La modélisation et la simulation des systèmes complexes constitue une solution idéal pour comprendre ces systèmes. En effet, l'expérimentation virtuelle permet, par rapport à l'expérimentation réelle dans le champ d'étude considéré, d'apporter des réponses plus rapides aux questions posées sur ces systèmes, ce qui donne la possibilités de proposer des solutions en un temps adapté au contexte réel. Ce travail traite la question de la représentation de l'action humaine en prenant en compte sa dimension temporelle et spatiale aux échelles individuelle et collective. Cette question a déjà été traitée dans le domaine de l'intelligence artificielle, en général, et celui des systèmes agricoles, en particulier, qui constitue le domaine d'application de cette thèse. Les modèles proposés jusqu'à présent se basaient principalement sur la théorie de l'action planifiée en ne prenant en compte que la dimension temporelle de l'action. Les limites majeures de ces modèles résident dans leur complexité dans la mesure où il est difficile de pouvoir prédire l'ensemble des changements futurs dans l'environnement de l'acteur. Cela conduit à la nécessité de re-planifier fréquemment les actions afin d'obtenir des résultats cohérents. La deuxième limite réside dans l'écart qu'il peut y avoir entre les résultats des actions simulées et la réalité observée. En effet, un acteur ne réalise pas systématiquement les actions qu'il prévoit selon les situations réelles dans lesquelles il se trouve. Afin de pallier aux limites des modèles de l'action planifiée, nous avons développé un modèle de l'action humaine qui se base sur la théorie de l'action située. L'action est vue comme un processus doté d'une épaisseur temporelle émergent des situations créées par l'interaction entre l'acteur et son environnement dans le temps et dans l'espace. Notre modèle combine le concept d'affordance, le concept de stigmergie ainsi que la notion d'émergence. Nous proposons donc un système multi-agents dans lequel l'es