<figure><img src="image_18.png" /></figure>

**Figure 17** : Comparaison des résultats de simulation à la bibliographie pour les variables relatives à la production de biomasse dans *ProdAgri*. Pour chaque variable, le pourcentage de différence entre la valeur simulée et la valeur « bibliographie / données secondaires » est indiquée entre parenthèses. Sources pour valeur « Bibliographie / Données secondaires » : BAG (bagasse) (SPL Horizon Réunion, 2020) ; FLF (fruits et légumes frais), VPO (viandes, poissons, œufs), FEC (féculents), PLA (produits laitiers), PRO (protéagineux) (DAAF Réunion, douanes Réunion, IEDOM, INSEE, ADEME) ; FOU (fourrages) (Kleinpeter & Vayssières, 2019 ; Magnier, 2019 ; Lorré, 2019) ; MEL (mélasse) (Cultures sucre, 2020) ; (EFF) effluents et ADE (azote disponible des effluents) (Kleinpeter & Vayssières, 2019). Les valeurs pour MEL et FOU sont en tonne matière sèche, la valeur pour la catégorie VPO est en tonne équivalent carcasse, la valeur de ADE des effluents est en tonne équivalent engrais minéral (téq.NH3) et les autres valeurs sont en tonne matière brute (réalisation : auteur).

## Un calage des rendements nécessaire pour les productions végétales

D'après la **Figure 17**, les données simulées montrent généralement un faible écart avec les valeurs de référence hormis pour 5 biomasses avec un écart à la référence supérieur à 10% : l'azote disponible des effluents d'élevage (-14%) et 5 autres productions végétales, la bagasse (+20%), les fourrages (+32%), les fruits et légumes frais (+26%), les féculents (+52%) et les protéagineux (-376%). Hormis cette dernière biomasse, on remarque que *ProdAgri* suretime généralement les productions végétales disponibles et ces écarts sont analysés dans les paragraphes suivants. En ce qui concerne l'azote disponible des effluents d'élevage, la différence s'explique par la prise en compte dans notre étude d'une fraction non manipulable de lisier porcin orienté en filière de dénitrification plutôt qu'en valorisation agronomique.

Premièrement, cela peut s'expliquer par des incertitudes sur les surfaces allouées à ces différents usages du sol, notamment sur les cultures horticoles alimentaires comme souligné en III.1.3. Les données simulées surestimées sembleraient indiquer que les surfaces réelles sont moindres que celles
identifiées dans la CCUS-2019, mais cette explication est incertaine car d'autres facteurs peuvent expliquer cette différence. Deuxièmement, il y a une forte incertitude sur la production de référence de protéagineux pour 2019 : la valeur fournie a été déduite du rythme d'évolution de la consommation alimentaire de légumes (INSEE, 2015) appliquée à une consommation de référence de « légumes à cosse » datant de 2010 (IEDOM, 2011). Troisièmement, le caractère « sous-exploité » de beaucoup de surfaces dédiées à l'horticulture alimentaire a été souligné en entretien : « on est loin des rendements optimaux » [SCV/10]. La différence entre production simulée et production de référence reflèterait donc aussi, en partie, cette sous-utilisation des terres horticoles associées à des pratiques agricoles qui auraient tendance à maintenir des rendements inférieurs à leur potentiel. Quatrièmement, la production de fourrage simulée est supérieure aux estimations de Lorré (2019) qui reposent pourtant sur les mêmes données de parcellaire et de rendements que ceux implémentés dans notre modèle (voir III.1.2). Le différentiel de 32% constaté semble réaliste au regard de l'amplitude des pourcentages possibles de pertes par parcelle recensés dans l'étude susmentionnée et non intégrés dans nos calculs.

En raisonnant de manière similaire sur les autres productions végétales, on réalise un calage des données implémentées dans *ProdAgri* permettant de prendre en compte les pertes dues aux différents facteurs évoqués dans les paragraphes précédents. Les facteurs correctifs implémentés dans le modèle sont rassemblés dans le **Tableau 3** et permettent de faire coïncider les productions végétales simulées avec leur valeur de référence. Pour une partie des productions végétales concernées, on estime au vu des discussions précédentes que le différentiel constaté entre simulation et référence est dû à un différentiel de surfaces : le coefficient de calage s'applique alors à la fois au rendement et au calcul des besoins en fertilisation azotée. On n'applique pas de coefficient de calage à la production de protéagineux, estimant qu'il y a trop d'incertitudes sur la valeur de référence : on conserve donc la valeur simulée pour cette variable.

<table><caption>**Tableau 3** : Coefficients de calage correctifs des rendements et d'une partie des besoins en fertilisation azotée des cultures végétales dans le modèle *ProdAgri* (source : auteur).</caption><thead><tr><th>Variable (production de)</th><th>Bagasse</th><th>Fruits et légumes frais</th><th>Fourrages</th><th>Féculents</th></tr></thead><tbody><tr><td>Coefficient de calage</td><td>0,80</td><td>0,74</td><td>0,68</td><td>0,48</td></tr><tr><td>Azote concerné ?</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td></tr></tbody></table>
## Bilan des biomasses produites et des indicateurs d'autosuffisance simulés par ProdAgri pour 2019

Une fois les coefficients de calage implémentés, on peut simuler une image définitive du territoire dans *ProdAgri* pour l'année 2019. Les variables simulées sont comparées aux besoins du territoire et permettent de dresser un diagnostic du degré d'autonomie alimentaire-électrique du territoire sous la forme d'indicateurs décrits en III.2.1. Ainsi en 2019 et sur le plan alimentaire, l'île de La Réunion couvre par sa production locale (en masse) : (i) 28,4% des besoins alimentaires de sa population, (ii) 45,0% des besoins en alimentation de son cheptel global mais seulement 9,0% des aliments se substituant à des concentrés glucidiques et protéiques et (iii) 18.5% des besoins recommandés en azote disponible (ou équivalent engrais minéral) pour l'agriculture. Sur le plan électrique, l'île de La Réunion couvre par sa production locale (en masse) : (i) 29,1% de ses besoins électriques, toutes sources de productions locales confondues, et (ii) 9,2% de ces mêmes besoins par sa seule production bioélectrique.

L'ensemble de ces indicateurs ainsi que les masses de biomasses et les volumes d'électricité mis en jeu dans le modèle *ProdAgri*, avec ses calibrages définitifs, sont présentés dans la **Figure 18**. De plus, le chiffrage des flux de matière et d'électricité représentés sur ce schéma sont détaillés dans **l'Annexe 4**. Par ailleurs, Les $TC_{\text{alimentaire}}$ simulés pour chaque catégorie de denrée alimentaire ne figurent pas sur le schéma et sont indiqués en complément dans le **Tableau 4**.

<table><caption>**Tableau 4** : Taux de couverture alimentaire simulés dans le modèle *ProdAgri* pour chaque catégorie de denrée alimentaire en 2019 (source : auteur).</caption><thead><tr><td>Catégorie de denrée</td><td>Féculents</td><td>Fruits et légumes frais</td><td>Viandes, poissons, œufs</td><td>Produits laitiers</td><td>Huiles végétales</td><td>Protéagineux</td></tr></thead><tbody><tr><td>Taux de couverture (%)</td><td>2,1</td><td>71,5</td><td>31,3</td><td>22,0</td><td>0,0</td><td>5,8</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 18** : Usages du sol, biomasses disponibles et leurs voies de valorisation ainsi qu'indicateurs d'autosuffisance alimentaire-électrique simulés dans le modèle *ProdAgri* pour l'année 2019 à l'échelle du territoire d'étude (source : auteur).</figcaption></figure>
## 3.2 Apports et limites de *ProdAgri* pour estimer des indicateurs d'autonomie alimentaire-électrique

Le modèle *ProdAgri* présente plusieurs originalités par rapport à des travaux similaires. Premièrement, en raisonnant à partir de différents types de flux simultanément (énergie, masse de matière, équivalent azote disponible), le modèle s'intéresse à plusieurs dimensions de l'autosuffisance alimentaire-électrique grâce à une palette d'indicateurs présentés en III.2.1. Les autres travaux traitant d'autosuffisance s'organisent généralement autour d'un seul ou d'un petit nombre d'indicateurs, traitant uniquement de la question alimentaire ou énergétique (Clapp J., 2016 ; Al Katsaprakakis D. & Voumvoulakis M., 2018) et plus rarement des deux dimensions. Dans ce second cas, Kim et al. (2015) font le lien entre usages du sol et indicateurs d'autosuffisance alimentaire-électrique à l'échelle insulaire mais sans prendre en compte un certain nombre d'autres biomasses urbaines et industrielles considérées dans notre cas d'étude. En revanche, leur étude englobe une acception plus large de l'énergie par la prise en compte de la question des carburants alors que notre travail se limite à l'électricité.

Les indicateurs choisis dans notre étude s'appuient par ailleurs sur 3 différentes unités (tonnes, tonnes équivalent azote disponible et mégawatt heures), au contraire d'autres travaux semblables qui convertissent les différents flux en une unité unique comme la masse d'azote (Kleinpeter et al., 2023 ; Billen et al., 2019) ou l'énergie (Gasparatos A., 2011). Le choix de manier différents flux exprimés dans différentes unités dans *ProdAgri* donne un avantage de communicabilité aux résultats lors des différentes phases participatives (voir en II.2.1.). Par exemple, convertir les masses d'aliments en unités énergétiques auraient certainement représenté une barrière à la compréhension pour une partie des acteurs du secteur de l'alimentation. En revanche, ce choix complique la comparaison entre ces flux exprimés dans des unités différentes (ce point est également discuté en V.3.1).

De manière générale, les travaux de métabolisme territorial qui questionnent l'autosuffisance se distinguent de notre approche par leur prise en compte exhaustive des flux existants sur un espace géographique donné (Kleinpeter et al., 2023 ; Barles, 2014 ; Gasparatos, 2011). Cette exhaustivité est aussi de mise dans les études des couplages des processus alimentaires et énergétiques, dans le cadre de nexus alimentation-énergie (Bazilian, 2011). Or, dans notre étude un certain nombre de flux de biomasses considérées comme négligeables ne sont pas étudiés (voir en III.2.2), de même que l'essentiel des pertes, hors gaspillage alimentaire. De plus, certains couplages entre alimentation et
énergie sont absents de notre étude, en particulier, le coût énergétique de la production agricole (direct pour les carburants par exemple, ou indirect comme pour les engrais).

Néanmoins, en dépit de ses limites en termes d'exhaustivité, notre modèle apporte une dimension neuve vis-à-vis des approches présentées ci-dessus de métabolisme territorial et de nexus : une composante spatialement explicite dans l'origine d'une partie des flux de matières et d'énergie en fonction de l'usage des sols.

Enfin, une dernière limite de *ProdAgri* concerne son exclusive validité au cas de l'île de La Réunion en raison des calibrages réalisés et des usages du sol considérés. De fait, le contrôle du fonctionnement du modèle ne peut s'opérer que par confrontation à des études locales. Un sujet de stage (Hittner-Sanchez, 2022) ayant porté sur le métabolisme territorial de l'île peut néanmoins être utilisé comme point de comparaison avec une partie des indicateurs produits dans notre modèle. Dans cette étude le taux de couverture alimentaire calculé est de 17% pour la population (32,0% dans notre étude) et de 39% pour le cheptel (45,0% dans notre étude). Le taux de couverture des besoins en fertilisation azotée y est de 11% pour la seule contribution des effluents d'élevage (10,0% dans notre étude en ne considérant que l'élevage également, 16,3% toutes sources considérées). Les différences de résultats observées pour les taux de couverture alimentaire sont compréhensibles dans la mesure où l'étude citée raisonne en termes de coût énergétique. Ainsi, des productions locales qui sont importantes en termes de masses (fruits et légumes pour l'alimentation humaine d'une part, fourrages d'autre part) mais avec un contenu énergétique relativement faible, apparaissent mieux contrebalancer l'import dans notre étude que des denrées avec un contenu énergétique élevé pour leur masse (féculents de l'alimentation humaine par exemple et concentrés glucidiques et protéiques de l'alimentation animale). D'autres travaux raisonnant en masse comme dans notre étude ont proposé d'autres estimations du taux de couverture alimentaire : 23% selon ADEME & ECO2 INITIATIVE (2022) et 53% selon DAAF Réunion (2017 a). On peut expliquer l'écart avec notre résultat par la différence avec la composition de l'assiette et la non prise en compte du gaspillage alimentaire dans le premier cas, tandis que seule une partie des denrées consommées sont considérées dans le second cas. Sur le plan électrique, les valeurs obtenues dans *ProdAgri* sont proches des observations de SPL Horizon Réunion (2020) : 31,2% de taux de couverture électrique global (31,6% dans notre étude) et 8,6% de taux de couverture par de la bioélectricité (9,0% dans notre étude).
## CONCLUSIONS DU CHAPITRE III :

Dans ce chapitre, on a détaillé l'élaboration et les résultats de **ProdAgri**, un modèle déterministe qui évalue plusieurs aspects de l'autosuffisance alimentaire-électrique de notre territoire d'étude, pour une année précise (2019 dans notre cas). Ce modèle repose sur un ensemble de données d'entrée, dont une **cartographie corrigée d'usage des sols** qui constitue un apport original de notre travail. Cette carte, construite par compilation de données spatiales existantes permet de faire le lien entre l'usage des sols d'une part, et un ensemble d'indicateurs simulés d'autosuffisance d'autre part. Ces indicateurs recouvrent plusieurs dimensions de notre objet d'étude alimentaire-électrique : l'alimentation humaine et animale, la fertilisation azotée des cultures et la satisfaction des besoins en électricité. En complément des données spatiales, un ensemble d'autres paramètres, calibrés essentiellement selon la bibliographie, permettent le calcul de ces indicateurs de sortie. Ce travail correspond au premier objectif de cette thèse tel que défini au Chapitre I.

