Utilisation du big data et des systèmes d'aide à la décision en hygiène alimentaire

Publié récemment dans Trends in Food Science and Technology, un article de chercheurs irlandais fait une revue de littérature sur l'usage du Big Data et des Systèmes d'aides à la décision (SAD) pour l’évaluation du risque sanitaire en alimentation, plus spécifiquement lié au changement climatique. Il a en effet des conséquences sur la sécurité alimentaire, en particulier au niveau microbiologique. À partir de 4 bases de données bibliométriques, les auteurs ont identifié 856 articles parus entre 1995 et 2021, pour en retenir finalement 92 portant sur les thèmes analysés.

De nombreuses sources d'informations et de données sur l'alimentation existent (recherche, données recueillies tout au long de la chaîne alimentaire), fournissant des éléments de natures diverses : propriétés physico-chimiques, règles juridiques, caractéristiques économiques, etc. (figure ci-dessous). Les techniques d'exploration de données (data mining) en évaluation des risques alimentaires associent l'intelligence artificielle, l’apprentissage automatique (machine learning) et l'apprentissage profond (deep learning). Elles évaluent la probabilité de la présence de pathogènes ou de contaminants, en explorant les facteurs environnementaux qui augmentent le risque de leur présence à toutes les étapes, de la fourche à la fourchette.

Réseau des sources et des types d'informations alimentaires

Source : Trends in Food Science and Technology

Parmi les menaces documentées, le changement climatique affectera température et taux d'humidité, deux facteurs favorisant le développement de mycotoxines dans les céréales, qui consommées par les vaches peuvent ensuite se retrouver dans leur lait. Or, cette filière fait l'objet de très nombreuses collectes de data, et leur traitement à l'aide de SAD permet par exemple de tracer et d'identifier avec précision les sources de contaminations à l'aflatoxine B1, et donc de retirer à la fois le lait produit de la chaîne alimentaire et les céréales de la ration des animaux concernés.

Le développement d'outils associant big data et SAD est promu dans divers programmes de recherche (programme européen H2020, projet néerlandais RICHFIELDS, etc.). Les auteurs font trois recommandations pour les améliorer : i) le recours renforcé à des outils d'analyse automatique de documents, actuellement sous-utilisés ; ii) l'utilisation de la plateforme de recueil de données sur la consommation des Européens, lancée en 2021 par l'Autorité européenne de sécurité des aliments (Efsa), qui peut se faire via des applications mobiles ; iii) le développement de la blockchain pour une transparence complète et le traçage de tous les composants sur l'ensemble de la chaîne alimentaire.

Franck Bourdy, Centre d'études et de prospective

Source : Trends in Food Science and Technology

« Internet des objets » et souveraineté numérique

L'Afnic (Association française pour le nommage internet en coopération) et l'ISN (Institut de la souveraineté numérique) ont publié, en mars 2021, un rapport mettant en regard les nombreuses perspectives ouvertes par l'internet des objets pour les secteurs industriels et les défis stratégiques de sa régulation, afin d'assurer à l'Union européenne sa souveraineté numérique.

L'internet des objets dans l'industrie est en plein essor : en 5 ans, les dépenses mondiales associées ont quadruplé. Cette forte augmentation résulte d'une convergence technologique (capteurs, cloud, intelligence artificielle) et de son potentiel économique : la contribution de l'internet des objets industriels à l'économie mondiale est estimée à 14 000 milliards de dollars d'ici à 2030. Les secteurs de l'agriculture et de l'agroalimentaire sont concernés par les nouveaux services et applications envisageables avec cette technologie. Par exemple, l'étiquetage des denrées alimentaires avec des puces RFID permettrait la communication avec d'autres produits ou objets connectés : cela ouvrirait la porte à de nombreux services, au-delà des simples fonctions logistiques remplies par les code-barres actuels ou informationnelles apportées par les QR Codes.

