La modélisation en biologie, plus particulièrement celle de la croissance et du fonctionnement des plantes, est un domaine actuellement en pleine expansion, utile pour appréhender les enjeux liés au changement climatique et à la sécurité alimentaire au niveau mondial. La modélisation et la simulation sont des outils incontournables pour la compréhension des relations complexes entre l'architecture des plantes et les processus qui influencent leur croissance dans un environnement changeant. Pour la modélisation des plantes, un grand nombre de formalismes ont été développés dans de nombreuses disciplines et à différentes échelles de représentation. L'objectif de cette thèse est de définir une architecture modulaire qui permette de simuler des systèmes structure-fonction en réutilisant et en assemblant différents modèles existants. Nous étudierons d'abord les différentes approches de la réutilisation logicielle, proposées par Krueger, les systèmes à tableau noir et les systèmes de workflows scientifiques. Ces différentes approches sont utilisées afin de faire coopérer, de réutiliser et d'assembler des artefacts logiciels de façon modulaire. A partir du constat que ces systèmes fournissent les abstractions nécessaires à l'intégration d'artefacts variés, notre hypothèse de travail est qu'une architecture hybride, basée sur les systèmes à tableau noir avec un contrôle procédural piloté par dataflow, permettrait à la fois d'obtenir la modularité tout en permettant au modélisateur de garder le contrôle sur l'exécution. Dans le chapitre 2, nous décrivons la plateforme OpenAlea, une plateforme à composants logiciels et offrant un système de workflow scientifique, permettant l'assemblage et la composition de modèles à travers une interface de programmation visuelle. Dans le chapitre 3, nous proposons une structure de données pour le tableau noir, associant une représentation topologique de l'architecture des plantes à différentes échelles, le Multiscale Tree Graph, et sa spati