Les systèmes d’élevages laitiers herbagers montagnards sont d’autant plus sensibles aux changements de contraintes de production (types de fourrages et niveaux d’aliments concentrés autorisés dans les cahiers des charges AOP par exemple) et aux aléas climatiques que le milieu est contraignant et que le système fourrager repose sur l’utilisation exclusive de prairies permanentes. Une meilleure adéquation entre les dynamiques de besoins des animaux et d’offre herbagère permettrait à ces systèmes d’atteindre un meilleur degré d’autonomie fourragère et alimentaire, et d’être ainsi plus robustes face aux changements. Pour explorer des stratégies contrastées de conduite et comprendre les compromis qu’il est possible d’atteindre entre niveau de production, autonomie fourragère et utilisation durable des prairies, un modèle de simulation déterministe à l’échelle de l’exploitation a été construit, nommé Dynamilk. Ce modèle simule les interrelations entre le troupeau laitier, les ressources alimentaires et herbagères et la conduite du système. Dynamilk est composé de deux sous-modèles biotechniques avec, d’une part, le parcellaire comportant un module de croissance de l’herbe prenant en compte la diversité botanique des prairies, et d’autre part, le troupeau laitier. Un modèle de structure démographique du troupeau simule les différentes catégories d’animaux selon leur âge et leur stade physiologique, et, un modèle dynamique simule l’ingestion et la production pour chaque catégorie d’animaux. La production laitière résulte des besoins énergétiques, de l’énergie offerte par la ration et de la capacité des animaux à mobiliser ou reconstituer leurs réserves corporelles. Le modèle de conduite est composé des éléments stratégiques définissant les objectifs de production et les règles de pilotage des principales pratiques (constitution et gestion des fourrages, alimentation et pâturage du troupeau). Le modèle animal et le modèle global ont été validés sur des données expérimentales ou de référentiels de fonctionnement d’exploitations. Ces deux modèles présentent des résultats et un fonctionnement cohérent. Dynamilk a permis de tester deux systèmes contrastés selon leur dynamique annuelle de production (période des vêlages « groupés de septembre à février » (GA) vs « groupés de mars à mai » (GP)) à chargement (0,94 UGB/ha) et apports de concentrés (1 200 kg/VL/an) identiques. Dans un plan d’expérience virtuel, chaque système a été simulé sur deux séries climatiques, une sans aléa climatique (1993-1999) et l’autre avec (2005-2011), avec une augmentation du chargement et une diminution des apports de concentrés. Les résultats de simulation montrent qu’à faible chargement les deux systèmes sont autonomes pour les fourrages et sous-utilisent les ressources herbagères au pâturage. L’augmentation du chargement améliore l’utilisation de l’herbe pâturée sans pénaliser les performances laitières, mais réduit l’autonomie en fourrages récoltés. Diminuer les apports de concentrés améliore également l’utilisation de l’herbe, mais réduit la production laitière. La production laitière du système GA est plus sensible que celle du système GP à la qualité des fourrages récoltés qui varie selon les années climatiques. Ainsi le système GP, grâce à plus d’utilisation de l’herbe pâturée, serait moins sensible aux aléas. Dynamilk permet d’analyser la réponse de systèmes laitiers herbagers sur des séries climatiques longues et de tester pas à pas des modifications de structure et de pilotage du système dans une démarche de conception de systèmes ex ante. / Dairy systems based on grasslands are sensitive towards environmental variations (climatic events) and production constraints changes. A better match between dynamic of dairy cattle needs and herbage supply could enable the farming system to lean towards a better forage self-sufficiency at farm-scale and to be more resilient to changes. Modeling approach is used to study, over many years, several scenarios with contrasted strategies of biotechnical subsystems management in order to test different calving distributions, cattle and grasslands characteristics, or practices on pastures and meadows. Such a dynamic model, called Dynamilk, has been created and implemented. Dynamilk is focused on relationships among dairy cattle, management and resources. This model is based on a bio-technical approach focused on grassland use by animals. Grassland sub model which consists in biodiversity characteristics and grass growth components has been developed by Jouven (2006). Dairy cattle sub model consists in 2 units: demographic structure unit and intake, milk production and body reserve use unit. This model considers calving period and distribution, dairy cattle characteristics (ability of animals to produce milk and use its body reserve) in order to test the match between animal needs and feed supply. Milk production according to herbage and feed supply is the main output of Dynamilk. Decisional sub-system describe the main practices to rule the production system which are forage system management with mowing practices, forage stores, winter diet, concentrate distribution and grazing management. Validation of dairy cattle sub model and whole model has been carried out by comparison against experimental data and case-study data of real farms. Two systems has been simulated with Dynamilk, the first one based on calving distribution from august to february, called GA, and the second one from march to june, called GP (stocking rate 0.94 LU.ha-1 and concentrate amount 1200 kg.cow-1.year-1). Simulation results have pointed out that both system achieved forage self-sufficiency and grass offer is underused. Several simulations has been accomplished to evaluate impacts of stocking rate increase and concentrate decrease on animal production, herbage utilisation and forage self-suficiency rate. The simulation have indicated that matching animal needs with feed and herbage supply to better cope with climatic events and constraints changes.