Outre cette diversité des champs d'application pour les secteurs industriels, les auteurs soulignent qu'une telle technologie les expose à de nouvelles vulnérabilités. Par exemple, la possibilité de cyberattaques d'une chaîne d'approvisionnement alimentaire, dont chaque maillon dépend de ces technologies numériques, révèle l'importance stratégique de renforcer leur sécurité. Parmi les autres lacunes de l'internet des objets, figure le manque d'interopérabilité lié à des systèmes d’identifiants non uniques ou à des protocoles de communication différents. Il limite les possibilités d'un décloisonnement inter-sectoriel de ces objets, qui permettrait par exemple de relier ceux dédiés au contrôle environnemental à d’autres relatifs à la santé ou aux denrées alimentaires. Il crée aussi des environnements propriétaires. L'influence des géants du numérique pourrait de surcroît être renforcée, par l'intégration de ces technologies aux processus industriels et par les informations stratégiques alors potentiellement accessibles à des tiers.

Les objectifs de l'Union européenne sont de conserver la maîtrise de ses données industrielles et de celles de ses citoyens utilisant des objets, et de faire valoir ses principes sur la protection des informations personnelles et des libertés. Pour cela elle devra, selon les auteurs, proposer des alternatives technologiques, peser davantage sur l'élaboration des normes et standards mondiaux de ces technologies, et établir le cadre réglementaire de leur mise en œuvre dans les États membres.

Jérôme Lerbourg, Centre d'études et de prospective

Source : Afnic

Alerte de l’ONU sur technologies de pointe et risque de creusement des inégalités

La Conférence des Nations unies sur le commerce et le développement (CNUCED) a publié un rapport sur le développement des technologies de pointe et le creusement des inégalités, dans le monde, qui pourrait lui être associé. Le rapport couvre entre autres l'intelligence artificielle, la robotique, les biotechnologies et l'édition génétique, le big data, la blockchain, les drones et les nanotechnologies. Les auteurs soulignent les opportunités qu’ils représentent pour différents domaines, en particulier agricoles et alimentaires : smart agriculture, sécurité sanitaire et réduction de la faim dans le monde. Ils appellent à une protection élevée de la propriété intellectuelle et à une forte coopération internationale, pour éviter que ce développement ne se fasse au détriment des économies les moins industrialisées. Celles-ci reposent principalement sur l'agriculture (notamment en Asie et en Afrique) et elles ont des revenus et une capacité d'innovation moindres.

Lien entre changement technologique et creusement des inégalités : évolution du PIB réel par habitant (en dollars américains, 2011) et principales périodes de développement technique

Source : CNUCED

Lecture : la courbe rouge regroupe les pays d'Europe de l'Ouest, ainsi que les États-Unis, le Canada, l'Australie, la Nouvelle-Zélande et le Japon. La courbe bleue regroupe l'ensemble des autres pays. ICT : technologies de l'information et de la communication.

Source : Conférence des Nations unies sur le commerce et le développement

Brevets sur les innovations technologiques : la quatrième révolution industrielle s'accélère

Dans une étude récente, l'Office européen des brevets (OEB) s'intéresse aux inventions relatives aux technologies de la quatrième révolution industrielle (4RI) : les objets connectés intelligents. Ces technologies sont considérées comme des innovations de rupture ouvrant la voie à « l'économie des données ». Elles englobent l'internet des objets, le big data, l'intelligence artificielle et la 5G. Le dépôt de familles de brevets internationales (FBI) dédiées s'est considérablement accéléré ces dernières années : depuis 2010, leur croissance a été cinq fois plus importante que la moyenne des dépôts dans tous les autres domaines technologiques, jusqu'à atteindre 11 % des innovations brevetées dans le monde en 2018. Loin derrière d'autres domaines d'application (biens de consommation, services, automobile, etc.), le secteur agricole était très peu concerné par ces innovations en 2000. Toutefois, il bénéficie désormais de cette dynamique et, en 2018, comptabilise 384 FBI pour des technologies relatives à la 4RI : tracteurs connectés, drones intelligents, automatisation des serres, robots de traite avec capteurs sensoriels, etc.

Croissance mondiale des FBI par domaines d’application, 2000-2018

Source : OEB

Source : Office européen des brevets

Les big data pour analyser les différences de productivité d'une exploitation forestière mécanisée

Dans des situations d'exploitation forestière similaires, deux opérateurs d'abatteuses peuvent travailler de façons différentes, conduisant à des variations de productivité. Dans un article publié dans l'European Journal of Forest Research, une équipe finlandaise a cherché à en identifier les sources : environnementales, humaines ou paramétriques. Elle a caractérisé le milieu forestier dans lequel évoluaient les abatteuses, en traitant par machine learning les données d'inventaire (peuplements et sols), récemment harmonisées et accessibles librement. Les croisant avec les données massives recueillies par les machines, les auteurs ont ainsi dégagé des différences de productivité (consommation de carburant et volume récolté), à environnement égal. Si certains des paramètres sont dépendants de l'action de l'opérateur, comme la vitesse, d'autres sont liés aux paramétrages du système de pilotage. Ces travaux permettent d'identifier des enjeux à court terme de formation des opérateurs, mais sont aussi essentiels pour la mise au point d'abatteuses autonomes.

