimental des Coteaux du Layon et montre l’importance des facteurs topographiques dans la variabilité de la température. Une dernière étape a permis d’obtenir des simulations du modèle méso-échelle RAMS. Les simulations à 5 km de résolution sur la période de référence 1991-2000 ont été contrôlées sur certains mois clés de la croissance de la vigne puis confrontées aux sorties du modèle ARPEGE-Climat (50 km). Les résultats montrent l’intérêt de la désagrégation d’échelle par le modèle RAMS avec des biais réduits sur les températures, et notamment une meilleure appréhension des extrêmes thermiques. Les simulations de la période future 2041-2050 (Scénario A2) montrent un recul de l’aléa gélif pour le mois d’avril mais une augmentation de la fréquence des journées chaudes (>30°) et très chaudes (>35°C) pendant la période véraison-maturation. Enfin, les simulations de quelques épisodes extrêmes à 200 mètres de résolution ont soulevé toute la complexité de ce type de modélisation, avec des températures plus ou moins bien reproduites selon les journées. / In the context of Climate Change, the potential impacts for viticultural terroirs pose a number of questions, especially the likely risks (variability in wine characteristics and quality) and implied challenges. This thesis aims to develop a methodology for measuring and modeling the spatial variability in temperature in viticultural terroirs of the Loire Valley, in order to define the current climate and to provide some answers about the future consequences of Climate Change. The temperature trends in the Loire Valley have therefore been analysed since the middle of the 20th century, using the regional weather stations network. The results indicate an increase of temperatures and bioclimatic indices for all the regional stations. Experimentations at local scales have been realized in the viticultural terroirs of the middle-Loire Valley thanks to an important network of weather stations and data loggers. Bioclimatic indices, as the growing-degree days, underline the spatial variability in temperature and show that this variability can sometimes be as significant at fine scale as at larger scales. A multicriteria modeling has been applied on an experimental site in the Coteaux du Layon vineyards and highlights which local factors prevail in the temperature variability. Climatic modeling has been carried out at fine scales in the last stage of this study with the Regional Atmospheric Modeling System (RAMS). Downscaled simulations delivered at high resolution (5 km resolution) for the control period (1991-2000) were compared with ARPEGE-Climat simulations (50 km) for a few important months during vine growth. Results showed that RAMS contributed to reducing the large-scale induced bias and gave better simulations of extremes temperatures. The RAMS assimilation of the SRES A2 scenario for the 2041-2050 period projected frost risk to decrease in April but an increase in the frequency of hot days (>30°C) and very hot days (>35°C) during veraison and berry ripening. Finally, extreme weather simulations revealed all the complexity of this kind of modeling, with contrasted results according to the different simulated days