La mise en place d’une agriculture plus durable nécessite une compréhension de l’impact des pratiques de gestion sur le fonctionnement des agroécosystèmes et sur la fourniture de services écosystémiques. En représentant près de 68% des terres agricoles mondiales et contribuant à la subsistance de plus de 800 millions de personnes, les prairies sont l’un des agroécosystèmes où l’optimisation des pratiques agricoles apparaît comme cruciale. Ce travail de thèse porte sur le chaulage, une pratique agricole connue pour lutter contre les effets de l’acidification des sols – qu’elle soit naturelle ou induite par la gestion – mais dont l’efficacité est variable en prairie permanente. De fait, la littérature documentant l’impact du chaulage en prairie permanente est limitée et ne prend en compte que rarement la multifonctionnalité de ces agroécosystèmes. Par une approche intégrant différents types d’expérimentations, mon travail de thèse a cherché à répondre à ce besoin et à renforcer les connaissances du chaulage sur le fonctionnement de l’écosystème prairial. Le développement d’expérimentations au champ (in situ), en conditions semi-contrôlées (mésocosmes) et d’incubations de sol au laboratoire (microcosmes) a permis d’explorer les effets du chaulage sur les différents compartiments de l’écosystème prairial (végétation, microorganismes, sol) ainsi que l’influence de facteurs modulant ces effets. Dans l’ensemble des expérimentations, le chaulage a effectivement augmenté le pH des sols. Toutefois, cette amélioration du statut acido-basique du sol ne s’est pas toujours traduite par une augmentation de la productivité du fourrage ou des biomasses microbiennes et racinaires. Mes travaux ont montré que le chaulage contribue aux émissions de gaz à effet de serre par différentes voies (réémission du carbone apporté sous forme de chaulage et stimulation de la minéralisation) et peut potentiellement réduire les émissions de CO2 à l’échelle de la respiration de l’écosystème. Collectivement mes résultats soulignent l’importance du contexte pédoclimatique sur l’impact du chaulage en prairie permanente, et la difficulté d’extrapoler les effets du chaulage, en particulier sur la production de fourrage et les émissions de gaz à effet de serre, d’une échelle d’étude fine à l’échelle de la parcelle en prairie permanente. L’efficacité du chaulage semble dépendre du type d’amendement et de son dosage et peut également interagir avec d’autres pratiques de gestion telles que la fertilisation azotée et le niveau d’intensité de gestion. / The development of sustainable agriculture requires greater understanding of the impact of management practices on agroecosystem functioning, and on the ecosystem services provided by these agroecosystems. Representing nearly 68% of world's agricultural surfaces and contributing to the livelihoods of more than 800 million people, grasslands are one of the major agroecosystems where optimized agricultural practices are of concern. This PhD focuses on liming, a well-known practice for counteracting soil acidification (due to ongoing natural processes or accelerated by management practices), but which has variable efficiency in permanent grasslands. Indeed, liming effects on grassland are poorly documented and existing studies rarely take into account grassland multifunctionality. My thesis uses an integrated approach to improve the knowledge of liming impacts on grassland functioning. Different types of experiments – in the field (in situ), in semi-controlled conditions (mesocosms) and laboratory soil incubations (microcosms) – were used to study liming effects on different grassland compartments (vegetation, microorganisms, soil) along with possible interacting factors. Liming effectively increased soil pH in all the experiments. However, improving pH status did not always lead to greater forage production or increases in microbial and root biomass. My results showed that liming can enhance greenhouse gas emissions through several pathways (reemission of lime-derived carbon or stimulation of carbon mineralization), but may also reduce CO2 emissions from ecosystem respiration. Collectively, my findings emphasize the importance of pedoclimatic conditions for liming impacts on permanent grasslands and highlight the difficulty of upscaling liming effects, particularly on forage production and greenhouse gas emissions. The efficiency of liming appears to depend on the type and dose of soil improvers and can also interact with other management practices such as nitrogen fertilization and management intensification.