Source : European Journal of Forest Research

 

Technologies clés et brevets de « classe mondiale »

En juin 2020, la fondation Bertelsmann a publié une analyse des brevets déposés, au niveau mondial, de 2000 à 2019. S'appuyant sur des traitements de gros volumes de données (big data) et considérant 58 domaines clés, les auteurs ont déterminé leur qualité (couverture du marché et pertinence technologique) et leur origine géographique (localisation de l'inventeur). Retenant les mieux classés (10 %), ils considèrent particulièrement l'Amérique du Nord (Canada, États-Unis), l'Asie de l'Est (Chine, Corée du Sud, Japon) et l'Europe à 27. De manière générale, le nombre de brevets augmente fortement sur la période et l'Asie de l'Est y occupe une place croissante. Dans le détail, retenons par exemple que la Chine est leader sur les biocides et les fertilisants, et que la France se positionne dans les cinq premiers pays pour les biotechnologies vertes et les fertilisants. De son côté, l'Europe à 27 occupe la première place dans 12 technologies clés, en particulier dans les domaines agricoles et alimentaires.

Évolution (2000-2019), par pays, du nombre de brevets de classe mondiale dans le domaine de l'alimentation fonctionnelle

 

Source : Fondation Bertelsmann

Source : Fondation Bertelsmann

 

Big data et indices des prix à la consommation

Publié le 17 septembre 2019 par l'Insee, le n°509 d'Économie et Statistique traite de l'utilisation possible des big data dans la construction des indices des prix à la consommation, complétant, sur la thématique « Big data et statistiques », une publication d'avril. S'appuyant sur les expériences des instituts de statistique français, suédois et néerlandais, les quatre articles s'intéressent aux apports des données massives (données de caisse et du Web) pour la production de ces indices. À titre d'exemple, l'un des articles présente une analyse des écarts spatiaux des niveaux de prix alimentaires entre régions et villes françaises, à partir de données de caisse transmises quotidiennement à l'Insee, en 2013, par une partie des enseignes de la grande distribution (représentant environ 30 % du chiffre d'affaires). Cette dispersion apparaît limitée, avec des prix plus élevés en région parisienne et en Corse, et peu évolutive dans le temps (résultats proches de ceux obtenus par des travaux conduits dans les années 1970 et 2000). Les données massives présentent des avantages par rapport aux relevés de prix : par exemple, accès à un ensemble de produits beaucoup plus large, avec un univers dynamique. En revanche, elles comportent différentes limites qui appellent leur combinaison avec des données classiques.

Source : Insee

Une cartographie de l'emprise spatiale de la pêche industrielle grâce au big data

Si la pêche industrielle est source d'enjeux économiques et écologiques importants, son emprise spatiale n'avait jusqu'ici jamais été quantifiée. Le développement récent des systèmes d'identification automatique (SIA) de navires, qui enregistrent en continu les déplacements des bateaux, a permis à une équipe de chercheurs étatsuniens de réaliser un tel travail. Conduit en coopération avec Google, il a fait l'objet d'une publication dans la revue Science.

Les auteurs ont procédé au traitement de 22 milliards de données collectées entre 2012 et 2016. Le recours à des techniques d'apprentissage automatique (construction de réseaux neuronaux convolutifs) leur a permis d'isoler les déplacements de plus de 70 000 navires de pêche. Si cela ne représente qu'une fraction des 2,9 millions de bateaux en activité dans le monde, les auteurs estiment que ces données couvrent la plupart des bâtiments de pêche industrielle (plus de 24 mètres).

