Face aux enjeux de conciliation entre production agricole et protection des écosystèmes, l'organisation spatiale et temporelle des cultures à l'échelle des paysages peut être un levier d'action privilégié. Les décisions d'assolement que prennent les agriculteurs au niveau de leurs exploitations individuelles sont un des moteurs de cette organisation. L'objectif général de cette thèse était d'étudier en quoi la modélisation des décisions d'assolement dans leurs dimensions spatiale et temporelle au niveau de l'exploitation permet de rendre compte de l'organisation spatiale des cultures au niveau du paysage. Dans la plaine de Niort (Poitou-Charentes), nous avons tout d'abord identifié (i) des régularités d'organisation des cultures au niveau paysage et (ii) des règles de décisions d'agriculteurs au niveau exploitation. La comparaison de ces deux éléments a confirmé que les régularités d'organisation spatiale et temporelle des cultures pouvaient relever de décisions qui étaient communes entre agriculteurs. A partir d'enquêtes dans 12 exploitations, nous avons ensuite construit le modèle DYSPALLOC. Ce modèle conceptuel permet de simuler l'organisation spatiale des cultures d'une année à l'autre à l'échelle de l'exploitation, via la représentation spatiale et temporelle des décisions de planification d'assolement. Applicable aux exploitations de grandes cultures et de polyculture-élevage, ce modèle a en outre permis d'expliciter les règles de délimitation des parcelles au sein des EA. Nous avons défini trois types de parcelles en fonction de leurs limites : îlots élémentaires, parcelles fixes et parcelles temporaires. L'évaluation du modèle a montré que l'allocation des cultures simulée était correcte dans 83% des parcelles. Une expérimentation virtuelle a de plus permis de valider les concepts de parcelles fixes et parcelles temporaires. Enfin, nous avons utilisé le modèle à l'échelle d'un paysage composé d'exploitations, avec des données d'entrée construites à partir de bases de données spatialisées. Nous avons montré que l'organisation spatiale des cultures simulée à partir de la prise en compte des décisions d'assolement était plus proche de l'organisation réelle observée, que ne l'était l'organisation simulée aléatoirement, même en intégrant des contraintes agronomiques. Ce travail pourrait donc contribuer à favoriser la coordination des décisions d'assolement individuelles des agriculteurs pour générer des organisations spatiales de cultures favorables au fonctionnement des écosystèmes à l'échelle des paysages agricoles. / In order to conciliate agricultural production and ecosystem protection, managing the spatial and temporal organization of crops at the landscape level could be an interesting option. Decisions farmers make for their cropping plan at the farm level are among the underlying controlling factors of this organization. The main aim of this thesis was to analyse how the modelling of farmer cropping plan decisions in their spatial and temporal dimensions could explain the spatial crop organization at the landscape level. In the Niort plain (Poitou-Charentes region), we first identified (i) landscape regularities in crop organization and (ii) farmer decision rules at the farm level. The comparison of these two elements confirmed that regularities in spatial and temporal crop organization could be explained by generic farmer decisions. Based on 12 on-farm surveys, we then built the DYSPALLOC model. This conceptual model can simulate the spatial crop organization from one year to another at the farm level, through the spatial and temporal representation of the farmer cropping plan decision process. This model, suitable for both arable and mixed crop-livestock farms, gave the possibility to specify the rules for defining plot limits inside the farming territory. We defined three types of plots based on their boubdaries: elementary islets, permanent plots and temporary plots. The evaluation of the model showed an 83% rate of success in the crop allocation to plots. A virtual experimentation also validated the concepts of permanent and temporary plots. We finally used the model at the level of a landscape composed of several farms, using input data built on the basis of spatial data-bases. We demonstrated that the spatial crop organization was closer to the real one when simulated taking farmer cropping plan decisions into account than when simulated randomly, even when introducing agronomic constraints. This work could thus support the coordination of individual farmer cropping plan decisions at the landscape level for building spatial crop organization favourable to ecosystem services.