Les premières simulations montrent un écart important pour certains flux de biomasses entre les données de la bibliographie et les données simulées. Cela donne lieu à une **phase circonstanciée de calage** pour les biomasses concernées, permettant de corriger des imprécisions du modèle. Les résultats définitifs de **ProdAgri** permettent de prendre la mesure des différents flux de matières et d'énergie ayant un rôle dans le degré d'autosuffisance du territoire. Les indicateurs d'autosuffisance qui en découlent illustrent une situation contrastée selon la dimension d'autosuffisance qui est analysée. Malgré ces disparités, **l'image globale reste cependant celle d'un territoire avec un faible degré d'autonomie alimentaire-électrique en 2019.**

Ces premiers résultats sont un point de départ, un **diagnostic de la situation initiale de notre territoire d'étude**. Cette situation initiale est susceptible d'évoluer d'année en année, sous l'effet de processus, et permettre ainsi au territoire de s'inscrire dans une dynamique d'autonomisation. Dans les deux derniers chapitres de cette thèse, c'est ce potentiel d'autonomisation du territoire qui va être questionné.
# Chapitre IV :
Co-construction et modélisation de
scénarios d'autonomisation à
horizon 2040
Le Chapitre III a abouti à l'élaboration d'un premier modèle spatial statique (ProdAgri) permettant de relier une carte de l'usage des sols du territoire d'étude à des indicateurs d'autosuffisance alimentaire-électrique. Dans le Chapitre IV, nous nous intéressons aux processus qui apportent de la dynamique à cet état initial du territoire à partir de « facteurs de changement » préalablement identifiés à dire d'acteurs. Cela rend possible la construction d'un nouveau modèle spatial et dynamique pour simuler et explorer des trajectoires possibles d'autonomisation alimentaire-électrique de l'île. La méthodologie générale centrée sur des enquêtes et permettant d'aboutir successivement à une liste de facteurs de changement, processus, hypothèses d'anticipation et enfin scénarios est détaillée dans le Chapitre II.

# 1. Modèle conceptuel de l'autonomisation alimentaire-électrique à La Réunion à partir de facteurs de changement

## 1.1 Identification des facteurs de changement essentiels

### Vingt facteurs de changement spécifiques au contexte local...

Comme décrit en II.2.2, c'est la méthode de « l'analyse structurelle » qui est employée pour identifier, au travers d'entretiens et d'ateliers avec des acteurs du territoire, les différents facteurs de changement responsables des dynamiques de notre objet d'étude. Pour rappel, un facteur de changement correspond à « toute force qui est source de changement, influençant et modifiant le futur, et donc également la constitution et l'évolution du système d'étude » (Bourgeois et al., 2017 ; Zahraei et al., 2019 ; Bourgeois & Jesus, 2004).

Ainsi, le **Tableau 5** décrit les 20 facteurs de changement identifiés comme exerçant une influence avérée ou potentielle sur le degré futur d'autonomie alimentaire-électrique du territoire d'étude.

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>Code</td><td>Définition</td></tr></thead><tbody><tr><td>Morcellement et spéculation foncière</td><td>FRAGL</td><td>Phénomènes de spéculation et de morcellement ou au contraire de conservation du foncier et impact sur les usages du sol dans le temps.</td></tr><tr><td>Enfrichement / récupération de friches agricoles</td><td>FALCO</td><td>Gain net de surfaces agricoles par conversion de friches agricoles, caractéristiques des friches et devenir agricole de ces zones.</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Protection des espaces naturels</td><td>NATCO</td><td>Impact des dispositifs de protection des espaces naturels (dits naturels au titre d'un statut de protection ou de gestion) sur les possibilités d'usages du sol (exemple : remise en cultures de friches actuellement classées N dans le Parc).</td></tr><tr><td>Photovoltaïque au sol et agrivoltaïsme</td><td>SOLAR</td><td>Part d'installation de photovoltaïque sur des surfaces agricoles et caractéristiques de la production agricole éventuellement associée.</td></tr><tr><td>Systèmes de cultures horticoles alimentaires</td><td>FOSYS</td><td>Toute évolution des systèmes horticoles alimentaires (maraichers et vergers) se traduisant par un impact sur les rendements, le type et le besoin en fertilisation, la nature nutritionnelle des productions, la surface occupée, les zones d'implantation, l'impact sur les ressources naturelles, etc.</td></tr><tr><td>Systèmes fourragers</td><td>PASYS</td><td>Toute évolution dans la conduite des prairies se traduisant par une évolution de leurs rendements ou de leur localisation.</td></tr><tr><td>Systèmes canniers</td><td>CASYS</td><td>Toute évolution des systèmes canniers se traduisant par une modification des rendements en biomasse valorisables en énergie, des surfaces occupées, la fertilisation ou les ressources naturelles.</td></tr><tr><td>Etalement urbain</td><td>URBAN</td><td>Conséquence de l'urbanisation en termes d'artificialisation des terres agricoles et des espaces naturels.</td></tr><tr><td>Ressources (eau et sol) pour l'agriculture</td><td>NATRE</td><td>Qualité des sols ainsi que disponibilité en eau (retenues collinaires, périmètres irrigués) pour l'agriculture.</td></tr><tr><td>Autres réglementations et politiques publiques</td><td>OPPOL</td><td>Toute réglementation ou politique publique impactant les pratiques agricoles (fertilisation, rendement, etc.), le foncier (dispositifs de protection du foncier, etc.) ou les taux de couverture (réglementation sur les importations par exemple) et ne pouvant être associée à aucun autre facteur de changement.</td></tr></table>
<table><tr><td>Valorisation électrique des biomasses</td><td>BIOEL</td><td>Part de bioélectricité dans le mix électrique ainsi que ses caractéristiques : nature des gisements locaux, taille de leur empreinte au sol le cas échéant.</td></tr><tr><td>Habitudes de consommations individuelles</td><td>CONSO</td><td>Consommation individuelle en électricité, en aliments (par catégorie nutritionnelle), en aliments locaux pour une catégorie nutritionnelle donnée et gaspillage alimentaire par personne.</td></tr><tr><td>Démographie</td><td>POGRO</td><td>Evolution de la population globale du territoire.</td></tr><tr><td>Contraintes de réseau et composition du mix électrique hors biomasse</td><td>ELMIX</td><td>Toute évolution des ratios des différentes sources primaires dans le mix électrique global du territoire en tenant compte de différentes contraintes (économique, technique comme le seuil de déconnexion, etc.).</td></tr><tr><td>Gestion des effluents et autres matières fertilisantes</td><td>WASMA</td><td>Devenir global des matières fertilisantes produites sur le territoire (effluents et déchets agricoles, industriels ou urbains) et conséquence sur la disponibilité locale de matières fertilisantes pour les cultures, ou valorisables en énergie ainsi que sur le besoin en grandes cultures pour l'épandage.</td></tr><tr><td>Systèmes d'élevages</td><td>LISYS</td><td>Toute évolution de l'élevage en termes de taille, composition ou caractéristiques (consommation alimentaire et production d'effluents par exemple) à échelle territoriale.</td></tr><tr><td>Ressources et freins du monde agricole face à la transition</td><td>ADAPT</td><td>Capacité des acteurs agricoles à faire évoluer l'ensemble de l'agriculture sous l'action combinée d'enjeux économiques, d'opinions, de formation, de main d'œuvre, etc.</td></tr><tr><td>Discours politiques et opinion publique</td><td>POLDI</td><td>Discours politiques associé à une opinion publique dominante ainsi que leurs impacts sur l'objet d'étude, notamment en termes d'usage des sols.</td></tr><tr><td>Gouvernance territoriale et relations entre acteurs</td><td>GOVET</td><td>Capacité des acteurs territoriaux à s'entendre sur un projet global de territoire et conséquences de ce projet sur l'objet d'étude, notamment en termes d'usage des sols.</td></tr></table>
<table><tr><td>Caractéristiques de la<br>transformation et de la<br>distribution alimentaire</td><td>DISTR</td><td>Etat des chaînes locales de transformation et de<br>distribution des denrées alimentaires faisant le lien entre<br>production locale et importations d'une part, et besoins<br>des consommateurs d'autre part</td></tr></table>

**Tableau 5** : Les facteurs de changement identifiés comme ayant un impact sur l'autonomie alimentaire-électrique de La Réunion. Les facteurs en gras correspondent aux facteurs finalement mobilisés dans l'étude, soit parce qu'ils sont reconnus « essentiels » (voir IV.1.1), soit parce que leur implémentation apparaît indispensable à la logique du modèle conceptuel a posteriori (voir IV.1.2) soit parce qu'ils sont qualitatifs mais mobilisés indirectement via la co-construction à dire d'acteurs de scénarios (voir IV.1.1) (source : auteur).

## ...Dont dix apparaissent essentiels dans le cadre de notre étude

Comme expliqué dans la méthodologie en II.2.2, on utilise un graphique d'influence-dépendance pour analyser le rôle de chaque facteur de changement dans la dynamique du système d'étude. Les facteurs de changement qui y apparaissent classés comme « Input », « Stakes » et « Regulators » constituent a priori des facteurs dits essentiels. D'après la **Figure 19**, les facteurs de changement essentiels de notre objet d'étude sont au nombre de 14 (en y incluant également les facteurs à l'interface entre 2 classes dont l'une à caractère essentiel) : OPPOL, POLDI, ADAPT, NATCO, GOVET, FALCO, SOLAR, BIOEL, NATRE, URBAN, FOSYS, CASYS, PASYS et LISYS. Par ailleurs, les matrices d'influences (MID et MII), construites à dire d'acteurs et servant à composer le graphique combiné d'influence-dépendance de la **Figure 19**, sont présentées à l'**Annexe 5**.

Néanmoins, nous décidons d'un second tri dans cette liste pour ne garder que les facteurs avec une composante spatiale et/ou caractère quantitatif marqué. Ce choix est motivé par la nécessité de transposer les facteurs de changement en un ensemble lisible de processus quantifiables par la suite dans notre modèle. Quatre facteurs avec un haut score d'influence sont concernés par cette mise à l'écart : OPPOL, POLDI, GOVET et ADAPT. En réalité, ces 3 facteurs restent impliqués indirectement dans le travail puisque l'essentiel des calibrages réalisés par la suite dans le modèle, notamment pour l'élaboration de scénarios (voir IV.3), sont réalisés à dire d'acteurs. Les scénarios intègrent ainsi des effets de politiques publiques (OPPOL) et des opinions d'acteurs sur leur capacité à évoluer (POLDI, GOVET et ADAPT), ce que capturent ces 4 facteurs de changement.

Finalement, 10 facteurs sont conservés comme « essentiels » pour la construction du modèle quantitatif par la suite : NATCO, FALCO, SOLAR, BIOEL, NATRE, URBAN, FOSYS, CASYS, PASYS et LISYS.
<figure><img src="image_20.png" /></figure>

**Figure 19** : Classement des facteurs de changement identifiés sur un graphique d'influence-dépendance combiné. Les vecteurs bleus correspondent aux coordonnées d'influence-dépendance de chaque facteur de changement d'après la MID et la MII. La longueur et la position d'un vecteur s'interprètent comme la différence entre la contribution directe du facteur de changement à la dynamique du système, et sa contribution lorsque l'on considère le jeu des relations indirectes entre facteurs. Les codes utilisés sur les étiquettes sont explicités dans le **Tableau 5** (source : auteur ; mise en forme avec le logiciel Micmac).

