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5. Modéliser les interactions du vivant
❚
❚ Des systèmes agricoles aux services des agroécosystèmes
en passant par la biodiversité
La modélisation en agroécologie commence à parcourir réellement la cascade allant
des systèmes agricoles, des paysages ruraux, des pratiques agricoles à la biodiversité
et aux fonctions et services des agroécosystèmes. La biodiversité est désormais largement représentée dans les modèles. Ces modèles répondent quasiment tous à un besoin
de compréhension, certains s’inscrivant dans une écologie théorique, d’autres allant
jusqu’à traiter des fonctions de la biodiversité, voire des services écosystémiques qui en
résultent. Les modèles ayant vocation à répondre à des enjeux finalisés sont désormais
prépondérants. Les relations avec les milieux ou avec les acteurs sont souvent modélisées par un compartiment indépendant, couplé avec le compartiment biologique. Mais
ces couplages, notamment ceux représentant les dynamiques d’acteurs, sont encore peu
nombreux. L’intégration de processus dynamiques s’opérant à différentes échelles reste
un défi pour la modélisation en agroécologie, y compris sur le plan méthodologique.
❚
❚ Un besoin d’ancrage sur des données de terrain
Les modèles doivent davantage s’ancrer sur des données de terrain pour aborder des
enjeux finalisés. La plupart des modèles ont vocation à produire et à tester des scénarios de gestion des agroécosystèmes, mais le nombre d’approches allant jusqu’aux prévisions, au sens d’évolution de court terme pour une adaptation tactique, est encore
réduit. Les modèles intègrent plus souvent une composante temporelle que spatiale.
❚
❚ Des débuts de démarches probabilistes
Des démarches probabilistes voient le jour. La plupart des modèles en agroécologie s’appuient sur un formalisme mathématique et intègrent une composante probabiliste, ce qui
permet la prise en compte d’incertitudes, ou une simplification du modèle, en évitant par
exemple la modélisation de mécanismes à faible effet. L’intérêt de ces démarches probabilistes est surtout de fournir des prévisions sous forme d’enveloppes de confiance,
plutôt que des trajectoires uniques.
●
Quelques exemples
❚
❚ Des réseaux d’animation scientifique interdisciplinaires
sur la modélisation en agroécologie
Le réseau ModStatSAP
52 , créé en 2011, a pour objectif de fédérer les modélisateurs
et les statisticiens travaillant sur les dynamiques des systèmes hôtes-pathogènes ou
52. Modélisation et statistique en santé des animaux et des plantes.
5. Modéliser les interactions du vivant
❚
❚ Des systèmes agricoles aux services des agroécosystèmes
en passant par la biodiversité
La modélisation en agroécologie commence à parcourir réellement la cascade allant
des systèmes agricoles, des paysages ruraux, des pratiques agricoles à la biodiversité
et aux fonctions et services des agroécosystèmes. La biodiversité est désormais largement représentée dans les modèles. Ces modèles répondent quasiment tous à un besoin
de compréhension, certains s’inscrivant dans une écologie théorique, d’autres allant
jusqu’à traiter des fonctions de la biodiversité, voire des services écosystémiques qui en
résultent. Les modèles ayant vocation à répondre à des enjeux finalisés sont désormais
prépondérants. Les relations avec les milieux ou avec les acteurs sont souvent modélisées par un compartiment indépendant, couplé avec le compartiment biologique. Mais
ces couplages, notamment ceux représentant les dynamiques d’acteurs, sont encore peu
nombreux. L’intégration de processus dynamiques s’opérant à différentes échelles reste
un défi pour la modélisation en agroécologie, y compris sur le plan méthodologique.
❚
❚ Un besoin d’ancrage sur des données de terrain
Les modèles doivent davantage s’ancrer sur des données de terrain pour aborder des
enjeux finalisés. La plupart des modèles ont vocation à produire et à tester des scénarios de gestion des agroécosystèmes, mais le nombre d’approches allant jusqu’aux prévisions, au sens d’évolution de court terme pour une adaptation tactique, est encore
réduit. Les modèles intègrent plus souvent une composante temporelle que spatiale.
❚
❚ Des débuts de démarches probabilistes
Des démarches probabilistes voient le jour. La plupart des modèles en agroécologie s’appuient sur un formalisme mathématique et intègrent une composante probabiliste, ce qui
permet la prise en compte d’incertitudes, ou une simplification du modèle, en évitant par
exemple la modélisation de mécanismes à faible effet. L’intérêt de ces démarches probabilistes est surtout de fournir des prévisions sous forme d’enveloppes de confiance,
plutôt que des trajectoires uniques.
●
Quelques exemples
❚
❚ Des réseaux d’animation scientifique interdisciplinaires
sur la modélisation en agroécologie
Le réseau ModStatSAP
52 , créé en 2011, a pour objectif de fédérer les modélisateurs
et les statisticiens travaillant sur les dynamiques des systèmes hôtes-pathogènes ou
52. Modélisation et statistique en santé des animaux et des plantes.