Dans les prochaines années, les filières agricoles devront relever de nombreux défis : accroitre la production pour faire face à la croissance de la population, augmenter la qualité pour répondre à la demande des consommateurs, préserver les ressources naturelles et la biodiversité, et être économiquement viable pour l’ensemble des acteurs. Cela nécessite de nombreuses mutations dont certaines seront rendues possibles ou facilitées par la révolution numérique : Internet des Objets, Big Data, intelligence artificielle... Les processus de décision devront pouvoir mobiliser de nombreuses données issues de multiples sources et permettant d'appréhender dans sa globalité le contexte agricole. Mes recherches s’inscrivent dans ce développement de l’agriculture numérique. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire se sont focalisés sur l’acquisition de données agri-environnementales par des réseaux de capteurs sans fil. Leurs principaux objectifs étaient d’assurer un bon fonctionnement des réseaux et une fiabilité permettant d’avoir des données pertinentes en vue de la prise de décision. La contextualisation du fonctionnement des réseaux et des données permet une adaptation aux différentes contraintes subies par le système : environnementales, énergétiques, qualité... La modélisation de contexte a tout naturellement orienté les recherches vers les ontologies et l’intégration de connaissances dans les systèmes pour une meilleure gestion de l’information et des données au service d’une agriculture durable.