## 1.2 Modèle conceptuel du système d'étude faisant apparaître 5 processus clés à modéliser

### L'identification de cinq processus clés par combinaison des facteurs de changement

On élabore un modèle conceptuel qui repose essentiellement sur les facteurs de changement essentiels identifiés dans la partie précédente. Ces derniers sont mis en relation grâce aux liens d'influence-dépendance répertoriés à dire d'acteurs selon la méthodologie décrite en II.2.2. En outre, quatre facteurs non essentiels sont intégrés car leur présence est indispensable à l'équilibre logique du modèle conceptuel : ELMIX, WASMA, CONSO et POGRO. Cette conceptualisation rend compte des dynamiques spatiales interreliées qui influencent l'autonomisation alimentaire-électrique selon les acteurs du territoire d'étude. Le résultat de ce travail est présenté sur la **Figure 20** et fait apparaître en particulier 5 processus clés sur lesquels se concentrer dans l'implémentation informatique du modèle sous OMP. Les liens d'interconnexion présentés ne sont pas exhaustifs de tous les liens et tous les flux
considérés dans les différents scénarios présentés en IV.3.1. Le contour de chacun des processus clé est détaillé dans la suite de cette partie.

<figure><img src="image_21.png" /></figure>

**Figure 20** : La conceptualisation du système d'étude comme un ensemble de facteurs de changement interconnectés révèle 5 processus clés. Les codes utilisés sur les étiquettes sont explicités dans le **Tableau 5**. P1 : La diversification de la canne à sucre en horticulture et en prairies ; P2 : l'étalement urbain qui entre en compétition avec l'espace pour l'agriculture ; P3 : le gain net de terres agricoles par conversion de friches ; P4 : le développement d'installations photovoltaïques au sol qui entrent en
compétition avec l'espace pour l'agriculture ; P5 : l'évolution des besoins en ressources alimentaires et électriques du territoire (source : auteur).

## Le processus de diversification de la canne à sucre

Le premier processus clé est « la diversification de la canne à sucre en horticulture et en prairies » (P1). En effet, la canne à sucre subit la conjonction de pressions économiques (situation de faible compétitivité compensée par d'importantes aides publiques décrite en I.2.2) et d'un manque de main d'œuvre : « les planteurs (de canne à sucre) n'ont pas un revenu suffisant et ont un problème de main d'œuvre » [SCV/10]. En conséquence, de plus en plus de planteurs se tournent vers d'autres cultures « généralement en diversification, voire en substitution » [SCV/04] pour « sécuriser la viabilité de leur exploitation » [PRV/03]. Cela se traduit par une conversion partielle (mais parfois totale), des parcelles plantées en canne vers des cultures horticoles (alimentaires, c'est-à-dire du maraichage ou du verger, ou non alimentaires) et en prairie [SPE/01].

Les principaux facteurs qui expliquent la diversification de la canne à sucre sont agronomiques et reflètent la difficulté de poursuivre cette culture sur certaines parcelles (voir en IV.2.2). C'est l'ensemble du foncier cannier qui est susceptible de se diversifier (voir en III.1.3 pour une vue du foncier concerné). Pour certains acteurs, la diversification de la canne est naturellement plafonnée car il y a trop d'intérêt à son maintien tandis que pour d'autres, cette érosion massive du foncier cannier est irréversible (voir comment ces différences sont implémentées en IV.3).

A noter qu'il existe également un phénomène de conversion des prairies et des cultures horticoles en canne à sucre, ainsi que des phénomènes plus complexes de rotation ou des parcelles de canne sont momentanément remplacées par une culture alimentaire par exemple, lors des replantations (Ionescu, 2022). On se concentre cependant dans notre étude sur la diversification « nette » de la canne. En effet, sur la période récente, davantage de canne s'est convertie que l'inverse, à hauteur de « 200 hectares par an vers l'horticulture et les prairies » [SCV/06].

## Le processus d'étalement urbain

Le second processus est « l'étalement urbain qui entre en compétition avec l'espace pour l'agriculture » (P2). Les principaux déterminants de l'étalement urbain sont le besoin en logement des nouveaux foyers, la diminution de la taille moyenne des foyers ainsi que le besoin d'autres infrastructures routières, commerciales ou industrielles (Agorah, 2017 a). Un ensemble de dispositifs limite l'étalement urbain, en particulier le zonage des plans locaux d'urbanisme (PLU) au niveau
communal qui réserve les nouvelles constructions aux parcelles classées en zone AU (pour « à urbaniser ») et enfin le SAR qui s'applique à l'échelle régionale et définit des zones prioritaires à urbaniser (ZPU). Ces différents périmètres réglementaires, associés à une classification des différents pôles urbains de l'île (caractérisés notamment par leurs densités urbaines), définissent une « armature urbaine hiérarchisée » où les « extensions urbaines » sont possibles (Agorah, 2017 a).

En s'appuyant sur un modèle conceptuel analogue d'étalement urbain réalisé par Lestrelin et al. (2017), on considère également dans notre étude que l'urbanisation revêt 3 formes : (i) la « densification urbaine » c'est-à-dire la verticalisation de la ville qui se traduit par un accroissement de la densité logement sans étalement urbain (Agorah, 2017), (ii) la construction d'extensions urbaines au sein des schémas d'aménagement, décrites ci-dessus et (iii) la construction de logements qu'on peut qualifier de « hors armature » par opposition à la catégorie précédente, c'est-à-dire correspondant à une combinaison de constructions légales sur terrains déclassés en AU, de constructions illégales hors zones AU, de bâtiments agricoles, etc. On considère que pour répondre au besoin en logement, les actions (i) puis (ii) et enfin (iii) sont mobilisées successivement : en particulier, le besoin en constructions hors armature (iii) correspond au besoin résiduel en logement non satisfait par (i) et (ii).

Un certain nombre de variables spatiales augmente la probabilité du phénomène d'urbanisation, le plus souvent lié à des questions d'accessibilité et de disponibilité du foncier. Soulignons par exemple que les friches sont des espaces particulièrement vulnérables à l'urbanisation quand ce n'est pas la promesse d'un déclassement de zone agricole à zone AU qui n'incite pas les agriculteurs à abandonner leur activité car « la retraite agricole est insuffisante et pousse à la spéculation foncière » [SCV/10]. Cette vulnérabilité des friches au déclassement permet d'intégrer implicitement à notre modèle le facteur « Morcellement et spéculation foncière » (FRAGL), identifié en IV.1.1 mais classé comme facteur non essentiel. Heureusement, des dispositifs de protection forts comme le zonage du cœur du PNR, mais aussi la propriété publique de certaines parcelles, constituent des zones d'exclusion de l'urbanisation. La **Figure 21** dresse un bilan spatial des parcelles de cadastre où peuvent s'implanter les extensions urbaines et les constructions hors armature en tenant compte respectivement des zonages administratifs (PLU et SAR) d'une part, et de la distance aux routes ainsi que des parcelles publiques et/ou protégées d'autre part.
<figure><img src="image_22.png" /></figure>

**Figure 21** : Carte du potentiel foncier où peut s'étendre l'urbanisation par extensions urbaines et constructions hors armature (source : auteur / données issues de la plateforme Péigéo<fnref n="22" />).

## Le processus de récupération des friches

Les friches telles que définies en III.1.2 constituent une réserve foncière convoitée par plusieurs usages concurrents des sols : l'urbanisation dont il a été question, le photovoltaïque abordé au paragraphe suivant et la production agricole. Les friches cristallisent en effet beaucoup d'espoir en termes de nouveau foncier mobilisable pour l'agriculture (« il faut mettre l'accent sur la récupération des friches » [SPE/04]) : le processus de « gain net de terres agricoles par conversion de friches » (P3) est donc clé à modéliser.

Cependant, une partie des friches ne pourra pas être mobilisée sans évolution du cadre réglementaire car se trouvant sur des parcelles protégées, notamment en cœur de parc (PNR). Bien que leur aménagement agricole soit considéré « très difficile » [SCV/09] notamment à cause de risques érosifs importants [SCV/07], beaucoup d'acteurs reconnaissent l'importance de ce potentiel foncier supplémentaire [PRV/11]. Un dernier point sur la faisabilité de la conversion des friches concerne la disponibilité en ressources des parcelles candidates pour accueillir de l'agriculture, notamment la

<footnote n="22">²² Voir sur : http://peigeo.re/</footnote>
présence ou non d'irrigation (« permettre l'installation d'agriculteurs (sur des friches) depuis l'arrivée de l'eau » [PRV/11]). La **Figure 22** cartographie le potentiel des friches potentiellement récupérables pour l'agriculture en distinguant les friches situées en zone agricole de celles situées en zones protégées.

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

**Figure 22** : Carte du potentiel de récupération des friches en zones agricoles et en zones protégées. Le potentiel foncier total est de 5100 hectares pour les friches en zones agricoles et de 3159 hectares pour les friches en zones protégées (source : auteur / données : SAFER (2019) et Besançon (2020)).

Il est important de noter que si l'on se concentre dans notre étude sur la récupération des friches, il existe également un important processus d'enfrichement sur le territoire d'étude (DAAF Réunion, 2021), mais la récupération de friches reste aujourd'hui au moins égale aux parcelles qui s'enfrichent (voir IV.2.2). De plus, les scénarios simulés par la suite vise à tester les limites de la capacité d'autosuffisance du territoire d'étude : les différents scénarios tendent donc à tester des hypothèses de mobilisation des friches et d'augmentation de leurs surfaces (voir IV.3).

## Le processus de développement de photovoltaïque au sol

« Le développement d'installations photovoltaïques au sol qui entrent en compétition avec l'espace pour l'agriculture » (P4) est un processus émergent. En effet, le développement du photovoltaïque est
un levier majeur d'autonomisation électrique pour un système insulaire tropical comme La Réunion.
Mais la lenteur du déploiement du photovoltaïque sur les toitures des bâtiments par rapport aux
objectifs affichés, associée aux gains d'économie d'échelle et de rendement des grandes installations
photovoltaïques (EDF, 2017), sont susceptibles de provoquer une multiplication de l'installation de ces
dernières dont une partie pourrait entrer en compétition avec d'autres usages notamment agricoles.

Bien que cette trajectoire ne soit souhaitée par aucun enquêté, il existe ainsi un risque exploré dans certains scénarios que le photovoltaïque s'installe aux dépens des cultures (voir IV.3), certains acteurs observant « une évolution du discours » en faveur du photovoltaïque au sol [SCV/21]. D'autres scénarios, au contraire, misent sur un abandon des installations au sol car les parcelles concernées « ne reviennent jamais à l'agriculture » [SCV/01]. On peut noter qu'à la différence des autres processus, la question du photovoltaïque est la seule qui relève d'une dynamique anticipée, car ne concernant pas à l'heure actuelle de surface importante.

Dans le modèle, un certain nombre de paramètres déterminent la probabilité d'apparition de
photovoltaïque au sol sur une parcelle donnée (voir IV.2.2) : on citera notamment l'équilibre du réseau
par poste source ainsi que l'ensoleillement comme variables importantes (Tapachès et al., 2020). Selon
les prescriptions du scénario, le photovoltaïque peut se développer sur tout ou partie des types de
parcelles suivants : friches agricoles, terrains classés U ou AU selon le PLU et parcelles agricoles. Par
ailleurs, les installations photovoltaïques sont considérées comme identiques du point de vue de leur
production qu'ils s'agissent de panneaux montés, de serres, d'ombrières, etc. En particulier, les
éventuelles parcelles en agrivoltaïsme, c'est-à-dire combinant des cultures et des panneaux solaires
ne sont pas modélisées différemment. En effet, l'ensemble des acteurs estiment que la production
agricole en agrivoltaïsme « ne marche pas très bien » [SCV/20]. De plus, les tests menés à ce jour ne
permettent dans le meilleur des cas que d'y envisager de l'horticulture essentiellement non
alimentaire [SCV/01].

Le processus d'évolution des besoins alimentaires et électriques du territoire

« L'évolution des besoins en ressources alimentaires et électriques du territoire » (P5) est le cinquième processus clé qui correspond à la somme des besoins alimentaires (de la population et du cheptel) ainsi que des besoins électriques. Les besoins de la population comme du cheptel sont calculés en multipliant des consommations individuelles par une taille de population. Pour le cheptel, la quantité d'animaux dans chacune des catégories existantes est une variable contrainte tandis que les besoins alimentaires sont des constantes d'entrée. En revanche, pour la population, les consommations individuelles alimentaires et électriques sont des variables contraintes aussi bien que
la taille de l'effectif. Cela permet de considérer les besoins humains comme dynamiques et sujets à
hypothèses selon le scénario considéré.

