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L’AGROÉCOLOGIE : RECHERCHES POUR LA TRANSITION DES FILIÈRES ET DES TERRITOIRES
recouvrent les normes et les standards. Ceux-ci ont été élaborés pour garantir un niveau
de qualité à l’utilisateur final, ce qui s’est souvent traduit par une homogénéisation des
produits. Comment les normes peuvent-elles désormais accompagner de manière nouvelle
la transition agroécologique ? Les labels peuvent relever d’une motivation sociétale pour
l’amélioration de l’environnement ou la gestion durable des ressources, ou d’une qualité
intrinsèque des produits issus de pratiques agroécologiques. On le voit, normes et labels
pourront désormais englober des principes de natures très différentes.
La nécessité de caractériser et de gérer l’hétérogénéité dans toutes ses dimensions découle
de ces constats : phénotypage numérique des individus (imageries, capteurs) venant compléter le génotypage déjà numérique (séquençage, bases de données), mais aussi caractérisation de l’environnement (données satellitaires, capteurs embarqués ou in situ), mise
au point d’outils (logiciels, outils d’aide à la décision…) en appui à une conduite d’exploitation diversifiée. Des agroéquipements d’un nouveau genre peuvent y contribuer. Les
capteurs et les outils de suivi des cultures ou des animaux sont encore peu utilisés pour
aider au pilotage des systèmes, qu’ils soient ou non à visée agroécologique. Cette amélioration va au-delà de la simple acquisition des informations. Elle concerne la capacité
à entretenir des processus en équilibre dynamique, notamment par la mesure de flux.
●
De la collecte de données biologiques en masse
à des dispositifs d’une nature nouvelle
La prise en compte d’interactions à dimensions multiples induit un besoin massif en
données nouvelles. Il faut mieux connaître les dynamiques des agroécosystèmes, changer
d’échelle pour expérimenter comme pour observer, et surtout combiner les deux. Les
apports de l’agriculture numérique, les méthodes de proxi-détection et de télédétection,
l’analyse spatio-temporelle de données (écologie spatiale, statistiques spatio-temporelles,
approches relevant du big data…) sont essentiels. Les données doivent plus encore s’appuyer sur des capteurs biologiques, des suivis à des fins de connaissance et de pilotage
des systèmes, afin d’approcher la complexité des systèmes en agroécologie, riches par
nature en interactions biotiques et abiotiques. Le renforcement de l’évaluation multicritère est utile pour pouvoir internaliser, à l’échelle de l’exploitation agricole, des externalités actuellement non prises en considération, comme la biodiversité.
Les dispositifs expérimentaux peuvent y contribuer en renforçant la collecte d’informations
par l’instrumentation et l’acquisition de données numériques. Par exemple, on gagnerait à généraliser le génotypage des individus (animaux, plantes, arbres) avec un jeu de
marqueurs communs et définis par espèce, pour intégrer la diversité génétique dans les
protocoles visant à tester des modes de conduite, et ainsi quantifier la diversité présente
et la comparer entre protocoles. La plupart des expérimentations systèmes
64 mises en
64. Voir https://www6.inra.fr/experimentations-systeme/Definition-experimentation-systeme.
L’AGROÉCOLOGIE : RECHERCHES POUR LA TRANSITION DES FILIÈRES ET DES TERRITOIRES
recouvrent les normes et les standards. Ceux-ci ont été élaborés pour garantir un niveau
de qualité à l’utilisateur final, ce qui s’est souvent traduit par une homogénéisation des
produits. Comment les normes peuvent-elles désormais accompagner de manière nouvelle
la transition agroécologique ? Les labels peuvent relever d’une motivation sociétale pour
l’amélioration de l’environnement ou la gestion durable des ressources, ou d’une qualité
intrinsèque des produits issus de pratiques agroécologiques. On le voit, normes et labels
pourront désormais englober des principes de natures très différentes.
La nécessité de caractériser et de gérer l’hétérogénéité dans toutes ses dimensions découle
de ces constats : phénotypage numérique des individus (imageries, capteurs) venant compléter le génotypage déjà numérique (séquençage, bases de données), mais aussi caractérisation de l’environnement (données satellitaires, capteurs embarqués ou in situ), mise
au point d’outils (logiciels, outils d’aide à la décision…) en appui à une conduite d’exploitation diversifiée. Des agroéquipements d’un nouveau genre peuvent y contribuer. Les
capteurs et les outils de suivi des cultures ou des animaux sont encore peu utilisés pour
aider au pilotage des systèmes, qu’ils soient ou non à visée agroécologique. Cette amélioration va au-delà de la simple acquisition des informations. Elle concerne la capacité
à entretenir des processus en équilibre dynamique, notamment par la mesure de flux.
●
De la collecte de données biologiques en masse
à des dispositifs d’une nature nouvelle
La prise en compte d’interactions à dimensions multiples induit un besoin massif en
données nouvelles. Il faut mieux connaître les dynamiques des agroécosystèmes, changer
d’échelle pour expérimenter comme pour observer, et surtout combiner les deux. Les
apports de l’agriculture numérique, les méthodes de proxi-détection et de télédétection,
l’analyse spatio-temporelle de données (écologie spatiale, statistiques spatio-temporelles,
approches relevant du big data…) sont essentiels. Les données doivent plus encore s’appuyer sur des capteurs biologiques, des suivis à des fins de connaissance et de pilotage
des systèmes, afin d’approcher la complexité des systèmes en agroécologie, riches par
nature en interactions biotiques et abiotiques. Le renforcement de l’évaluation multicritère est utile pour pouvoir internaliser, à l’échelle de l’exploitation agricole, des externalités actuellement non prises en considération, comme la biodiversité.
Les dispositifs expérimentaux peuvent y contribuer en renforçant la collecte d’informations
par l’instrumentation et l’acquisition de données numériques. Par exemple, on gagnerait à généraliser le génotypage des individus (animaux, plantes, arbres) avec un jeu de
marqueurs communs et définis par espèce, pour intégrer la diversité génétique dans les
protocoles visant à tester des modes de conduite, et ainsi quantifier la diversité présente
et la comparer entre protocoles. La plupart des expérimentations systèmes
64 mises en
64. Voir https://www6.inra.fr/experimentations-systeme/Definition-experimentation-systeme.