Les effets des changements climatiques sur les systèmes agronomiques sont encore très incertains. Par conséquent, il existe un besoin croissant d'informations pour mieux prédire les impacts futurs des changements climatiques sur les cultures pérennes et les forêts, ainsi que pour concevoir de nouvelles pratiques agricoles et sylvicoles pour faire face à ces changements (Brisson et al., 2010). Ces changements ont des effets combinés complexes sur les bilans d'énergie, hydriques et de carbone des écosystèmes, et peuvent donc affecter la production des agroécosystèmes (Way et al., 2015). Les modèles basés sur les processus (PBM) sont généralement bien adaptés pour relever ces défis. Ils appliquent notre compréhension des processus physiques et écophysiologiques fondamentaux pour simuler physiquement le système (Bohn et al., 2014). Ils peuvent être utilisés pour estimer les flux et les stocks d'énergie, d'eau et de carbone dans l'écosystème, en fonction des caractéristiques du climat, du sol et des plantes. La croissance du café et la production de fruits sont particulièrement sensibles aux températures élevées et à la disponibilité de l'eau, et des études antérieures prédisent souvent une perte conséquente de production ou une réduction des aires potentielle de culture. Néanmoins, l'ombrage fourni dans les systèmes agroforestiers pourrait atténuer les effets des changements climatiques selon différentes options de gestion. Ainsi, au cours de cette thèse, nous avons d'abord mis à jour un PBM 3D (MAESPA) pour tenir compte de la température et de la pression de vapeur dans la canopée, puis l'avons validé sur deux écosystèmes : une plantation d'Eucalyptus au Brésil et une plantation de Coffea arabica au Costa Rica. Nous avons ensuite utilisé MAESPA pour créer des métamodèles qui ont été intégrés à un nouveau modèle de croissance et de rendement développé pour évaluer la réponse du caféier au changement climatique et les solutions possibles offertes par la gestion agrofores