En particulier, les préférences de consommation alimentaire par habitant et par catégorie alimentaire sont prises en compte au croisement de deux dimensions : (i) “inter-catégories” car la part de chaque catégorie alimentaire est dynamique dans le régime alimentaire moyen des réunionnais et (ii) “intra-catégorie” car la population accepte plus ou moins d’intégrer des denrées locales au sein d’une catégorie alimentaire donnée. Le premier aspect est modélisé par des variables contraintes qui déterminent la part de chaque catégorie alimentaire dans le régime. En revanche, pour modéliser le second aspect, chaque catégorie alimentaire s’accompagne d’un « seuil de saturation du marché ». Cette variable, également potentiellement dynamique selon les scénarios, représente un taux de couverture au-delà duquel, pour une catégorie alimentaire donnée, la production locale commence à surcharger le marché local en raison de la préférence des consommateurs pour une part de denrées importées qui ne peuvent être produites localement. Il s’agit par exemple de la capacité limitée (i) des tubercules locaux à substituer les féculents importés (riz, blé, etc.) [PRV/14] ou encore (ii) de la production locale de viande à être concurrentielle face à des produits importés à bas coût (« Il y a des choses qu’on ne peut pas concurrencer : les produits de dégagement de la volaille (par exemple) » [PRV/04]). Pour les productions végétales, lorsque ce seuil est dépassé, les parcelles produisant la catégorie alimentaire en question commencent à s’en détourner (proportionnellement au dépassement du seuil) pour favoriser d’autres cultures qui existent dans le voisinage de leur zone de production selon la cartographie de Sinico et al. (2022).

Il est important de souligner que ce cinquième processus est le seul qui n'ait pas de composante spatiale forte, à partir du moment où l'on considère la population totale de manière agrégée à l'échelle du territoire. Par la suite, les questions de spatialisation des processus se concentrent donc sur les 4 premiers processus clés présentés ici.

## 2. ProdRun : de l'implémentation de processus clés à un premier scénario de référence

### 2.1 Organisation générale du modèle *ProdRun*

*L'architecture générale du modèle : modules, constantes d'entrée, variables contraintes, variables calculées et indicateurs de sortie*
Une fois le modèle conceptuel établi, on l'implémente sous OMP en utilisant comme base le modèle *ProdAgri* (dont l'architecture générale est présentée en III.2.1). Appelé *ProdRun*, ce nouveau modèle a pour objectif de faire évoluer le territoire d'étude avec un pas de temps annuel, à partir de la CCUS-2019 (élaborée en III.1.3), prise comme état initial. Chaque année, le modèle simule des dynamiques spatiales sous l'effet combiné des 5 processus clés présentés précédemment. En parallèle, un ensemble d'indicateurs renseignant le degré d'autosuffisance alimentaire-électrique du territoire d'étude est calculé chaque année. Ces indicateurs (décrits en III.2.1) sont identiques à ceux de *ProdAgri*, à une exception près : afin de vérifier la capacité du gestionnaire à assurer l'équilibre du réseau (impératif introduit en I.1.1), on calcule un nouvel indicateur égal à la part d'électricité issue de sources de production asynchrones par rapport à l'ensemble de la production électrique locale. *ProdRun* est un modèle spatial et dynamique qui s'étale sur une période de simulation de plusieurs années et renvoie donc en sortie, pour chaque indicateur d'autonomie alimentaire-électrique, une série temporelle composée de valeurs annuelles.

L'architecture générale de *ProdRun* est présentée sur la **Figure 23** en 8 modules successifs mettant en relation différents types de données : (i) des constantes d'entrée et des variables contraintes qui sont des données externes et prédéfinies servant à calibrer le modèle (dont la description et le calibrage sont détaillés en IV.2.2), (ii) des variables calculées qui correspondent à des résultats internes du modèle dont une part est traduite en indicateurs de sortie et enfin, (iii) des données spatiales (géométrie de parcelles et leurs attributs) sous la forme d'une cartographie d'usage des sols parcellisée, externes au modèle la première année (CCUS-2019) puis internes au modèle les années suivantes (puisque les usages du sol évoluent dans le modèle). A noter qu'au sein du modèle, la carte d'usage des sols est dite « parcellisée » car chaque parcelle qui la compose est convertie en une entité à part entière du modèle et les attributs de la carte deviennent des propriétés de cette entité (au sens du langage de OMP).
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**Figure 23** : Schéma d'organisation de l'algorithm du modèle *ProdRun* en huit modules. Le module 3 correspond au modèle *ProdAgri* tel que représenté sur la **Figure 14** en III.2.1 (source : auteur).</figcaption></figure>
## Le fonctionnement général des processus clés de changement d'usage des sols

Dans *ProdAgri* comme *ProdRun*, chaque parcelle du territoire correspond à une entité affectée de plusieurs propriétés (surface, rendement de différentes cultures possibles, statut dans les documents d'urbanisme, etc.). L'une de ces propriétés est le « *Ict* » pour « *land cover type* », un code de deux chiffres qui renvoie à un usage des sols parmi la liste suivante : « tache urbaine », « forêts et autres milieux naturels », « friches », « canne à sucre », « plantations forestières », « prairie », « maraichage », « vergers », « horticulture non alimentaire » et « nouveau photovoltaïque au sol ». Par rapport aux usages du sol initialement renseignés dans la CCUS-2019 pour *ProdAgri* (voir en III.1.3), deux nouveaux usages entrent en jeu dans *ProdRun* : les « plantations forestières » tirées de ONF & ALBIOMA (2018) et le « nouveau photovoltaïque au sol », initialement non compté à part, car intégré aux surfaces de bâti de la cartographie Moringa et donc à la tache urbaine de la CCUS-2019. Ainsi, ce dernier usage du sol ne tient compte que des surfaces converties après 2019. Par ailleurs, la production d'électricité photovoltaïque à partir de la cartographie d'usage des sols n'est pas prise en compte dans *ProdAgri*, à la différence de *ProdRun* qui calcule la production annuelle photovoltaïque supplémentaire des nouvelles installations photovoltaïques au sol qui se développent après 2019. Pour calculer cette production, le modèle estime une puissance installée pour chaque nouvelle centrale solaire au sol à partir de sa surface (voir le coefficient utilisé et sa méthode d'estimation dans l'Annexe 6.C) qu'il multiplie par une prédiction spatialisée de rendement (production électrique/puissance installée) tirée de la carte interactive réalisée par Solargis (2022).

Parmi les 5 processus clés identifiés, P1, P2, P3 et P4 possèdent une composante spatiale forte et correspondent, une fois implémentés, aux modules 4 à 7 de la **Figure 23**. A partir de l'état initial (CCUS-2019), la carte d'usage des sols parcellisée va ainsi visuellement évoluer au fil de la simulation sous l'effet de ces 4 processus, dont les algorithmes sont similaires et se déroulent en 2 grandes étapes. Premièrement, pour chaque processus, l'objectif de surface à convertir chaque année est défini dans le cadre d'un scénario sous forme de variable contrainte. Deuxièmement, des parcelles sont aléatoirement sélectionnées sur tout le territoire d'étude pour être converties selon les transitions possibles résumées sur la **Figure 24**. A cette étape, un ensemble de variables dites « contextuelles » permettent de contrôler que la distribution spatiale des parcelles qui changent d'usage suit au mieux une distribution de référence estimée (voir IV.2.2).
<figure><img src="image_25.png" /></figure>

**Figure 24** : Ensemble des conversions de parcelles possibles via les 4 processus de changement d'usage des sols modélisés dans *ProdRun*. P1 : La diversification de la canne à sucre en horticulture alimentaire et en prairies ; P2 : l'étalement urbain qui entre en compétition avec l'espace pour l'agriculture ; P3 : le gain net de terres agricoles par conversion de friches ; P4 : le développement d'installations photovoltaïques au sol qui entrent en compétition avec l'espace pour l'agriculture. Les lignes pointillées indiquent des liens qui n'existent que dans certains scénarios (voir IV.3.3) (source : auteur).

## La prise en charge des changements d'usage des sols dans ProdRun : une modification des propriétés de l'entité avec ou sans impact sur la géométrie du parcellaire

Selon les processus simulés, les changements induits d'usage des sols peuvent se traduire de 2 façons pour une ou plusieurs parcelles : soit une modification de leur propriété d'usage du sol « *Ict* » sans modification de leur géométrie, soit une modification de leur propriété « *Ict* » avec modification de la géométrie du parcellaire. Dans le premier cas, la taille de la parcelle sujette au changement correspond aussi bien à son usage initial qu'au nouvel usage du sol. Dans le second cas, la parcelle initiale est trop grande pour être convertie d'un seul tenant en un nouvel usage du sol : dans la géométrie de départ, le modèle vient alors découper un nouveau polygone qui changera d'usage, tandis que le reste de la parcelle voit son usage inchangé. Cette nouvelle parcelle découpée est par défaut un carré de surface prédéfinie selon chaque processus (voir IV.2.2), découpé et pivoté aléatoirement au sein du polygone initial. La logique de ces changements d'usage des sols est résumée dans la **Figure 25**.
<figure><img src="image_26.png" /></figure>

**Figure 25** : Les deux modes de simulation d'un changement d'usage d'une entité parcelle dans *ProdRun*. Dans le cas 1, le changement d'usage entraîne une modification de la propriété *lct* mais la propriété de forme géométrique (*geom*) reste inchangée. Dans le cas 2, le changement d'usage entraîne la création de deux parcelles de géométries C et D dont l'union est égale à la géométrie initiale B. Le changement d'usage ne concerne alors que la géométrie C donc seulement une fraction de la parcelle de départ a changé d'usage (par exemple, la construction d'une habitation sur une parcelle agricole) (source : auteur).

Enfin, lorsqu'une parcelle change de « *lct* » pour un nouvel usage du sol, ses autres propriétés sont modifiées conséquemment. S'il s'agit d'une nouvelle parcelle de prairie ou de canne, son nouveau rendement et son besoin recommandé d'apport en azote disponible sont copiés par défaut sur la culture identique la plus proche géographiquement, puisqu'elle a toutes les chances de pousser dans des conditions analogues. Dans le cas d'une nouvelle parcelle horticole, le classement en maraichage, verger ou non alimentaire est réalisé selon des probabilités qui dépendent du processus concerné et du scénario (voir IV.3.3). Ses propriétés (rendement et besoins azotés) dépendent de la zone de production la plus proche, dont la nouvelle parcelle adopte les cultures principales (voir III.2.2).

## 2.2 Premier calibrage de *ProdRun* selon un scénario de référence (S1)

*Une première estimation des constantes d'entrée et extrapolation des variables contraintes*

Comme expliqué en IV.2.1, on distingue 3 types de données d'entrée dans *ProdRun* qui doivent être calibrées en amont de toute simulation : des constantes d'entrée, des variables contraintes et des
données spatiales. Ces dernières sont déjà calibrées sous la forme de la CCUS-2019 (complémentée des parcelles de plantations forestières) ainsi que d'autres données nécessaires au fonctionnement des processus, notamment pour le calcul des variables contraintes (voir plus bas) : pente, altitude, densité logement, réglementation foncière appliquée, présence d'irrigation, etc. Le paramétrage des constantes d'entrée et variables contraintes doit donc être précisé ici.

Premièrement, les constantes d'entrée ont une valeur définie et fixée tout au long de la simulation. De plus, ces constantes partagent la même valeur pour l'ensemble des scénarios. Il s'agit par exemple des paramètres de conversion entre biomasse et électricité, des potentiels fertilisants de biomasses, des valeurs de production d'effluents par UGB animal, etc. Une partie de ces constantes partagées sont déjà mobilisées pour le fonctionnement de *ProdAgri* et listées dans **l'Annexe 3**. Les constantes d'entrée complémentaires utilisées dans *ProdRun* sont listées à l'**Annexe 6** avec les références et/ou les hypothèses utilisées pour estimer leur valeur.

Deuxièmement, les variables contraintes forment un ensemble cohérent qui permet de définir chaque scénario décrit en IV.3. Dans le modèle, ces variables prennent des valeurs successives qui sont planifiées à l'avance par un certain nombre d'hypothèses explicitées dans chaque scénario. Ces variables se présentent donc sous la forme d'une série de valeurs (une valeur par an). Certaines variables utilisées dans *ProdAgri* et présentées dans **l'Annexe 3** sont en réalité des variables contraintes mais leur valeur indiquée n'est que celle pour l'année 2019. Par ailleurs, lorsqu'une variable est constante sur la période de simulation mais revêt différentes valeurs selon les scénarios, elle est plutôt classée comme variable contrainte.

