Optimisation de soi et alimentation

Ethnologie française consacre son dernier numéro aux différentes formes que peut prendre l'appropriation, par les individus, de l'injonction moderne à l'« optimisation de soi ». Une partie du dossier aborde, plus ou moins directement, les comportements alimentaires. Ainsi, E. Dagiral (CNRS) traite de la place des technologies de quantification du soi, à partir d'interviews de cadres early adopters de dispositifs de self-tracking (applications et montres connectées). Quel que soit le type de mesure au départ (souvent celle de la performance sportive), les dispositifs d'enregistrement poussent les personnes, « de proche en proche », à un auto-façonnage plus systématique : c'est alors moins l'amélioration isolée d'un aspect précis – activité physique, sommeil, etc. – qui est recherchée, qu'un « équilibre général » où alimentation et nutrition trouvent leur place.

On retrouve cette dimension exploratoire et bourgeonnante dans les articles où l'alimentation est au point de départ de l'effort de perfectionnement. N. Diasio et V. Fidolini (université de Strasbourg) examinent comment des hommes de 40-60 ans font face au vieillissement de leur corps, recalibrent leurs régimes et questionnent les modèles de masculinité dominants, structurés autour de la viande. V. Wolff (CNRS), elle, a enquêté sur les parcours de personnes qui, à force de maux de ventre, se découvrent une « sensibilité alimentaire » et s'engagent dans un régime sans gluten. Elles interprètent leur inconfort comme un « message » adressé par leur corps et lui donnent sens par référence à la critique de plus en plus répandue de « l'alimentation industrielle ». Elles vont ainsi jusqu'à remettre en cause la norme dominante et toutes les dimensions de leur existence : passion nouvelle pour la cuisine, réorientations professionnelles, etc.

Enfin, S. Mouret (Inra) s'intéresse aux pratiques de complémentation en vitamine B12 dans le régime végane. Selon lui, un corps maladif étant une mauvaise publicité pour le mouvement, ceux qui ne pratiquent pas correctement la complémentation sont vus comme « fautifs » et encourent la réprobation. Mais certains, au nom de la naturalité, refusent tout de même cet artifice, ce dernier se rapprochant, pour l'auteur, de la philosophie transhumaniste.

Florent Bidaud, Centre d'études et de prospective

Source : Ethnologie française

Optimiser la répartition des cultures, dans un contexte d'irrigation contrainte : un défi pour les algorithmes

Dans un article publié en août dans la revue PloS ONE, des mathématiciens sud-africains ont approfondi leurs travaux sur les algorithmes permettant de répondre au problème d'allocation des cultures à l'échelle d'une région agricole, une problématique complexe qui retient de plus en plus l'attention des chercheurs en intelligence artificielle.

Ayant appliqué auparavant cette problématique à un système d'irrigation sous contrainte forte, ils ont raffiné leur analyse pour mieux refléter les conditions réelles des décisions d'allocation. Pour cela, ils ont introduit des paramètres économiques : d'une part le principe d'économies d'échelle au niveau des exploitations agricoles, d'autre part l'impact d'un déplacement de l'offre sur les prix d'équilibre des produits. Le principe des économies d'échelle est intégré via la séparation des coûts fixes et des coûts variables pour chaque culture. Les conditions de marché réagissent aux variations de la production de chaque culture en fonction de l'assolement, ce qui se traduit par une modification du prix d'équilibre.

Le système ainsi testé vise à optimiser l'allocation des terres entre cultures annuelles, dans un système irrigué où la disponibilité en eau est réduite et coûteuse, de façon à dégager le meilleur revenu à l'hectare. Les données utilisées sont celles du Vaalharts Irrigation Scheme, l'un des réseaux d'irrigation les plus importants au monde, couvrant plus de 36 000 hectares dans la région du Cap en Afrique du Sud.

Les auteurs poursuivent ainsi leurs travaux sur l'« algorithme renforcé de meilleure performance » (the enhanced Best Performance Algorithm, eBPA), nouvel outil appartenant à la famille des métaheuristiques. Ces algorithmes permettent de résoudre des problèmes d'optimisation difficiles en s'inspirant notamment de comportements observés dans le monde animal (colonies de fourmis, essaims d'abeilles, etc.), en particulier en utilisant des phénomènes d'apprentissage issu des expériences successives. Comparant ses performances avec deux autres algorithmes de la même famille, les chercheurs mettent en évidence l'efficacité de cet outil mathématique, qui a identifié la solution la meilleure (permettant le meilleur revenu à l'hectare) dans le minimum de temps. Ces travaux laissent entrevoir, à terme, des applications en matière d'aide à la décision pour les acteurs agricoles.

Muriel Mahé, Centre d'études et de prospective

Source : PloS ONE