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13/09/2021

Un outil de prévention des menaces agroterroristes liées à l'élevage

Un article publié dans One Health Outlook s'intéresse aux menaces agroterroristes liées à l'élevage. L'introduction intentionnelle de maladies animales peut permettre à un groupe terroriste de s'en prendre à un pays, de façon plus simple qu'avec des armes biologiques à destination humaine, tout en ayant des effets importants sur la santé humaine (zoonoses) ou l'économie (épizooties à forte morbidité). C'est pourquoi l'Organisation internationale pour l'alimentation et l'agriculture (FAO), l'Organisation mondiale de la santé animale (OIE) et INTERPOL ont souhaité élaborer un outil de surveillance de cette forme d'action criminelle.

L'outil d'évaluation de la surveillance des maladies animales SET (Surveillance Evaluation Tool), développé en 2017 par la FAO, permettait déjà d'évaluer, à partir de 90 indicateurs, la capacité du service de surveillance d'un pays à faire face à une crise sanitaire animale. À partir du SET, les trois organisations ont développé un outil plus spécifique (finalisé courant 2021), permettant d'évaluer, en association avec des juristes (accès à certaines données, réglementation sur les libertés publiques, etc.), la capacité d'un pays à détecter une menace d'agroterrorisme liée à l'élevage. Il comporte 32 indicateurs, répartis en sept catégories, telles que « l'organisation nationale de l'épidémiosurveillance » et la « présence de laboratoires compétents ». Ce module permet au pays d'évaluer ses capacités et suggère, le cas échéant, un plan de mise à niveau à court, moyen et long termes sous forme d'un diagramme-radar (figure).

Exemple de résultat graphique de l'évaluation des capacités d'un pays fictif à détecter une menace

menace franck.jpg

Source : One Health Outlook

Lecture : le radar montre les capacités du pays à faire face à un cas d'agroterrorisme à partir de 32 indicateurs regroupés en sept catégories (organisation institutionnelle, laboratoires, épidémiosurveillance, gestion du risque, traitement des données, ressources humaines, évaluation). Plus le point est proche de la périphérie, meilleure est la capacité du pays dans le domaine concerné.

Source : One Health Outlook

07/07/2017

Vers la prochaine génération de modèles représentant les systèmes agricoles

La revue Agricultural Systems consacre un numéro spécial aux nouvelles générations des outils de recherche sur les systèmes agricoles : données, modèles, connaissances. Ce travail s’inscrit dans le cadre d’AgMIP (Agricultural model intercomparison and improvement project), projet financé par la fondation Bill et Melinda Gates (voir à ce sujet un précédent billet sur ce blog).

En introduction et en conclusion, les chercheurs reprennent les principales pistes d’amélioration. Selon eux, les modèles actuels, lancés il y a 30-40 ans, n’exploitent pas encore pleinement les avancées des technologies de l’information et de la communication (TIC). Il serait également nécessaire de passer de modèles développés par la recherche à des fins académiques à des modèles tournés vers les utilisateurs finaux : petites exploitations dans les pays en développement, usages commerciaux comme le conseil, etc. À ce titre, les auteurs discutent du besoin d’outils pour faciliter l’utilisation des résultats issus des simulations, à l’instar d’applications sur les smartphones. Pour la communauté scientifique, ils évoquent le déploiement d’approches collaboratives, via les opportunités offertes par les TIC pour l’accès aux données, l’établissement de protocoles partagés pour leur collecte, ou encore la décomposition de modèles complexes en modules plus aisément mobilisables par de nouveaux travaux de recherche.

Le lecteur trouvera divers articles, dont un sur l'histoire des modèles de systèmes agricoles, plutôt centré sur les phénomènes biophysiques et revenant également sur les couplages récents avec des modèles économiques. L’infographie ci-dessous illustre les principales étapes de cette histoire. Un second article dresse l’état de l’art, et deux autres développent plus en détails les pistes d’amélioration des modèles, en particulier via les TIC. Trois exemples plus concrets sont proposés, dont un sur la modélisation des impacts des nuisibles et des maladies sur les cultures. Les auteurs de cet article soulignent l’obsolescence des données récoltées par le passé sur les pertes en rendement, pour des simulations avec changement climatique. Pour pallier ces difficultés, ils proposent une feuille de route en cinq étapes, afin d'améliorer la calibration et l’évaluation de ces modèles, mais aussi pour prolonger la dynamique de collaboration amorcée par AgMIP.

Chronologie des principaux événements ayant marqué la modélisation des systèmes agricoles

agmip.jpg

Source : Agricultural Systems

Élise Delgoulet, Centre d'études et de prospective

Source : Agricultural Systems