Afin de bénéficier d'une référence pour les différentes variables contraintes, on travaille dans un premier temps à l'élaboration d'un scénario de référence (S1). Ce dernier est défini comme une poursuite linéaire des tendances observées avant 2019, jusqu'à 2040. Narrativement, S1 correspond à un *statu quo* sans bifurcation économique, sociale ou politique. Les périodes de référence utilisées varient en fonction des données disponibles pour chaque donnée d'entrée : de 4 ans (2016 – 2019) à 10 ans dans le meilleur des cas (2010 – 2019). En faisant l'hypothèse que toutes les variables contraintes suivent une évolution continue dans ce scénario, on procède à leur extrapolation linéaire (méthode des moindres carrés) sur toute la période simulée. La définition chiffrée du scénario de référence, associant extrapolations linéaires pour les variables contraintes et calibrage des objectifs des processus spatiaux, est présentée dans **l'Annexe 7. B**. Les hypothèses principales du scénario de référence sont résumées dans le **Tableau 8** (voir IV.3.3).
## Le calibrage de la spatialisation des processus clés selon les tendances observées par des « variables contextuelles »

Les paramètres des processus clés spatiaux (P1, P2, P3 et P4) sont des données d'entrée particulières qui s'appuient sur une phase propre de calibrage, portant sur 3 aspects : (i) les variables contextuelles pour localiser où se produisent les changements d'usage des sols, (ii) la surface des parcelles qui changent d'usage du sol et (iii) les objectifs de surface totale convertie chaque année par processus spatial (implémentés sous forme de variables contraintes). Ce travail de calibrage en fonction de tendances observées, par analyse spatiale ou non, permet l'identification de tendances récentes qui s'inscrivent dans le cadre du scénario de référence tel que défini dans la partie précédente. Plus précisément, le calibrage pour (i) et (ii) est conservé pour S1 et les autres scénarios tandis que le calibrage pour (iii) est spécifique à S1 et sert de base pour fixer les objectifs de conversion dans les autres scénarios.

Le calibrage de P1 et P2 s'adosse à un travail d'analyse spatiale tandis que P3 et P4 s'appuient sur des données secondaires et des hypothèses, essentiellement par manque de données spatiales permettant de réaliser une analyse approfondie sur plusieurs années. En revanche, des données d'entretien ont été mobilisées pour la spatialisation de tous les processus.

Premièrement, on désigne par « variables contextuelles » des variables dont les valeurs sont spatialement hétérogènes et dont il est possible de relier la dispersion à la localisation des parcelles qui changent d'usage des sols selon les processus clés identifiés en IV.2.1. Pour chaque processus, on commence par identifier (généralement d'après les entretiens) une liste de ces variables contextuelles. Ensuite, on estime l'effet des valeurs possibles de chaque variable contextuelle sur un paramètre du processus (le plus souvent, la localisation des parcelles qui changent d'usage). Par exemple, pour les processus de diversification cannière, on compare les données de Moringa niveau 2 de 2016 et de 2019 afin d'établir une carte des parcelles de canne qui se sont diversifiées sur cette période de 3 ans. On peut alors estimer les valeurs des variables contextuelles pour ces parcelles diversifiées : pente et altitude. Ces valeurs sont alors organisées en gammes associées à des fréquences d'occurrence. On peut enfin calibrer le processus de diversification dans *ProdRun* en forçant la répartition des parcelles diversifiées à imiter la distribution observée sur la période de référence. On prend néanmoins soin d'ajouter un paramètre de déviation qui autorise une marge d'erreur croissante avec le temps (généralement 1% de surface par an par rapport à la distribution initiale). En effet, le paysage simulé évolue au fil du temps et essayer de répliquer continuellement la dispersion initiale de chaque variable contextuelle n'aurait pas de sens et risquerait de bloquer la simulation. On procède de même pour évaluer les valeurs des variables contextuelles concernant le processus d'étalement urbain et les
implémenter dans *ProdRun* pour contrôler la distribution d'extensions urbaines et de constructions hors armature dans les simulations. Pour les variables contextuelles associées aux processus de conversion de friches et d'installation de photovoltaïque au sol, les valeurs ont été estimées par données d'entretien ou hypothèses. Les différentes variables contextuelles estimées sont présentées dans le **Tableau 6**. L'ensemble des valeurs des paramètres ainsi calibrés dans *ProdRun* selon les variables contextuelles est détaillé en **Annexe 8.A**.

<table><thead><tr><th>Processus</th><th>Paramètre calibré</th><th>Variable contextuelle</th><th>Méthode d'estimation et/ou source(s)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Diversification de la canne à sucre (P1)</td><td rowspan="2">Localisation de la diversification en horticulture</td><td>Altitude</td><td>Entretiens [SPE/01] et [SCV/16] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td>Pente</td><td>Entretiens [SPE/01] et [SCV/16] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td>Localisation de la diversification en horticulture (maraichage)</td><td>Présence d'irrigation</td><td>Entretien [PRV/11] ; SAFER &amp; Chambre d'Agriculture de La Réunion (2020) ; Ionescu (2022) ; hypothèse de l'auteur</td></tr><tr><td rowspan="2">Localisation de la diversification en prairie</td><td>Altitude</td><td>Entretiens [SPE/01] et [SCV/16] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td>Pente</td><td>Entretiens [SPE/01] et [SCV/16] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td rowspan="6">Etalement urbain (P2)</td><td rowspan="2">Placement des extensions urbaines</td><td>Usage du sol initial</td><td>Entretiens [SCV/15] et [SPE/02] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td>Classement réglementaire selon les PLU et le SAR</td><td>Entretiens [SCV/15] et [SPE/02] ; Agorah (2017 a)</td></tr><tr><td rowspan="3">Placement des constructions hors armature</td><td>Usage du sol initial</td><td>Entretiens [SCV/15] et [SPE/02] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td>Pente</td><td>Entretiens [SCV/15] et [SPE/02] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td>Distance à la route la plus proche</td><td>Entretiens [SCV/15] et [SPE/02] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr></tbody></table>
<table><tbody><tr><td></td><td></td><td>Distance au pôle urbain la plus proche</td><td>Entretiens [SCV/15] et [SPE/02] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td></td><td></td><td>Distance à la construction hors armature la plus proche</td><td>Entretiens [SCV/15] et [SPE/02] ; Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td></td><td></td><td>Zones protégées</td><td>Hypothèse de l'auteur</td></tr><tr><td rowspan="3">Conversion de friches (P3)</td><td rowspan="2">Localisation des friches converties</td><td>Présence d'irrigation</td><td>Entretiens [PRV/11] et [PRV/06] ; Ionescu (2022) ; hypothèse de l'auteur</td></tr><tr><td>Altitude</td><td>Analyse spatiale (auteur) ; Ionescu (2022)</td></tr><tr><td>Nature de la nouvelle culture</td><td>Pente</td><td>Analyse spatiale (auteur)</td></tr><tr><td rowspan="4">Installation de photovoltaïque au sol (P4)</td><td rowspan="4">Localisation des installations</td><td>Harmonisation des capacités installées par poste source</td><td>Tapachès et al. (2020)</td></tr><tr><td>Pente</td><td>Hypothèse de l'auteur</td></tr><tr><td>Classement réglementaire selon les PLU</td><td>Sénat (2015) ; Ministère de l'Ecologie, du Développement Durable, des Transports et du Logement (2011)</td></tr><tr><td>Altitude</td><td>Tapachès et al. (2020)</td></tr></tbody></table>

**Tableau 6 :** Liste des variables contextuelles considérées dans le calibrage des processus de changement d'usage des sols implémentés dans *ProdRun* (source : auteur).

Deuxièmement, la surface des parcelles qui changent d'usage des sols est estimée pour pouvoir être implémentée dans le modèle. Pour P1, on s'appuie sur la méthode d'analyse spatiale décrite précédemment et on établit des gammes de taille de parcelles diversifiées associées à leur fréquence d'occurrence qu'on transpose dans le modèle sous forme de probabilité. Les gammes obtenues pour ce processus apparaissent cohérentes avec les résultats de Ionescu (2022). Pour P4, on recense les surfaces de 13 installations existantes par croisement de données secondaires et d'analyse spatiale sur la donnée libre *Open Street Map*<fnref n="23" />. Pour les autres processus, on s'appuie sur des données secondaires ou des hypothèses. L'ensemble de ces calibrages de tailles de parcelles avec les sources utilisées est détaillé dans l'Annexe 8.B. Ces tailles de parcelles sont utilisées dans le modèle pour déterminer si lors d'un changement d'usage, toute la parcelle se convertit ou seulement une fraction de celle-ci comme

<footnote n="23">²³ Pour une vue du territoire d'étude : https://www.openstreetmap.org/#map=11/-21.1148/55.5321</footnote>
expliqué en IV.2.1. Par hypothèse, on ne fixe pas de limite à la taille des parcelles de friches converties et d'extensions urbaines construites : ces dernières sont donc simplement limitées par la géométrie du cadastre. Par la suite et sauf mention contraire, ces paramétrages issus de l'analyse de tendances observées sont conservés pour tous les scénarios simulés.

Troisièmement, les objectifs de surface totale convertie (si les tendances se poursuivent) sont déduits de l'analyse spatiale pour P1 et P2 : les surfaces converties sur la période 2016-2019 sont ramenées à une moyenne de conversion annuelle pour être implémentées dans S1. Ces deux processus se poursuivent donc au même rythme dans S1 que dans les années précédentes. Pour P3, on s'appuie sur le dernier recensement qui fait état d'une avancée mitigée de la récupération de friches DAAF Réunion (2021). On mobilise des données d'entretiens en complément. D'une part, des acteurs qui accusent l'inefficacité de la politique de récupération des friches, par exemple : « *Les procédures "terres en friches" n'aboutissent jamais* » [PRV/01]. D'autre part, des enquêtés qui pointent que l'enfrichement concerne à peu près autant de surface que les friches remises en culture ([SCV/04], [SCV/10]). Ces éléments nous font émettre l'hypothèse que la tendance actuelle est un gain net nul de surface agricole sur les friches. Ce processus n'est donc pas actif dans le scénario de référence. Enfin, concernant P4, on se base sur les recensements de deux sources participatives en ligne<fnref n="24" />,<fnref n="25" /> croisées avec le nombre et la production cumulée des installations photovoltaïques locales selon SPL Horizon Réunion (2020). L'ensemble des installations au sol analysées à partir de ces recensements est présenté dans les notes de l'**Annexe 8.B**. Il ressort de cette analyse qu'environ 31% de la production photovoltaïque actuelle totale est issue de centrales installées au sol. Dans S1, cette part de photovoltaïque est maintenue constante.

### 3. Co-construction de trois scénarios tendanciels et d'un scénario de rupture

#### 3.1 Narratifs de chaque scénario

**« Priorité à l'alimentaire » (S2)**

Ce premier scénario tendanciel rassemble des hypothèses d'acteurs enquêtés ainsi qu'une minorité d'hypothèses de l'auteur qui, prises ensemble, définissent un avenir plausible du territoire où, à partir

<footnote n="24">²⁴ Voir sur : https://openinframap.org/stats/area/R%C3%A9union/plants</footnote>

<footnote n="25">²⁵ Voir sur :
http://www.fr.solarpedia.net/wiki/index.php?title=Grandes_centrales solaires Photovolta% C3% AFques_/_R% C3%A9union</footnote>
d'une trajectoire tendancielle, l'ensemble des terres agricoles et des biomasses disponibles sont progressivement mobilisées au service de l'autonomisation alimentaire. Cette autonomisation se traduit par la priorité donnée à la production alimentaire humaine et de fourrages ainsi que la valorisation des biomasses locales pour la fertilisation azotée des cultures. Les principales hypothèses de ce scénario concernent premièrement la priorisation de la production alimentaire en « ne tenant pas compte de la canne à sucre » [SCV/12], ce qui se traduit par P1 qui accélère. De plus, en-deçà d'une certaine limite de production de canne usinable, « la fermeture brutale des usines est possible » [SCV/04] : la filière n'est plus rentable et disparaît rapidement. La diversification devient en conséquence exponentielle. Deuxièmement, la vitesse de P2 est modérée mais bénéficie entièrement à l'horticulture alimentaire et aux prairies. Troisièmement, les terres agricoles sont protégées du photovoltaïque au sol dont la part décroît, l'installation de photovoltaïque sur toitures étant suffisante (« en ne mobilisant que les toits, on dépasse déjà nos besoins » [SCV/20]). Quatrièmement, hormis les besoins électriques qui sont davantage maîtrisés en accord avec la PPE, les habitudes de consommation et les modes d'urbanisation suivent la trajectoire extrapolée de S1 sans bifurcation. En revanche, on fait l'hypothèse que la taille du cheptel est maximisée pour subvenir aux besoins alimentaires de la population. Enfin, une autre hypothèse est que les biomasses profitent en priorité aux enjeux alimentaires : les biodéchets sont massivement valorisés en alimentation animale, les autres biomasses qui le peuvent sont d'abord valorisées en fertilisants des cultures, les autres étant préférentiellement méthanisées pour employer les digestats résultants comme fertilisants à leur tour.

