Le Bureau australien de l'économie agricole, des ressources et des sciences

Créé en 1945, l'Australian Bureau of Agricultural and Resource Economics and Sciences (ABARES) est un organisme de recherche fournissant des données et conduisant des travaux indépendants propres à aider les pouvoirs publics et les opérateurs privés à prendre des décisions en matière d'agriculture, de pêche et de forêt. Rattaché au ministère de l'agriculture, de l'eau et de l'environnement, il tire une part de son budget d'une activité commerciale de conseil et de financements par des industriels privés. Cette collaboration avec le secteur privé, pouvant aller jusqu'à des publications conjointes, donne une légitimité à l'ABARES vis-à-vis de ses interlocuteurs publics comme des entreprises.

Parmi ses missions principales, l'ABARES mène des travaux d'analyse, de conjoncture, de prévision et de conseil sur les filières agricole et agroalimentaire australiennes (voir un précédent billet sur le sujet). Il conduit également des expertises plus précises sur la biosécurité, le commerce et les chaînes globales de valeur, la performance et la productivité des exploitations agricoles, l'économie des ressources naturelles et celle de l'industrie, la gestion des données, les effets du changement climatique (figure ci-dessous), les politiques publiques. L'organisme collecte des données de structure et de performance économique des exploitations et des industries de certaines filières agricoles (produits laitiers, viandes bovine et ovine, grandes cultures, horticulture et légumes, etc.). L'ABARES analyse ces informations pour produire ses publications, mais il les met également à disposition d'autres organismes pour la conduite de leurs travaux.

Modélisation des effets (en %) du changement climatique sur le profit des exploitations agricoles

Source : ABARES (rapport sur l'adaptation des exploitations agricoles australiennes aux impacts du changement climatique, 2021)

Enfin, depuis 1971, l'ABARES organise des conférences Outlook aux niveaux national et régional, pour présenter les résultats de ses travaux. Ces conférences sont adaptées aux spécificités de chaque territoire, concernant la situation économique des principales filières agricoles : évolution prévisible des prix, enjeux pour l'industrie, stratégies de croissance et d'innovation, gestion des ressources naturelles, etc. La dernière en date était consacrée, en mars 2021, à la place de l'agriculture dans un monde changeant et incertain.

Vincent Hébrail-Muet, Centre d'études et de prospective

Source : Australian Bureau of Agricultural and Resource Economics and Sciences (ABARES)

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

La transparence des concessions forestières et agricoles pour lutter contre la déforestation

Le World Resources Institute a publié récemment une enquête sur la transparence des données sur les concessions d'exploitation accordées aux entreprises. Elle a été menée dans 14 grands pays forestiers recourant au système de concession et dont l'évolution du couvert est souvent au cœur des préoccupations en matière de déforestation.

On constate que les données ne sont pas toujours accessibles (y compris en faisant appel à la société civile) et leur qualité souvent défaillante, particulièrement pour la forêt et l'agriculture (les concessions minières sont souvent mieux documentées). Or, pour les auteurs, compte tenu de la prépondérance de la propriété publique, notamment forestière, la transparence sur les concessions (titulaire, localisation, durée, type de production, statut) est un critère important pour s'assurer, d'une part, du respect des engagements relatifs à la déforestation et, d'autre part, pour réduire la corruption.

Source : World Resources Institute

Statistique agricole, facteur humain et enjeux politiques : une perspective chinoise

La révolution technologique autour de la collecte et la gestion des données statistiques et non-statistiques a tendance à faire oublier l’importance du facteur humain dans la conception d’un bon système de statistique agricole. Publié dans la collection des Working Paper de l’IDDRI, l’analyse menée par Marie-Hélène Schwoob (voir sur cette auteure un autre billet sur ce blog) sur le système statistique agricole chinois est riche d’enseignement.

Suite à la crise des prix agricoles de 2008, la question de la transparence des marchés est revenue au centre des préoccupations internationales. Le Système d’Information sur les Marchés Agricoles (AMIS), créé en 2011 lors du G20, pallie ce problème dans la mesure des données disponibles. L’auteure montre qu’en Chine, les freins à la transparence statistique sont d’ordres humain et politique, et que les difficultés administratives, le consensus politique, les acteurs parapublics, les acteurs privés des marchés sont autant de paramètres qui influent sur la collecte, l’analyse et la transmission des données agricoles, en particulier de récolte, de prix et de stock. Par exemple, les cadres locaux, responsables entre autres de la collecte des données, sont évalués en fonction de leur capacité à atteindre des objectifs de production agricole régionale. Les données sur les stocks de grains, collectées par Sinograin, conditionnent également l’accès de cette agence à des subventions. Dans ces deux cas, il apparaît que les incitations financières liées aux gérants de bases de données ne favorisent pas la transparence et l’objectivité du système.

L’auteure identifie ensuite plusieurs pistes de changement. La participation accrue de la Chine aux instances de gouvernance internationale – OMC, PAM, FAO – devrait l’inciter à restructurer son système statistique vers plus de transparence. L’émergence du Big Data agricole sur les plus grosses exploitations chinoises (ex : capteurs pouvant informer sur les volumes collectés, sur l’état de la récolte) pourrait également susciter de nouveaux acteurs du recueil de données à grande échelle, perturbant encore plus les jeux d’acteurs actuels et les instances de gouvernance.

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

Source : IDDRI