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leguminous plant, can fix atmospheric nitrogen through symbiosis with symbiotic bacteria of the genus Rhizobium. Yet the sensitivity of symbiotic N fixation to biotics and abiotics stresses leads to a significant yield and protein rate variability compared with cereals. A better understanding of C and N partitioning between roots and shoots according to the mode of N nutrition seems necessary to identify levers of yield stabilisation. In this context, the model PeaNod developed within INRA Dijon Ecophysiology team combines an architectural model of pea with an source-sink approach. The main objective of this work was to study the impact of competition between nodules and roots on roots architecture. The major hypotheses are : (1) competition between nodules and roots via rate of C satisfaction (2) nodules are initiated on apical meristems according to plant N status. To thid end, the model was simplified then parametrized according to several stages: (1) study of architectural distribution of root biomass (2) study of biomass repartition between roots and nodules (3) study of nodule initiation according to N status. Then, results of simulations were compared with experimental data obtained under greenhouse and in hydroponic conditions with pea genotype Baccara. Our results showed that formulated hypotheses allow to simulate biomass repartition between nodules and roots and in particular oscillations of laterals density and length along taproot. These phenomena had been observed but never compared to experimental data. These oscillations translate impact of carbon competition on speed growth modification of roots meristems and thus on elongation and initiation of new roots meristems. However, the model doesn’t allow us to simulate suitably kinetics of nodules initiation and thus their position on roots system. The model requires more adjustments of formalisms and parameters. Eventually, PeaNod model will allow us to test scenarios of nodulation by varying speed of nodules growth and fixation specific activity. It will be also interesting to confront the model with other sets data like hypernodulating mutants., Les légumineuses, et notamment le pois de printemps (Pisum sativum), ont la particularité de pouvoir fixer l’azote atmosphérique du sol via la symbiose avec des bactéries symbiotiques du genre Rhizobium. Cependant, la sensibilité de la fixation symbiotique de l’azote aux stress biotiques et abiotiques induit une variabilité importante du rendement et du taux de protéine du pois par rapport aux céréales. Une meilleure compréhension du partitionnement des assimilats entre racine et partie aérienne en relation avec les modes de nutrition azoté semble nécessaire pour identifier les leviers de stabilisation du rendement. Dans ce cadre, le modèle PeaNod développé au sein de l’équipe Ecophysiologie de l’INRA de Dijon, associe un modèle architectural du pois à une approche source-puits. L’objectif principal de cette étude était d’étudier l’impact de la compétition entre nodosités et racines sur l’architecture racinaire. Les hypothèses majeures sont : (1) la compétition entre nodosités et racines se fait via le taux de satisfaction en assimilats carbonés, (2) les nodosités sont initiées sur les pointes racinaires en croissance en fonction du statut azoté de la plante. Pour cela, le modèle a été simplifié puis paramétré selon plusieurs étapes : (1) étude de la répartition architecturé de la biomasse racinaire, (2) étude de la répartition de la biomasse entre racines et nodosités et (3) étude de l’initiation des nodosités selon le statut azoté. Les résultats des simulations ont ensuite été comparés à des données expérimentales obtenues sous serre et en conditions hydroponiques sur le génotype Baccara du pois. Nos résultats ont montré que les hypothèses formulées permettent de simuler la répartition de la biomasse entre nodosité et racines et notamment les oscillations de la densité et de la longueur des latérales le long du pivot, phénomènes qui avaient été observés mais jamais confrontés à des données expérimentales. Ces oscillations traduisent ainsi l’impact de la compétition pour le carbone sur la modification de la vitesse de croissance des pointes racinaires et donc sur l’élongation et l’initiation de nouvelles pointes racinaires. Cependant, le modèle ne permet pas pour l’instant de simuler convenablement la cinétique d’apparition des nodosités et donc leur positionnement au sein du système racinaire. Le modèle nécessite donc encore un ajustement des formalismes et des paramètres choisis. À terme, le modèle PeaNod permettra de tester des scénarios de nodulation en faisant varier la vitesse de croissance des nodosités et l’activité spécifique de fixation. Il sera aussi intéressant de confronter le modèle à d’autres jeux de données comme les mutants hypernodulants.