## « Priorité à l'électricité » (S3)

Ce second scénario tendanciel opère un renversement du scénario précédent en s'appuyant également sur des hypothèses d'acteurs ainsi que quelques hypothèses de l'auteur. Ce scénario explore un avenir plausible du territoire où, à partir d'une trajectoire tendancielle, l'ensemble du foncier disponible et les biomasses sont progressivement mobilisés au service de l'autonomisation électrique. Cela se traduit premièrement par une protection forte des surfaces de canne à sucre, P1 étant plafonné pour ne pas les réduire sous 22000 hectares, seuil correspondant à l'un des objectifs du plan AgriPéi et souligné par certains acteurs comme déjà « une surface critique » pour la filière [SCV/06]. Cette protection est doublée deuxièmement d'une reconquête de foncier avec P2 qui se déroule à la même vitesse que dans le scénario précédent mais au profit cette fois des surfaces de canne à sucre. Troisièmement, le potentiel bioélectrique de la canne à sucre est accru par une augmentation progressive de son taux de fibres de 2% pour aller vers une « canne mixte à l'échelle de tout le territoire » [SCV/20]. En outre, la paille de canne est massivement mobilisée pour complémentée la bagasse dans les centrales thermiques : (i) la quantité de paille disponible sur chaque
parcelle de canne est estimée selon la méthode décrite par Lorré (2019), (ii) la part envoyée vers les élevages comme fourrage est retranchée, (iii) 5 tMS/ha sont laissées au sol pour les besoins agronomiques et (iv) la quantité restante sur la parcelle est valorisée électriquement si elle est supérieure ou égale à 1 tMS pour des raisons logistiques, toujours selon Lorré (2019). Quatrièmement, la part de photovoltaïque au sol augmente sous l'impulsion de « gros projets car le territoire est trop loin de la trajectoire PPE » [SCV/19] et parce que « c'est le moyen le plus facile d'atteindre les objectifs de photovoltaïque » [SCV/21]. Cinquièmement, par hypothèse, les consommations de la population et la taille du cheptel suivent une évolution sans bifurcation, identique à S1, sauf pour la consommation électrique qui respecte la PPE. Enfin, également par hypothèse, toutes les biomasses qui le peuvent sont valorisées en bioélectricité.

## « Planification et compromis » (S4)

Ce troisième scénario tendanciel est construit différemment des deux premiers : en plus de mobiliser des hypothèses d'acteurs et de l'auteur, il met largement l'accent sur la mise en place combinée de stratégies de différents acteurs « dominants » du territoire. Par « dominant », il est entendu qu'il s'agit d'acteurs ayant un pouvoir direct sur la formulation d'objectifs et/ou l'évolution du territoire, et donc l'évolution des paramètres du scénario. Le concours des acteurs « dominants » dans l'élaboration des différents plans directeurs du territoire fait aussi de ce scénario, à l'image du plan AgriPéi qui est l'un de ses constituants, une trajectoire relativement « consensuelle avec tout le monde » [SCV/12]. Ce scénario explore ainsi un avenir plausible du territoire où à partir d'une trajectoire tendancielle, les principaux objectifs planifiés sont progressivement atteints et participent à un compromis négocié entre acteurs « dominants », en termes d'enjeux alimentaires et électriques. Il y a un argument supplémentaire que l'ensemble de ces plans participent d'une vision partagée : la combinaison de leurs différents objectifs chiffrés n'a pas donné lieu à d'incohérences particulières dans la formulation du scénario.

Premièrement, on fait l'hypothèse que les objectifs du plan AgriPéi relatifs au foncier agricole sont largement atteints, à la fois sur la préservation du foncier cannier mais surtout en termes de friches agricoles récupérées à un rythme plus ambitieux que S2 et S3, au bénéfice de la production alimentaire. Deuxièmement, les prescriptions du SAR pour limiter l'étalement urbain sont également respectées dans le fonctionnement de P2. De même, le foncier agricole est préservé du photovoltaïque au sol comme dans S2. Troisièmement, le potentiel bioélectrique de la canne augmente par le passage à une « canne mixte » comme dans S3. Quatrièmement, les consommations électriques s'inscrivent dans la PPE comme S2 et S3. En revanche, les habitudes alimentaires évoluent pour à la fois (i) correspondre aux recommandations nutritionnelles, en particulier celles du Plan National Nutrition
Santé (PNNS) (Santé Publique France, 2019) et (ii) mieux accepter la substitution des importations par des denrées locales dans une même catégorie alimentaire (par exemple, pour les féculents, les farines de céréales importées sont remplacées en partie par des « farines de tubercules locaux » [SCV/10]). Cinquièmement, le cheptel suit les projections des filières animales via leur « plan DEFI » (ARIBEV & ARIV, 2019). Enfin, par hypothèse, les biomasses sont orientées dans la mesure du possible à 50% vers une valorisation alimentaire et 50% vers une valorisation électrique.

Par ailleurs, le caractère « plausible » de ce scénario pourrait être discuté, notamment du fait de la réalisation des ambitieux objectifs d'Agripéi concernant les friches, des prescriptions en termes de densification et d'extensions urbaines du SAR ou encore de l'évolution des habitudes alimentaires suivant le PNNS. Donc bien que restant dans le domaine du « possible », on pourrait émettre des réserves sur la plausibilité de S4 par rapport à S2 et S3 car il requiert des efforts supérieurs ce qui le rapprocherait d'un scénario de rupture.

## « Planification, nouvelle canne et localisme alimentaire »

Le scénario de rupture combine un ensemble d'hypothèses parmi les plus ambitieuses proposées par les acteurs enquêtés, tout en étant compatibles entre elles, afin de viser une autonomisation alimentaire-électrique supérieure à tous les autres scénarios. Certains éléments de S5 sont complétés par des hypothèses de l'auteur. Premièrement, ce scénario intègre la plupart des hypothèses de S4 en termes d'objectifs de planification : prescriptions relatives à la densification et aux extensions urbaines du SAR, maîtrise de la demande en énergie selon la PPE, régime alimentaire plus sain et plus local et photovoltaïque au sol défavorisé. S5 intègre également la même logique que S4 en termes de répartition équitable des biomasses entre valorisations au service de l'autonomisation alimentaire et électrique. Deuxièmement, une différence majeure avec les autres scénarios est l'hypothèse qu'une nouvelle filière canne se développe et remplace l'actuel modèle. Cette nouvelle canne vise à la fois une production moindre mais à plus haute valeur ajoutée (rhums de qualité, sucres labellisés, etc.), le tout via « une unité de transformation à part » [SCV/12]. Cela se traduit par P1 qui fait chuter la sole cannière à environ 6000 hectares [EXP/04]. La diversification, bien que poussée, reste « plafonnée car il y a trop d'intérêts à la maintenir (la canne) » [SCV/14]. De plus, on fait l'hypothèse que cette nouvelle canne qui valorise son sucre différemment, produit également plus de fibres comme dans S3 et S4. Cependant, la mobilisation de paille de canne pour la production électrique est moindre (10 tMS/ ha laissées au champ) que dans S3, pour être « sans dommage » vis-à-vis de l'intérêt agronomique d'un reliquat de matière organique [SCV/11]. Troisièmement, la récupération de friches est encore plus ambitieuse que les objectifs d'AgriPéi [SPE/04]. Cela passe notamment par la mobilisation de terrains aujourd'hui classés comme espaces naturels mais présentant peu d'enjeu de biodiversité, et pour
lesquels « les collectivités sont favorables à une valorisation agricole » [SCV/08]. Quatrièmement, l'évolution du cheptel est le résultat d'hypothèses de l'auteur pour rechercher un optimum en termes de rendement de la production alimentaire. Concrètement, on priorise les polygastriques producteurs de denrées alimentaires (les chevaux ne sont donc pas retenus) au détriment des monogastriques, hormis ceux qui semblent avoir un meilleur rendement de production de carcasse par rapport à leurs besoins alimentaires (porcins et lapins). Enfin, S5 met en œuvre le développement de cultures de féculents, protéagineux et oléagineux sur toute l'île. Ces cultures répondent à un besoin de « se sécuriser d'un point de vue alimentaire » [SCV/12] en permettant de substituer les importations par une « diversité de productions locales issues de polyculture » [SCV/14]. Le processus spatial spécifique de développement de ces nouvelles cultures alimentaires est décrit dans la partie suivante. Parmi les nouvelles cultures, toutes ne sont pas alimentaires : P1 et P3 s'accompagnent en particulier d'un accroissement de la part dédiée aux cultures de rente à haute valeur ajoutée mais intégrées en systèmes poly-culturaux pour une diversité de revenus et une meilleure santé économique des exploitations agricoles : chanvre, vanille, cacao, plantes médicinales, plantes aromatiques pour huiles essentielles, etc. [SCV/12]

## Un processus spécifique : le développement à grande échelle de nouvelles espèces cultivées pour l'alimentation humaine et animale

Le scénario de rupture S5 met en œuvre un processus d'enrichissement de la palette des cultures végétales alimentaires cultivées sur le territoire afin d'apporter une meilleure couverture en production locale pour les catégories alimentaires « féculents », « protéagineux » et « huiles » (voir III.2.1). Chaque parcelle d'horticulture alimentaire a une probabilité de développer la culture d'espèces végétales complémentaires tout en conservant ses cultures actuelles ainsi que son usage du sol initial (verger ou maraichage). Cette probabilité vaut 0 la première année puis croît régulièrement pour atteindre 1 en fin de scénario : la totalité des parcelles de maraichage et de vergers adopte ainsi une nouvelle palette d'espèces cultivées d'ici la fin de la période simulée. Dans le modèle, le processus conserve la délimitation des zones de production (selon Sinico et al., 2022) mais leur ajoute 7 cultures maraichères et 2 espèces d'arbres fruitiers en respectant les exigences écologiques de ces nouvelles espèces (eau et altitude). Les exigences et les calibrages (rendement et besoins en azote) de ces nouvelles espèces sont détaillés en **Annexe 8**. Par ailleurs, l'assolement (part dédié à la production de féculents, de protéagineux et de légumes frais) des parcelles qui se convertissent à la nouvelle palette de cultures évolue également vers une répartition issue d'une hypothèse de l'auteur et qui met l'accent sur la production de féculents, largement déficitaire dans les précédents scénarios. Ce nouvel assolement répartit 50% de la surface des parcelles converties vers la production de féculents, 30% en
protéagineux et 20% en légumes, alors que cette dernière part est très souvent largement majoritaire dans l'état initial des zones de production d'après Sinico et al. (2022).

## 3.2 Bilan comparé des différents scénarios

Le **Tableau 8** ci-dessous récapitule et compare les différentes hypothèses qui définissent les scénarios de référence, tendanciels et de rupture qui ont été co-construits pendant la thèse. Les informations présentées dans le tableau sont qualitatives. Pour un calibrage quantitatif, se reporter au détail chiffré des variables contraintes par scénario en **Annexe 7**. Par ailleurs, des conditions et limites sont discutées à la lumière des entretiens en V.2 afin d'ajouter des éléments de comparaison et pour enrichir le narratif de chacun des scénarios présentés en IV.3.1 et IV.3.2.

