Les TIC au service de la petite agriculture familiale : nouvelle version du recueil de la Banque mondiale

La Banque mondiale vient de publier une mise à jour de son recueil (sourcebook) sur les technologies de l’information et de la communication (TIC) et les petites exploitations agricoles (smallholders). Le document est découpé en quinze chapitres et met en valeur de nombreux projets et pratiques innovantes à travers le monde.

Dans un premier temps, sont abordées des questions transversales telles que l’état des infrastructures dans les pays en développement, notamment en milieu rural, et le rôle des femmes. La seconde partie s’intéresse aux leviers d’amélioration de la productivité au niveau de l’exploitation (outils d’aide à la décision, R&D et conseil, assurances et services financiers). Sont ensuite discutés les enjeux pour les organisations de producteurs (partage des informations techniques et de marché, mise en place de comptabilités plus fiables) et pour la mise en marché (gestion des risques, traçabilité). Enfin, le recueil examine les questions de gouvernance (e-gouvernement et participation, politiques foncières, gestion forestière).

L’édition précédente datait de 2011 et les importantes avancées survenues depuis ont popularisé l’idée que les politiques de développement peuvent tirer parti des progrès en matière de téléphonie mobile, d’observation satellitaire et d’agriculture de précision. Parmi les quatre nouveaux chapitres, on retiendra celui consacré aux données agricoles, qui met en avant une nouvelle problématique transversale autour de l’accès à l'information et de la régulation du big data. Dans le cas des données climatiques par exemple, « les mêmes jeux de données peuvent être utilisés par une large palette d’acteurs, de façons très différentes », des producteurs au moment des semis aux pouvoirs publics pour les préconisations de traitements, en passant par les assureurs privés. Le scepticisme face à l'idée d'utiliser ces technologies de pointe au profit des pays les moins avancés et des producteurs les plus pauvres n'est donc plus de mise, et les auteurs peuvent « plaider fortement pour des investissements publics dans le big data comme bien public ».

Florent Bidaud, Centre d'études et de prospective

Source : Banque mondiale

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

Source : Agricultural Systems

Élise Delgoulet, Centre d'études et de prospective

Source : Agricultural Systems