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À l’échelle d’une exploitation apicole, la capacité d’adaptation est liée à différents aspects du fonctionnement : aux pratiques de gestion du cheptel, à des choix de commercialisation ou d’organisation. Cette capacité d’adaptation contribue à la durabilité de l’exploitation en lui permettant de composer avec un contexte variable, mais constitue également un élément de plus à considérer dans les compromis à trouver entre plusieurs enjeux de durabilité qui peuvent être antagonistes : viabilité économique, temps de travail… Pour révéler les difficultés possibles à concilier ces différents objectifs avec celui d’adaptabilité dans la gestion du renouvellement du cheptel, nous avons appliqué la théorie de la viabilité à une modélisation des principales options de gestion du renouvellement (gestion des reines, création de nouvelles colonies) et des dynamiques d’évolution du cheptel. Le modèle développé a permis d’étudier les conséquences de différentes pratiques sur la possibilité pour l’exploitation d’atteindre ses objectifs économiques et de temps de travail tout en maintenant un certain niveau d’adaptabilité. Certains choix techniques comme le nombre de reines disponibles (relativement au nombre de colonies de l’exploitation) apparaissent ainsi limiter en amont les options possibles de gestion du cheptel, voire la viabilité de l’exploitation dans certaines situations. L’adaptabilité de la gestion du cheptel apparaît donc comme une contrainte

Uncertainty occupies a major place in the literature, both when it is being defined and when it is being measured. The mathematical viability framework provides useful concepts to go beyond the probabilistic views of uncertainty that are not able to capture all forms of uncertainty, particularly in the absence of statistical regularities. Bounded-set uncertainty can help to analyze changes in the evolutionary conditions that affect ecological and social systems with probabilistic or nonprobabilistic distributions. This paper introduces uncertainty into a viability model by associating stochastic and bounded-set uncertainty related to sales price as a driver of economic uncertainty. Based on an illustration of agroecosystems, the model identifies decision rules that guarantee viability. The larger the initial crop portfolio for sequential diversification is, the lower the costs to belong to the viability kernels will be, regardless of economic and environmental constraints. The diversification of farming systems transforms their complexity into an advantage against uncertainty, which opens up numerous viability trajectories.