L'analyse conduite montre qu'au moins 55 % de la surface des océans, soient 200 millions de km², sont exploités par la pêche industrielle. C'est près de quatre fois la surface utilisée dans le monde pour la production agricole. Les auteurs précisent que ce chiffre est vraisemblablement sous-estimé, en raison de la mauvaise couverture satellite de certaines portions du globe et parce que de nombreux navires pêchant dans les zones économiques exclusives ne sont pas équipés de SIA. Des distinctions s'observent par ailleurs selon le type de pêche considéré : la pêche à la palangre couvre 45 % de la surface des océans, contre 17 % pour la pêche à la senne coulissante et moins de 10 % pour celle au chalut. Enfin, 85 % de « l'effort de pêche » mondial, c'est-à-dire du temps passé en mer, sont réalisés par cinq pays : Chine, Taïwan, Espagne, Japon et Corée du Sud.

Effort de pêche global (A) et par type de pêche (B, C et D), exemples de tracés de déplacements de bateaux (E) et productivité primaire nette des océans (F)

Source : Science

Dans un second temps, les auteurs ont testé la corrélation entre l'effort de pêche et diverses variables économiques et environnementales : disponibilité de la ressource, température des océans et prix du fioul. Ils concluent que l'effort de pêche est surtout déterminé par des variables sociales et politiques : périodes de vacances des pêcheurs (nouvel an chinois, fêtes de fin d'année), moratoires saisonniers, etc.

Permise par l'analyse de mégadonnées (big data), cette étude apporte un éclairage précieux sur la pêche industrielle. Pour faciliter de futures recherches, les données et résultats ont été mis à disposition via une plate-forme en ligne.

Mickaël Hugonnet, Centre d'études et de prospective

Sources : Science, Global Fishing Watch

Organisation et diffusion de données aux services vétérinaires publics : vers des systèmes contextualisés ?

Un article, publié dans BMC Veterinary Research par des chercheurs italiens de l'Institut de zooprophylactique expérimentale de Vénétie et du Laboratoire d'ontologie appliquée de Trente, propose une réflexion sur les systèmes de contextualisation des données utiles aux services vétérinaires, alors que se multiplient ces informations du fait notamment du big data. Les données en question sont de nature géographique, écologique, épidémiologique ou encore génétique. Pour filtrer ces informations, la méthode des auteurs comporte plusieurs étapes : classification des données, intégration, sélection et distribution adaptée aux publics concernés (éleveurs, vétérinaires praticiens, industriels de l'agroalimentaire, etc.).

Exemple de diagramme de flux de données avec une distribution flexible en fonction de la classification des utilisateurs et de la contextualisation des scénarios

Source : BMC Veterinary Research

À titre d'exemple, en cas de suspicion de foyer d'influenza aviaire, l’information utile pour l'éleveur sera le résultat du test, qui déterminera ou non l'abattage de son élevage, alors que l'autorité publique examinera, elle, la situation sanitaire régionale et sur une période plus longue. En routine, la maîtrise sanitaire repose sur la mise en œuvre des plans de surveillance, dont les données actualisées régulièrement. Plus complexe, la gestion des situations d'urgence implique de surveiller différents systèmes d'alerte, de façon à identifier le type d'incident, à le localiser et en surveiller l'évolution. Ce suivi nécessite, à l'échelon mondial, des bases de données informatiques flexibles, avec différents indicateurs.

Les auteurs illustrent leur analyse à travers plusieurs exemples au niveau international. L'organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) a ainsi créé un système d'information (EMPRES, Emergence Prevention System) doté d'un logiciel spécifique, offrant des cartographies combinées à des données issues de bases locales de différents pays. L'Organisation mondiale de la santé animale (OIE) dispose aussi de la plateforme WAHIS. Certaines bases utilisent les systèmes d'information géographique (SIG) avec des données spéciales sur les mouvements animaux. Autre exemple, la plate-forme Livestock-geo-wiki, qui renseigne sur les populations animales. Ces différents systèmes permettent d'avoir une vision intégrée de la santé animale.

Madeleine Lesage, Centre d'études et de prospective

Source : BMC Veterinary Research

Agriculture connectée. Arnaque ou remède ?, Vincent Tardieu

En 2012, le journaliste Vincent Tardieu réussissait à capter l’air du temps avec un livre, Vive l’agro-révolution française !, qui présentait au grand public diverses expériences en matière d’agro-écologie. Il y était assez peu fait état des nouveaux équipements qui peuvent servir de levier pour une meilleure conciliation des performances économiques, sociales et environnementales. Or, « depuis près de dix ans pourtant, une sorte de cheval de Troie technologique s’est introduit dans les fermes occidentales ». Agriculture connectée. Arnaque ou remède ? propose à point nommé une enquête fouillée sur ces derniers développements, de l’élevage de précision à la robotisation, en passant par le big data agricole.

