Les systèmes fourragers sont difficiles à gérer, en particulier à cause de leur sensibilité aux variations climatiques. La conception de systèmes fourragers flexibles, capables de garantir voire d'accroître leurs performances productives et environnementales face à ces variations, est donc un enjeu important. Cet objectif nécessite de la part de l'éleveur un comportement gestionnaire qui valorise la diversité biologique végétale et animale, et du territoire d'exploitation. Pour ce faire, cette thèse propose une démarche de modélisation systémique et de simulation dynamique permettant d'étudier une large gamme de systèmes fourragers sous différents contextes de production. Sa principale originalité réside dans la représentation des comportements gestionnaires sous forme de plans flexibles d'activités par lesquelles les éleveurs contrôlent les processus biologiques en oeuvre dans leurs systèmes. Un exemple d'application illustre comment, grâce au réalisme de cette représentation, la mise en oeuvre de la démarche contribue à stimuler l'apprentissage des experts et des chercheurs, en remettant en cause, à l'échelle du système fourrager, leurs hypothèses issues d'un diagnostic de pratiques d'éleveur à l'échelle de la parcelle. / Grassland-based livestock systems are difficult to manage, particularly because of their sensitivity to weather variations. The design of flexible systems, capable of maintaining or even increasing their productive and environmental performances in spite of such variations, is thus a major issue. Such aim requires that the farmer's management behavior be oriented toward the exploitation of the opportunities provided by plant, animal and farmland diversity. To this end, this thesis proposes an approach relying on systemic modeling and dynamic simulation that enables to study a wide range of grassland-based livestock systems under different production contexts. Its main originality is the modeling of management behaviors as flexible plans of activities through which the farmer controls the biological processes occurring within the system. Thanks to the realism of this representation, an example of application displays how the use of the proposed approach contributes to stimulate learning of experts and researchers by reviewing, at the system scale, their hypothesis formulated at the plot scale based on a diagnosis of the farmers' practices.