<table><thead><tr><th>Ensemble de variables contraintes (processus clé le cas échéant)</th><th>S1 : Référence</th><th>S2 : Priorité à l'alimentaire</th><th>S3 : Priorité à l'électricité</th><th>S4 : Planification et compromis</th><th>S5 : Planification, nouvelle canne et localisme alimentaire</th></tr></thead><tbody><tr><td>Pourcentage de surface de canne à sucre diversifiée par an (P1)</td><td>Pourcentage observé sur la période 2017-2019 ; constant</td><td>Comme S1 puis croissance linéaire ; croissance exponentielle à partir d'un seuil d'effondrement de la filière</td><td>Comme S1 puis décroissance linéaire ; 22000 hectares minimum de canne à sucre</td><td>Comme S1 ; 22000 hectares minimum de canne à sucre</td><td>Comme S2 ; 6000 hectares minimum de canne à sucre</td></tr><tr><td>Cultures de diversification (P1)</td><td>Observé sur 2017-2019 : vergers puis prairies et enfin maraichage</td><td>Comme S1 avec une part croissante de maraichage</td><td>Comme S1</td><td>Comme S1 avec une part croissante de maraichage</td><td>Comme S1 avec une part croissante de maraichage et de cultures non alimentaires dans une moindre mesure</td></tr><tr><td>Densification et extensions urbaines (P2)</td><td>Poursuite de tendances observées : croissance lente de la densification et surface constante de nouvelles extensions chaque année</td><td></td><td></td><td>Prescription du SAR : 70% des nouveaux logements</td><td></td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Gain net de terres agricoles sur les friches par an (P3)</td><td>Nul (autant de gain que de perte)</td><td>Croissance du gain jusqu'à la prévision minimale du plan AgriPéi</td><td>Croissance du gain jusqu'à la prévision maximale du plan AgriPéi</td><td>Croissance du gain au-delà de la prévision maximale du plan AgriPéi ; friches en zones protégées récupérables</td></tr><tr><td>Cultures en remplacement des friches (P3)</td><td>Aucune (autant de gain que de perte)</td><td>Horticulture alimentaire et prairies en priorité</td><td>Canne à sucre en priorité</td><td>Horticulture alimentaire et prairies en priorité</td><td>Horticulture alimentaire et prairies en priorité ; cultures non alimentaires dans une moindre mesure</td></tr><tr><td>Mix électrique hors bioélectricité (P4)</td><td>Extrapolation linéaire de tendances observées sur 2010-2019</td><td colspan="3">Objectifs fixés par la PPE jusqu'en 2028 puis extrapolation linéaire de tendances</td></tr><tr><td>Evolution du potentiel électrique de la canne à sucre (P4)</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Augmentation du taux de fibres ; forte mobilisation des pailles de canne</td><td>Non</td><td>Augmentation du taux de fibres ; faible mobilisation des pailles de canne</td></tr><tr><td>Part d'installations au sol dans la capacité totale installée de photovoltaïque (P4)</td><td>Pourcentage observé en 2019 ; constant</td><td>Comme S1 puis décroissance linéaire</td><td>Comme S1 puis croissance linéaire ; 50% maximum</td><td>Comme S1 puis décroissance linéaire</td><td></td></tr><tr><td>Evolution des régimes alimentaires (P5)</td><td>Extrapolation linéaire de tendances observées (2011 et 2017) ; seuils de saturation du marché fixés à (i) 80% pour les « viandes, poissons, œufs », « produits laitiers », « fruits et légumes frais » et (ii) 20% pour les « huiles », « féculents » et « protéagineux »</td><td colspan="3">Evolution vers un régime alimentaire suivant les recommandations nutritionnelles ; les seuils de saturation du marché augmentent lentement jusqu'à 95% au maximum</td></tr><tr><td>Evolution de la consommation électrique individuelle (P5)</td><td>Scénario tendanciel AZUR selon EDF (2022)</td><td colspan="3">Scénario EMERAUDE selon EDF (2022), mobilisant davantage de maîtrise de la demande en énergie conformément à la PPE</td></tr><tr><td>Taille du cheptel (P5)</td><td>Extrapolation linéaire de tendances sur 2010-2019</td><td>Maximum entre S1 et les projections des filières animales</td><td>Comme S1</td><td>Projections des filières animales</td><td>Augmentation du cheptel polygastrique (sauf chevaux) ;</td></tr></table>
<table><tr><td></td><td></td><td>pour chaque catégorie animale</td><td></td><td>baisse des monogastriques (sauf porcs et lapins)</td></tr><tr><td>Croissance démographique (P5)</td><td colspan="4">Projection officielle de l'INSEE corrigée de la différence observée avec le dernier recensement de la population</td></tr><tr><td>Voies priorisées pour la valorisation des biomasses</td><td>Constant et conforme aux observations pour 2019</td><td>Fertilisation et alimentation animale prioritaires face à la production électrique ; méthanisation prioritaire face à la combustion</td><td>Production électrique prioritaire face aux autres valorisations possibles</td><td>Equilibre entre valorisations alimentaires (alimentation animale et fertilisation) et électriques ; méthanisation prioritaire face à la combustion</td></tr><tr><td>Développement de nouvelles cultures alimentaires</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Non</td><td>Féculents : maïs, riz, sorgho, manioc, fruit à pain ;<br/>Protéagineux : soja, pois cajan ;<br/>Oléagineux : moringa ;<br/>Protéagineux / oléagineux : arachide</td></tr></table>

**Tableau 8** : Liste comparée des hypothèses qualitatives caractérisant les cinq scénarios du projet. Le calibrage quantitatif est présenté à l'Annexe 7.
## CONCLUSIONS DU CHAPITRE IV :

Le Chapitre IV détaille l'élaboration et le fonctionnement de *ProdRun*, un modèle spatial et dynamique permettant de simuler des trajectoires d'autonomisation alimentaire-électrique à l'échelle du territoire d'étude. Il est construit à partir de l'identification de facteurs de changement en interdépendance. Ces derniers constituent un système complexe et dynamique, que l'on peut décomposer en 5 processus clés principaux. Ces processus clés servent d'architecture de base pour l'implémentation de *ProdRun* sur la plateforme de modélisation Ocelet.

Une fois le modèle spatial et dynamique établi, un scénario dit de référence est élaboré pour un premier calibrage du modèle à partir d'observations et d'extrapolations sur la période récente précédant 2019. Ce calibrage donne lieu en particulier à (i) l'identification de « variables contextuelles » qui contrôlent la distribution spatiale des changements d'usage des sols opérés par les processus clés, (ii) l'estimation de la taille des objets qui changent d'usage dans le modèle et (iii) l'évaluation d'un ensemble de variables contraintes déterminant un environnement pour le déroulement de la simulation.

En s'appuyant sur la méthodologie générale présentée au Chapitre II, les résultats d'entretiens sont mobilisés pour générer des hypothèses alternatives à celle du scénario de référence. Cette phase donne naissance à 4 nouveaux scénarios : (i) 2 scénarios tendanciels explorant respectivement un futur où le territoire priorise soit la production alimentaire, soit la production électrique, (ii) un troisième scénario tendanciel qui compile les principales stratégies de territoire mises sur la table par les acteurs locaux « dominants » et enfin (iii) un scénario de rupture qui vise à mettre en œuvre un ensemble cohérent d'hypothèses à la fois positives pour une majorité d'acteurs et ambitieuses, visant une autonomisation alimentaire-électrique davantage poussée que dans les autres scénarios.

Dans le dernier Chapitre, les résultats de la simulation de ces 5 scénarios sous *ProdRun* sont présentés et discutés à la lumière de nos objectifs de recherche de départ.
## Chapitre V :

# Discussion des simulations et perspectives
Le Chapitre IV a donné lieu à l'élaboration d'un modèle spatial et dynamique (ProdRun) et au calibrage de 5 scénarios de territoire. Ces scénarios, une fois simulés, permettent d'explorer la capacité d'autosuffisance du territoire d'étude à travers différents avenirs possibles. Dans ce chapitre, les résultats de ces simulations sont d'abord présentés avec un accent sur leur comparaison en termes de taux de couverture des besoins alimentaires et électriques du territoire. Ensuite, deux scénarios sont identifiés comme les plus intéressants à la lumière de ces indicateurs : leurs conditions de mise en œuvre, notamment en termes de mesures de planification territoriale, sont alors discutées à la lumière des entretiens. D'importantes perspectives sont enfin dressées pour approfondir la recherche sur l'autonomisation des territoires insulaires, en prenant note des enseignements de cette étude et de ses limites.

# 1. Perspectives d'autonomisation modestes malgré des changements importants d'usage des sols

## 1.1 Changements d'usage des sols simulés susceptibles de radicalement transformer l'aspect du territoire

> La simulation spatialement explicite permet de visualiser de possibles transformations majeures du paysage

La **Figure 26** illustre avec un aperçu de quelques kilomètres carrés dans le sud du territoire d'étude comment les processus modélisés influencent les usages du sol à l'échelle de tout le territoire pendant les simulations entre 2019 et 2040. Premièrement, l'impact de P1 est visuellement le plus flagrant. En effet, la disparition des champs de canne à sucre, substitués par de l'horticulture et des prairies est bien visible exceptée dans S4 et S5. Les changements d'usage des sols en faveur de la production alimentaire (prairies et horticulture essentiellement constituée de maraichage et de prairies) sont déjà visibles dans S1 mais apparaissent massifs dans S2 et S5. Néanmoins, à la différence de S2 on voit clairement que S5 priorise l'horticulture au détriment des prairies pour les nouvelles parcelles agricoles converties.

Tous les scénarios montrent ensuite l'ampleur du phénomène d'étalement urbain le long des routes et des espaces urbains existants : ici, l'est de l'aperçu semble particulièrement affecté où la menace de cette urbanisation en compétition avec les terres agricoles de la zone est bien visible. Seul le paysage simulé de S4 présente visuellement un meilleur contrôle sur cet étalement.
Enfin, l'impact du photovoltaïque au sol reste limité sur tous les paysages simulés, bien que plus sensible (avec quelques parcelles bien visibles) dans le cas de S3 ainsi que S1 dans une moindre mesure.

Il est important de souligner que du fait d'algorithmes intégrant de l'aléatoire, deux simulations d'un même scénario produisent deux images du territoire qui ne sont pas rigoureusement identiques.

L'échelle d'interprétation des résultats ne peut donc pas être la parcelle mais bien le paysage, en considérant des ensembles de parcelles géographiquement proches, avec des valeurs d'attributs similaires (pente, altitude, irrigation, distance aux centres urbains, etc.) et qui sont affectées de manière semblable par les processus modélisés.

<figure><img src="image_27.png" /></figure>
**Figure 26** : Aperçu des changements d'usage des sols simulés de façon spatialement explicite (paysage dans le sud du territoire d'étude). A partir de l'état initial de 2019 (a, b), de nouveaux paysages sont simulés selon les 5 scénarios : S1 « Extrapolation » (c), S2 « Priorité à l'alimentaire » (d), S3 « Priorité à l'électricité » (e), S4 « Planification et compromis » (f) et S5 « Planification, nouvelle canne et localisme alimentaire » (g) (source : auteur).

La diversification de la canne à sucre apparaît comme le processus simulé qui présente le plus d'influence sur les usages du sol

ProdRun étant un modèle probabilistique, deux simulations successives d'un même scénario peuvent aboutir à des images spatiales différentes comme expliqué dans la partie précédente. En revanche, des tests conduits par l'auteur montrent que d'une simulation à une autre, les variables intégrées à l'échelle du territoire (comme la surface totale de chaque usage du sol) restent très proches de la même valeur. Par la suite, de telles variables intégrées seront donc préférées pour comparer les résultats de nos simulations afin de faire abstraction au maximum de la variabilité spatiale locale des simulations.

En s'intéressant aux surfaces cumulées par usage du sol à l'échelle de tout le territoire, comme montré dans la **Figure 27** ci-dessous, les scénarios simulés présentent une variété de dynamiques entre 2019 et 2040 : de -23999 hectares à -174 hectares pour la canne à sucre, de +498 hectares à +6811 hectares pour les prairies, de +1608 hectares à +9204 hectares pour l'horticulture et de +3069 hectares à +5492 hectares pour la tache urbaine. On peut remarquer qu'une trajectoire globale se dégage de l'ensemble des scénarios simulés. D'une part, globalement, les surfaces de canne à sucre déclinent pour laisser la place aux prairies et à l'horticulture (essentiellement alimentaire s'agissant de maraichage et de vergers). D'autre part, la tache urbaine continue à croître dans tous les scénarios, bien que présentant une amplitude possible dans son rythme de croissance. Quel que soit le scénario, l'emprise du nouveau photovoltaïque au sol est trop faible pour être représentée sur la **Figure 27** (+216 hectares dans S2, le seul scénario où ce processus s'accélère).

Cependant, il apparaît clairement que ce sont les surfaces de canne qui témoignent de la plus grande amplitude d'évolution entre les différents scénarios simulés (entre un maintien et un effondrement total des surfaces concernées). Ce résultat souligne la place pivot de la diversification de la canne à sucre comme processus largement déterminant du foncier disponible entre tous les scénarios simulés, et donc dans l'avenir du territoire d'étude.
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>**Figure 27** : Amplitude des dynamiques simulées pour 4 usages du sol (canne à sucre, prairies, horticulture et tache urbaine) dans les 5 scénarios simulés. Les courbes en plein correspondent à l'évolution des usages du sol d'après le scénario "Extrapolation" (S1) tandis que les aires colorées montrent l'amplitude des surfaces simulées en considérant tous les scénarios (source : auteur).</figcaption></figure>
## 1.2 Taux de couverture plafonnés : l'autonomisation est possible mais la contrainte foncière exerce une pression forte

### Présentation des taux de couverture simulés : l'autonomisation est possible mais l'autonomie n'est pas atteinte

Présentés en III.2.1, les TC implémentés dans le modèle expriment la part des besoins satisfaits par la production locale et constituent des indicateurs privilégiés du degré d'autonomisation de l'île. La **Figure 28** expose l'évolution comparée des 6 TC calculés au cours des simulations : pour chacun, la trajectoire des 5 scénarios est présentée.