Partant à la rencontre de producteurs férus de nouveautés, la première moitié de l’ouvrage présente dix « contes » de l’agriculture connectée. Ainsi, le premier chapitre dresse le portrait d’un agriculteur qui élève 65 vaches « en solitaire », mais réduit ses astreintes grâce à « une batterie de capteurs tous communicants ». L’auteur évite la caricature en alternant les échanges avec l’agriculteur, qui décrit son système, et des mises en perspectives à partir d’interviews avec des chercheurs. De nombreux encadrés facilitent la lecture. La seconde partie prend le contrepoint de ces histoires enchantées pour en détailler les « mécomptes ». Neuf chapitres examinent des enjeux qui affleuraient seulement dans la première partie : impacts sur l’emploi et le travail agricoles, risques de surendettement, déficits de formation, etc.

Alors, « arnaque ou remède » ? L’ouvrage pose les bonnes questions, mais l’enquête ne permet pas vraiment de trancher. De façon assez plaisante, l’auteur conclut son ouvrage par un dialogue de sourds entre deux personnages imaginaires, Agronumericus et Agroscepticus. À l’enthousiasme technophile pour les nouveaux agroéquipements répondent les lieux communs (informés) d’une agriculture paysanne plus humaine et porteuse d’emploi. De fait, cet embarras semble très répandu, et Tardieu donne à penser qu’il est une donnée structurelle, indépassable, du débat sur l’agriculture de demain.

Florent Bidaud, Centre d'études et de prospective

Lien : Belin Éditeur

L'agriculture australienne à l'heure du numérique

L'Australian Farm Institute (voir un précédent billet sur ce blog) a publié les résultats d'une étude sur « les conséquences de l'agriculture digitale et du big data pour l'agriculture australienne ». Ce travail s'est appuyé sur une série d'entretiens aux États-Unis et en Australie, auprès des acteurs des secteurs agricole, informatique, des télécommunications et de la recherche. Le fait qu'une majorité des fournisseurs d'intrants australiens (machinisme et produits phytosanitaires) sont américains (ou appliquent assez directement les résultats d'études américaines), justifie la comparaison.

Une analyse détaillée est faite des différences de développement de l'agriculture digitale entre les différents secteurs de production, de l'état du marché des services de stockage et d'analyse de données, ainsi que du contexte juridique et institutionnel autour de la propriété des données. Sont également étudiées les limites techniques au développement de l'agriculture digitale. Sur cette base, neuf recommandations sont proposées, parmi lesquelles :

- la mise en place d'un forum entre les acteurs des secteurs agricoles, des télécommunications et du logiciel pour, entre autres, travailler à l'harmonisation des règles d'interopérabilité des données, et sur les questions de propriété et de secret des données ;

- l'établissement d'un principe selon lequel les propriétaires de terres agricoles ou d'animaux de production gardent un droit de propriété sur les données liées à leur activité ;

- un engagement de l'ensemble des acteurs concernés à suivre un protocole standard d'échange des données ;

- un suivi, par les structures publiques de recherche et de développement agricoles, des standards d'échanges mis en œuvre, et une utilisation par ces instituts des nouveaux circuits d'information pour diffuser les résultats de la recherche.

Pour sa part, le gouvernement australien est invité à apporter un soutien aux travaux de cartographie des sols et d'enregistrement des données climatiques, et à garantir l'accès à des réseaux Internet performants en zone rurale. D'après l'exemple américain, les autorités publiques ne doivent pas s'impliquer dans le développement de logiciels ou plateformes, afin de garantir une concurrence optimale, permettant à terme une ouverture effective des données.

Gaétane Potard-Hay, Centre d’études et de prospective

Source : Australian Farm Institute

Un projet pilote européen pour tester les big data agricoles grandeur nature

Le 12 avril 2016 marque la fin de l'appel communautaire pour le lancement de plusieurs « Projets pilotes à grandes échelles » dans le domaine des objets connectés. L'axe « agriculture intelligente et sécurité alimentaire » est particulièrement intéressant car il propose de mettre les objets connectés et les données au cœur du système agro-alimentaire. Ces projets pilotes de grande échelle incluraient plusieurs expérimentations dans une variété d'entreprises et dans différents pays européens, ceci afin de représenter les divers systèmes et filières de production agricole.

