L’activité d’élevage est soumise de façon accrue à des aléas, qu’ils soient d’ordre climatique (avec des impacts sur les performances techniques), sanitaire ou économique (volatilité des prix des matières premières) en particulier dans les systèmes où les moyens pour agir sur le milieu sont limités par un cahier des charges (fertilisation chimique, traitements hormonaux, recours aux antibiotiques par exemple). Face aux aléas, nous faisons l’hypothèse que le nombre annuel de périodes de reproduction pourrait être une source de sécurisation des performances par l’étalement des besoins des animaux et le fractionnement de la production induits et en offrant aux brebis une gamme très large de trajectoires productives. Nous projetons de tester ce type de conduite en expérimentation-système dans deux projets d’élevage en production ovine allaitante : un projet à deux périodes (2P) et un en comportant quatre (4P). Au préalable, nous avons utilisé la modélisation pour tester la sensibilité de ces deux projets à différents scénarios d’aléas. Le modèle utilisé ne permettant pas de reproduire une conduite à quatre périodes, le projet 4P a été représenté par deux sous-projets selon deux modalités : soit deux périodes au printemps et une à l’automne (ppA), soit une période au printemps et deux à l’automne (Paa). Un premier scénario d’aléa a concerné l’impact d’une chute de fertilité de 30 % à la lutte de printemps en 2P et Paa. Nous avons ensuite simulé en 2P et ppA les effets d’aléas sur la marge brute par brebis en faisant varier quatre facteurs : le prix de vente du kg de carcasse d’agneau, la prolificité, la mortalité des agneaux et le prix des céréales achetées. La variabilité de la marge brute par brebis en ppA est significativement inférieure à celle du projet 2P pour des aléas portant sur la prolificité, la mortalité et le prix du kg de carcasse. Inversement, le projet ppA est plus sensible que 2P à un aléa portant sur le prix des céréales car il en est plus consommateur. Cependant, dans le scénario où les quatre facteurs précédents varient simultanément, le résultat économique est aussi plus variable en 2P qu’en ppA. Nous discutons les résultats issus des simulations au regard du modèle utilisé et de leur portée sur l’expérimentation envisagée.