Outils prévisionnels de la durabilité des écosystèmes et du changement global, les modèles à compartiments permettent de prédire les flux échangés entre matières organiques d’origine végétale ou microbienne du sol ainsi que les transferts vers la phase minérale en direction de l’atmosphère, la biosphère et l’hydrosphère. Sous l’hypothèse du mélange parfait, les traceurs isotopiques permettent la mesure de ces flux avec une valeur initiale connue du contenu de chaque compartiment. La technique d’enfouissement de résidus marqués in situ en sac poreux en échange avec les matières non marquées et sous les conditions réelles d’évolution des sols avec enregistrement météorologique et modélisation complémentaire de l’état hydrique, s’avère particulièrement précise et riche en informations. Elle a été appliquée au Venezuela et en Bolivie avec des mesures de transfert 14C et 15N dans la phase minérale et la biomasse microbienne. Dans des milieux de haute montagne peu perturbés par l’homme, cinq modèles à compartiments incluant une proposition précédente du modèle MOMOS et le modèle RothC ont pu être calibrés sur les données isotopiques et soumis à une analyse de sensibilité. L’étude a conduit à la nouvelle version du modèle MOMOS (Micro-Organismes et Matière Organique du Sol, Modelling Organic transformations by Micro-Organisms of the Soil) centrée sur le fonctionnement microbien : (i) définition d’un nouveau mécanisme régulant la respiration microbienne, (ii) mortalité microbienne débutant les processus d’humification et (iii) croissance microbienne régulée par l’assimilation de matières labiles et stables d’origine végétale et microbienne. MOMOS présente aussi la particularité d’être régi par sept taux cinétiques optimaux (pour un facteur de réponse à la température et l’humidité = 1, dimension t-1) excluant tout autre type de paramètre. Ces taux étant tous liés à la température et l’humidité du sol, le modèle apparaît particulièrement sensible aux changements climatiques. D’autres liaisons pour sa généralisation ont été proposées avec la qualité des intrants et les propriétés du sol. Les traceurs et la modélisation ont permis de quantifier in situ la déposition de C par mortalité et exsudation racinaire et le renouvellement de C du sol induit par ces apports. En couplage avec des modèles d’eau du sol et de production végétale, MOMOS permet de comprendre et prévoir la restitution de la fertilité azotée par la jachère, émergeant ainsi comme un outil prévisionnel essentiel de la durabilité des écosystèmes. Le modèle calibré sur deux systèmes de montagne a été validé sur six écosystèmes très contrastés d’un gradient altitudinal tropical. Il est maintenant établi que pour des apports de qualité égale, les seules variables régulant la dynamique de décomposition sont la température, l’humidité et le taux de respiration microbienne (kresp) liés aux propriétés du sol. Des relations de pédo-transfert, calculées depuis les huit sites d’étude, sont proposées pour relier kresp soit à la texture soit au pH du sol. L’outil est ainsi disponible pour des approches cartographiques à l’échelle régionale s’intégrant à la prévision du changement global.The compartment models appear as a useful tool to predict the sustainability of ecosystems and global change. They allow simulating the exchanged flows between soil organic materials of plant and microbial origin as well as the transfers through the mineral phase toward the atmosphere, biosphere and hydrosphere. Under the hypothesis of well-mixed reservoirs, isotopic tracers enable the measurement of these flows, knowing the initial value of each compartment. The technique of burying labelled materials in porous soil bags in contact with in situ materials in real conditions of soil evolution together with daily climatic recording, appears particularly rich and accurate. It was applied in Venezuela and Bolivia with measurements of 14C and 15N transfers in mineral phase and into the microbial biomass. Five compartment models, including one previous version of MOMOS and Roth-C, have been calibrated using isotopic data from high mountain environments, poorly perturbed by human activities. Each model was also subjected to a sensitivity analysis. Finally, this study enabled to propose the new version of MOMOS (Modelling Organic transformations by Micro-Organisms of the Soil, Micro-Organismes et Matière Organique du Sol) that is centred on microbial functioning: (i) definition of a new mechanism to describe microbial respiration, (ii) humification processes beginning by microbial mortality, (iii) microbial growth regulated by assimilation of labile and stable organic matters of plant and microbial origin. MOMOS is controlled by only seven optimal kinetic rates (for optimal temperature and soil moisture,response function = 1, dimension t‑1) excluding other type of parameters. All these rates being bound to soil temperature and moisture, the model appears particularly sensitive to climate change. Other equations have been proposed for model generalization, binding quality of organic input and soil texture. Tracers and modelling enabled to quantify in situ C deposition by roots (mortality and exudation)and resulting C turnover in soil. In coupling with soil water and production models, MOMOS enabled to understand and modelling the processes of recovering nitrogen fertility by fallow systems, emerging as an essential predictive tool of the sustainability of ecosystems. After calibration on the two mountain sites, the model has been validated on six much contrasted ecosystems of an altitudinal gradient. For inputs of equal quality, this study evidence that the only variables regulating the dynamic of decomposition are climate and microbial respiration rate (kresp) bound to soil properties. For model generalization, relationships of soil transfer, calculated from the eight studied sites, are proposed to link kresp to soil texture or soil pH. The modelling tool is now available for its use at plot scale as well as to scale up at regional scale and to be integrated into global change studies.113-132marc.pansu@ird.frlsarmien@ula.ve