L'assolement' c'est à dire l'attribution des cultures sur les différentes parcelles de l'exploitation agricole' est un élément fondamental de la stratégie de l'agriculteur. Il provient d'un équilibre entre des contraintes et objectifs multiples alliant les dimensions sociale' économique' agronomique et environnementale (utilisation des ressources). Il reflète deux dimensions: une dimension stratégique (lié aux orientations de l'exploitation) et une dimension tactique plus lié à l'adaptation des attributions suite à des contextes changeant (climatique' prix). Afin représenter ces deux niveaux et ainsi structurer les enjeux relatifs aux choix d'assolement à l'échelle de l'exploitation nous proposons une approche basées sur : i) une analyse du processus décisionnel par le biais d'enquêtes en exploitation; ii) une modélisation dynamique aussi bien sur des processus biophysiques (modèles de culture) que sur des processus de gestion (modèle de décision) pour comprendre et simuler. / Evolutions of the institutional and environmental contexts are driving search for alternative cropping systems to reduce water use while maintaining high levels of productivity. This thesis is an account of the long tradition of research on cropping-plan choices at the farm level. It concerns the scope of modelling agricultural systems with an opening to economy. The objective of the research described in this thesis is to produce formalised knowledge on farmers’ croppingplan choices under uncertain environment (price and weather) by analysing and modelling their decision-making processes. Formalising and modelling decision-making processes is becoming a crucial point to develop decision support systems that go beyond limitations of formerly developed prescriptive approaches. This thesis contributes to the development of a formalised and integrated methodology to study and model complex decision-making process. This methodology enables to fill the gap between field surveys and decision-model implementation. The methodology is drawn upon a theoretical background of the decision-making' and consistently combined tools to respectively survey' analyse' model and implement coupled agent and biophysical models. In this thesis' I address the question of uncertainty in two directions. I first analyse the spatio-temporal dynamic of individual farmers’ decision-making process. Then I estimate farmers’ aversion to risk by comparing stated and revealed elicitation methods. On the basis of field survey results' I develop a decision model called CRASH. The approach to develop the model stresses on explicit formalisation of the decision-making process in its temporal and spatial dimensions' and representation of the domain knowledge through generic concepts that are close to ones used by decision-makers. The implementation of developed models is carried out on the RECORD platform as trail blazing project. The originality relies on the use of dynamic models on both the biophysical and management processes. This research opens new perspectives for developing farm specific decision support systems that are based on simulating farmers’ decisionmaking processes. The modelling and simulating the cropping-plan decision-making processes should enable to design with farmers cropping systems that re-conciliate the required adaptive capacities and needs to maintain cropping systems productivity.

L'agriculture actuelle est impliquée dans de multiples problématiques environnementales, sociales et économiques, aux échelles locales et globales. En agronomie, de nombreux travaux à l'échelle du champ et de l'exploitation visent aujourd'hui à concevoir des systèmes de culture et des systèmes de production en lien avec ces problématiques. En revanche, peu de travaux portent sur la conception et l'évaluation de systèmes agricoles à l'échelle du territoire, alors que cette échelle apparaît pourtant incontournable pour faire face à des enjeux de développement durable. Pour combler ce manque, nous proposons un ensemble méthodologique permettant i) de simuler les conséquences de scénarios de politiques agricoles sur les choix d'assolement des agriculteurs, décrits individuellement, en modélisant l'évolution de leurs système de production et ii) d'évaluer l'impact de ces changements d'assolements à l'échelle du territoire, à l'aide d'indicateurs qui apportent de l'information spatiale sur la contribution de l'agriculture au développement durable. L'ensemble méthodologique proposé débute par la construction d'une typologie des exploitations agricoles du territoire sur la base de la similarité de leur assolement. Parallèlement, l'adaptation d'indicateurs à l'échelle du territoire permet d'évaluer les impacts des externalités des systèmes de culture en mobilisant des procédures de changements d'échelles. Un modèle bioéconomique générique, multi-échelle, spatialement explicite, appelé MOSAICA, qui utilise la typologie et les indicateurs d'impact de l'agriculture à l'échelle régionale, est créé pour produire des mosaïques de systèmes de culture et évalue leur contribution au développement durable du territoire. Ce modèle, couplé à un itinéraire de définition de scénarios exploratoires et normatifs permet de tester l'impact de différents types de leviers agronomiques, socio-économiques, environnementaux, organisationnels et techniques sur les choix des exploitants et in fine sur