Les systèmes naturels sont le siège d’une grande variété de phénomènes structurels et dynamiques, conséquences de leur complexité : auto-organisation, émergence de motifs spatiaux-temporels globaux basés sur les interactions entre composants locaux, non-prédictibilité à long terme, etc ([LeMoigne90]). La description, la modélisation et la simulation de tels systèmes posent ainsi de nombreux problèmes, car les mécanismes et les relations donnant naissance à ces phénomènes se déploient sur plusieurs niveaux d’organisation et se basent sur des boucles de rétro-action imbriquées. Une conséquence de cette complexité est la tendance à compléter les modèles conventionnels “descendants”, reposant généralement sur des équations différentielles décrivant la dynamique du système à haut niveau, par des approches “remontantes” modélisant les interactions entre les composants de bas niveau ([Grim99]). Nous avançons dans ce travail l’argument selon lequel un lien entre ces deux niveaux de représentation extrêmes est nécessaire, voire même indispensable dans le cas des systèmes individus-centrés qui ne peuvent pas se réduire à leurs mécanismes de base. Ce lien permet, dans une double dynamique, de faire progresser la connaissance du fonctionnement du modèle, cette connaissance permettant à son tour de faire progresser la connaissance du phénomène naturel représenté et de mettre en place des actions de décision ou d’optimisation centrées sur le système vivant modélisé.