L'utilisation d'objets connectés tout au long de la chaîne est vue comme une façon de diminuer les volumes d'intrants utilisés, de limiter le gaspillage alimentaire et d'améliorer la transparence vis-à-vis du consommateur.

Ce projet se base sur les réflexions du groupe de travail « Agriculture intelligente et sécurité alimentaire » de la nouvelle Alliance Pour l'Innovation dans les Objets Connectés (AIOTI), créée en mai 2015 sous l'impulsion européenne de la Direction Générale des Réseaux de communication, contenu et technologies (DG CNECT). Ce groupe a publié en décembre 2015 le rapport Agriculture intelligente et sécurité alimentaire, application aux objets connectés, qui détaille les contours possibles d'un projet pilote dans ce domaine.

Les points clés, une fois le caractère « divers, complexe, volatile et sous surveillance citoyenne » de l’agriculture bien présenté, sont de concevoir dès le départ des modèles économiques viables pour les acteurs impliqués, une architecture robuste pour le système de gestion des données et une gouvernance adéquate. Sur ce dernier point, le rapport insiste sur l'implication nécessaire des offreurs de services (fournisseurs d'objets et des services de gestion des données associés, fournisseurs de services de conseils exploitant ces données) et des demandeurs (exploitations agricoles, transformateurs agro-alimentaires, distributeurs). L'accent est également mis sur l'intérêt de prendre en compte les différents niveaux de « maturité digitale » des acteurs.

Gaétane Potard-Hay, Centre d’études et de prospective

Source : Commission européenne

 

Big data et agriculture : révolution, rupture et renaissance en question à l’OPECST

« Une possibilité technique nouvelle fondée sur l’alliance entre des stocks gigantesques de données et des capacités de traitement démultipliées ». Telle est la définition des Big data proposée par J-Y. Le Déaut, président de l’Office Parlementaire d’évaluation des choix scientifiques et technologiques (OPECST), lors de l’audition publique du 2 juillet de l’office consacrée à la place du traitement massif des données (Big data) dans l’agriculture. À cette occasion, un autre intervenant a comparé l’effet des Big data sur l’agriculture à « une révolution, une rupture et une renaissance ».

Cette cession a permis de rappeler que l’agriculture de précision collecte et utilise beaucoup de données électroniques depuis plus de trente ans : ce sont la variété, le volume et la vitesse de ces dernières qui changent la donne depuis quelques années. Ainsi, le prix de stockage de la donnée a chuté de façon très importante en 15 ans (moins de 0,04 $/gigabit aujourd’hui), le nombre de capteurs-émetteurs pouvant collecter et transmettre en simultané des données a fortement augmenté et ces dernières sont très variées (hygrométrie de l’air ou du sol, taux d’azote dans le sol, quantité d’engrais appliquée à un point donné, taux protéique du lait d’une vache, teneur en acide aminé de la ration des truies allaitantes, etc.). À cela s’ajoute la multiplication des accès à Internet à haut débit et sans connexion, permettant la transmission simultanée des informations vers des bases de stockage extérieures à l’exploitation, sans intervention de l’agriculteur. Bien que cette multitude de données n’ait que peu de valeur sans traitement et analyse adaptée (data mining), elle représente une mine d’informations pour les fournisseurs d’intrants et les équipementiers, lesquels peuvent ainsi mieux connaître les pratiques et besoins de leurs clients, existants et potentiels. Face à ces enjeux, l’OPECST met l’accent sur les questions de propriété, de souveraineté et sur les risques de privatisation de la donnée.

Dans les conclusions de cette audition, pour encourager le développement d’une offre française de Big data, l'OPECST apporte son soutien à une démarche de plateforme collective de la profession, pouvant intégrer la création d’un cadre clair pour l’utilisation des données issues des exploitations. Les fournisseurs de logiciels semblent prêts à collaborer à une telle démarche, pouvant apporter un certain savoir-faire en échange d’un accès à encore plus d’informations.

Gaëtane Potard-Hay, Centre d’études et de prospective

Source : Assemblée nationale