la contribution de la mosaïque de systèmes de culture au développement durable du territoire. Nous avons appliqué cet ensemble méthodologique à la conception de scénarios de développement agricoles durables en Guadeloupe. Nous avons dans un premier temps développé une typologie des systèmes de production comprenant huit types distincts et relevant de processus décisionnel différents. Puis nous avons adapté à l'échelle du territoire 19 indicateurs pour l'évaluation des mosaïques de systèmes de culture. L’évaluation de la mosaïque actuelle nous a permis de repérer de faibles niveaux de contribution aux enjeux d’autonomie alimentaire et énergétique. Différents scénarios normatifs et exploratoires intégrant des leviers de changement de la mosaïque ont été testés avec MOSAICA. Les évaluations réalisées nous ont permis d'identifier que des leviers agronomiques comme le développement du maraîchage sans intrants chimiques et des leviers sociaux comme la formation de main-d'oeuvre supplémentaire permettraient d'améliorer la contribution de l’agriculture au développement durable du territoire Guadeloupéen. La modélisation mécaniste de l’évolution du territoire agricole permet d'intégrer des connaissances sur la localisation, les performances, les impacts des systèmes de culture et sur les processus décisionnels des exploitants régissant l’orientation productive et le fonctionnement des exploitations. Cette démarche permet de visualiser les changements de système de culture et leurs impacts de manière spatialement explicite, ce qui permet de générer des connaissances sur les leviers susceptibles de faire évoluer positivement l'agriculture du territoire. La démarche et les outils mis en oeuvre sont donc particulièrement utiles pour l'aide à la décision publique pour améliorer la durabilité de l'agriculture dans son ensemble. / Current agricultural systems are responsible for many different environmental, social and economic issues at both local and global scales. Agricultural sciences have contributed to the design of several methods at the farm and field scale in order to prototype cropping systems and farming systems to address these issues. However, few methods have been designed at the regional scale, while this scale seems to be essential in order to address these issues. In order to fill this gap, we here propose a new methodological framework for i) simulating the consequences of policy changes on farmer's cropping plan, described individually, by modeling the evolution of farming systems and to ii) assess the impacts of cropping system changes at the regional scale, with a set of indicators that generate spatially explicit information on the contribution of agriculture to sustainable development. The methodological framework starts with the design of a farm typology over the territory based on the similarity of farmer's crop acreages. In parallel, a set of indicators is adapted to the landscape scale in order to assess the impacts of cropping system externalities by integrating a set of scale change procedures. A generic, multi-scale, spatially explicit bioeconomic model called MOSAICA, which uses the farm typology and the indicators, is created for generating cropping system mosaics and assessing their contribution to sustainable development. This model coupled to a scenario approach composed of exploratory and normative scenarios can simulate the impact of several types of agronomic, socio-economic, environmental, organizational and technical levers of change on the farmer's choices in terms of cropping systems and in fine the impacts of new cropping system mosaics on the contribution to sustainable development of territories. We applied this methodological framework for building scenarios of sustainable agricultural development in Guadeloupe. We first developed a typology of farming systems encompassing eight types of farming systems that revealed several different farmer's decision processes. Then, we developed 19 indicators to assess cropping system mosaics. The assessment of the current cropping system mosaic showed low levels of response of the current mosaic to economic and social issues especially the food and energy self-sufficiency. Different normative and exploratory scenarios integrating levers of change have been simulated with MOSAICA. The assessment of cropping system mosaics from these scenarios highlighted the positive effect of agronomic levers of change such as organic crop-gardening and social levers such as the vocational training of supplementary workforce for improving the contribution of agriculture to sustainable development of the guadeloupean territory. The mechanistic modeling of the agricultural territory allows us to integrate a wide range of knowledge on the location of cropping systems, their levels of performance , their impacts and the decision process of farmer's that drive the farming system characteristics and the farm functioning. This methodological framework helps visualize the cropping system changes at the regional scale and their associated impacts at the landscape scale which is helpful in order to produce knowledge on the levers of change that can improve the response of local agriculture to local and global issues. The framework and tools designed are particularly useful for decision-aid on the future levels of contribution of agriculture to sustainable development.