Un premier niveau d'analyse concerne le scénario de référence (S1) dont les tendances en termes de taux de couverture sont relativement stables. Dans le détail, on note que $TC_{ahg}$ (taux de couverture pour l'alimentation humaine globale) croît légèrement tandis que les taux relatifs à l'électricité ($TC_{bioélectrique}$ et $TC_{électrique}$) sont en déclin à l'image des surfaces de canne à sucre. Mais l'impact des différents processus reste globalement modeste lorsque l'on poursuit linéairement les tendances actuelles. Ces conditions ne permettent aucune autonomisation du territoire d'étude. Par ailleurs, on peut voir l'importance de l'implémentation de la PPE indépendamment des autres variables pour expliquer l'écart de $TC_{électrique}$ chez S1 avec les autres scénarios.

Un second niveau d'analyse consiste à comparer les trajectoires des indicateurs selon les 3 scénarios tendanciels (S2, S3 et S4). On se concentre d'abord sur les scénarios S2 et S3, construits comme deux variantes extrêmes l'une de l'autre selon que l'on mobilise un maximum de terres et de ressources pour la production alimentaire ou pour la production bioélectrique. On peut voir qu'ils correspondent également aux deux extrêmes en ce qui concerne la part de bioélectricité dans le mix électrique ($TC_{bioélectrique}$) ce qui se reporte naturellement sur le $TC_{électrique}$. Ce dernier résultat en particulier permet de visualiser le rôle de la canne à sucre dans un mix électrique, entre un scénario de légère augmentation (S3) et un scénario d'effondrement total de la filière (S2). En revanche, S2 et S3 ne définissent plus le maximum et le minimum pour le $TC_{ahg}$. Malgré une hypothèse de plafonnement de la diversification, S4 fait ici mieux avec 3 avantages face à S2 sur le plan alimentaire : (i) un contrôle de l'étalement urbain, (ii) un meilleur taux de conversion des friches et (iii) un régime alimentaire plus local. Par ailleurs, le $TC_{acg}$ et le $TC_{azote disponible}$ sont de nouveau bornés par S2 et S3. Pour l'alimentation animale, la valorisation importante des biodéchets pour substituer une partie des concentrés à destination du cheptel semble ici efficace en combinaison avec une extension des prairies, même si sur ce dernier point strictement, S3 fait mieux que S4 ($TC_{fourrages}$), probablement dû à la taille supérieure du cheptel de polygastriques dans ce dernier scénario. Pour le $TC_{azote disponible}$ cependant, le meilleur
taux est obtenu par S3 et le pire par S2 alors que c'est ce dernier qui mobilise largement les ressources du territoire en faveur de l'autosuffisance alimentaire, dont la fertilisation des cultures. Ce résultat inattendu invite à considérer avec prudence l'indicateur TC<sub>azote disponible</sub> comme cela est détaillé en V.3.1.

Un troisième niveau d'analyse convoque les résultats du scénario de rupture S5 en comparaison des trajectoires précédentes. Sur le plan alimentaire d'abord, S5 parvient à presque doubler le TC<sub>ahg</sub> (de 28% à 55%), bien au-delà des autres scénarios. A noter que l'indentation visible sur la courbe de TC<sub>ahg</sub> pour S5 est un artefact du modèle dont il est question en V.3.1. Cette courbe croissante s'accompagne d'un statu quo, voire d'une légère augmentation sur l'alimentation animale. S5 fait également partie des 3 scénarios qui se détachent avec un fort TC<sub>azote disponible</sub>. A la différence de S4, S5 parvient à engager le territoire dans l'autonomisation alimentaire humaine sans provoquer une érosion sur l'autonomie alimentaire du cheptel. Par rapport aux autres scénarios, notamment S4, ce succès semble dû à la combinaison de plusieurs facteurs : (i) une production alimentaire supérieure grâce à la diversification, aux friches reconverties et à de nouvelles cultures permettant de mieux couvrir les besoins en féculents, protéagineux et en huiles dans une moindre mesure, (ii) un cheptel réduit, notamment pour certains monogastriques semblant moins « efficients » en alimentation à la lumière des données à notre disposition (poulets de chair et poules pondeuses) et (iii) tout en conservant les hypothèses fortes de planification de S4, en particulier sur l'urbanisation et le régime alimentaire plus local et équilibré. Sur le plan électrique en revanche, S5 aboutit logiquement à une baisse de TC<sub>bioélectrique</sub> (et en conséquence de TC<sub>électrique</sub>) malgré des hypothèses d'amélioration du potentiel bioélectrique de la canne. Mais la baisse observée sur les indicateurs électriques reste contenue par rapport à S2 et permet même d'égaler la trajectoire de référence pour la bioélectricité. En revanche, on voit qu'aucun scénario mettant en œuvre la PPE (S2 à S5) ne permet d'éviter une « courbe en cloche » se traduisant par une chute de TC<sub>électrique</sub> en fin de simulation, probablement du fait de la croissance continue des besoins électriques bien au-delà de la capacité du territoire à les satisfaire à partir de ses seules ressources locales.

En conclusion, les scénarios qui se différencient essentiellement par des hypothèses sur l'usage des sols et des ressources tels que S2 et S3 illustrent l'arbitrage entre autonomisation alimentaire d'un côté et électrique de l'autre. En effet, en se concentrant sur TC<sub>ahg</sub> et TC<sub>bioélectrique</sub>, les deux enjeux semblent opposés et irréconciliables puisque le meilleur scénario pour un taux est aussi le pire pour l'autre. Heureusement, les hypothèses d'optimisation (notamment par la planification) apportées par S4 et S5, permettent une sortie relative de cette opposition entre enjeux d'usage des sols et des ressources alimentaires contre électriques. Cela est visible car S4 et surtout S5 permettent à la fois une autonomisation alimentaire meilleure que les autres scénarios tout en permettant une autonomisation électrique supérieure aux autres scénarios (à l'exception de S3). Ce dernier résultat
souligne que même dans le meilleur des cas, l'autonomisation alimentaire-électrique reste relative
dans nos simulations et pose la question d'un nécessaire arbitrage entre ces deux enjeux.

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

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<figure><img src="image_34.png" /></figure>

○ S1 "Extrapolation"

◇ S2 "Priorité à l'alimentaire"

- S3 "Priorité à l'électrique"

S4 "Planification et compromis"

★S5 "Planification, nouvelle canne et localisme alimentaire"
**Figure 28** : Evolution comparée des indicateurs d'autosuffisance (taux de couverture relatifs à l'alimentation en rouge et relatifs à l'électricité en bleu) dans les 5 scénarios simulés sous *ProdRun*.

$TC_{ahg} = TC_{\text{alimentation humaine globale}} \text{ et } TC_{acg} = TC_{\text{alimentation cheptel global}}$ (source : auteur).

La contrainte foncière apparaît comme le principal frein à l'autonomisation alimentaire-électrique des systèmes insulaires

Comme expliqué précédemment, aucune simulation ne permet d'augmenter de manière importante
à la fois le degré d'autosuffisance alimentaire et la part de bioélectricité dans le mix électrique. En
effet, les résultats soulignent la difficulté d'accroître simultanément la production de nourriture et de
bioélectricité. Le manque de foncier semble être la principale limite pour notre territoire d'étude
comme en témoignent les nombreux facteurs de changement essentiels identifiés avec une
composante spatiale, par exemple : « Enfrichement et récupération de friches agricoles », « Etalement
urbain », « Valorisation électrique des biomasses », etc.

La disponibilité physique de foncier est déjà identifiée comme une condition pour la relocalisation de systèmes alimentaires du fait de compétitions possibles avec les cultures énergétiques (Yuling Leung Pah Hang et al., 2016) ou l'urbanisation (Zasada, 2019). Mais pour un système insulaire où le foncier est une ressource encore plus limitée, la littérature confirme que dans d'autres contextes le manque de foncier représente aussi la principale limite à l'autonomisation alimentaire (Rahman Set al., 2022 ; Halldórsdóttir & Nicholas, 2016) et à la recherche d'un éventuel équilibre entre autonomisation alimentaire et électrique (Kim et al., 2015), comme c'est le cas dans notre sujet d'étude. Dans cette dernière étude cependant, les auteurs parviennent à estimer un potentiel d'autonomie alimentaire et électrique combiné de 100% en mobilisant la majeure partie des terres disponibles à l'échelle d'une île d'Hawaii. Sur le seul volet alimentaire, Halldórsdóttir et Nicholas (2016) estiment qu'en Islande, le taux de couverture peut dépasser largement 50% (jusqu'à atteindre une valeur bien plus élevée puisqu'ils prévoient qu'une couverture totale des besoins en féculents dans l'alimentation humaine). Face à ces résultats témoignant de perspectives excellentes pour d'autres territoires insulaires, on pourrait penser que notre territoire d'étude atteint un niveau de couverture décevant. Or, comme le montre le **Tableau 9** ci-dessous, la comparaison d'indicateurs d'autosuffisance entre territoires est délicate : le ratio entre nombre d'habitants et surface agricole disponible est en effet très défavorable pour La Réunion (près de 10 fois inférieur). De plus, dans le cas de l'Islande, l'abondance de potentiel géothermal donne un net avantage pour l'autonomie électrique sans que le territoire n'ait besoin d'envisager de produire de la bioélectricité (IRENA, 2022).
<table><thead><tr><th>Territoire d'étude</th><th>Surface agricole actuelle (ha)</th><th>Surface agricole potentielle (ha)</th><th>Population</th><th>Disponible agricole actuel (ha / habitant)</th><th>Disponible agricole potentiel (ha / habitant)</th><th>TC<sub>ahg</sub> maximum estimé</th><th>TC<sub>elec</sub> maximum estimé</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ile de La Réunion</td><td>44766</td><td>53113</td><td>861210</td><td>0,05</td><td>0,06</td><td>55,06</td><td>54,6</td></tr><tr><td>Kauai (Ile d'Hawaii)</td><td>nc</td><td>55407</td><td>72190</td><td>nc</td><td>0,77</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Islande</td><td>120000</td><td>200000</td><td>320000</td><td>0,38</td><td>0,63</td><td>&gt;50</td><td>100</td></tr></tbody></table>

**Tableau 9** : Comparaison des taux de couverture maximum estimés selon *ProdRun* avec deux autres territoires insulaires dont des études estiment qu'ils sont susceptibles d'atteindre (ou d'approcher de près) une autonomie alimentaire-électrique totale. Pour l'île de La Réunion : TC<sub>ahg</sub> maximum est issu de S5 et TC<sub>elec</sub> est issu de S2 ; pour Kauai, les données proviennent de Kim et al. (2015) de la plateforme usafacts.org<sup>26</sup> ; pour l'Islande, les données sont estimées par Halldórsdóttir &amp; Nicholas (2016) et IRENA (2022).

Enfin, sur l'île de La Réunion, la contrainte foncière est d'autant plus forte que l'essentiel des potentiels changements d'usage des sols concernent une frange réduite du territoire, essentiellement dans « Les Bas » de l'île comme souligné par la **Figure 29**. Cela illustre visuellement là où se déroule la « géopolitique de l'aménagement » (Subra, 2007), autrement dit l'essentiel des conflits d'usage.

<footnote n="26"><sup>26</sup> https://usafacts.org/data/topics/people-society/population-and-demographics/our-changing-population/state/hawaii/county/kauai-county? datedate=2019-01-01& startdate=2010-01-01</footnote>
<figure><img src="image_35.png" /></figure>

**Figure 29** : Distribution des changements d'usage des sols dans les 5 scénarios simulés. Tous les changements d'usages simulés quels que soient les processus mis en jeu sont ici considérés (source : auteur)

## PREMIÈRE CONCLUSION PARTIELLE DU CHAPITRE V :

Les scénarios simulés illustrent combien l'autonomisation du territoire d'étude repose sur la mobilisation de parcelles situées essentiellement sur une frange littorale. Cette réserve foncière limitée, associée à une population importante, ne permet qu'une autonomisation relative où se pose la question de l'arbitrage entre l'enjeu alimentaire ou électrique. Heureusement, S4 et S5 convoquent des hypothèses d'optimisation permettant d'envisager deux compromis possibles, bien que chacun d'eux privilégie soit l'alimentaire, soit le maintien de la canne à sucre valorisée en électricité.
## 2. Autonomisation alimentaire-électrique et importance de la planification territoriale

### 2.1 Deux scénarios sont à retenir parmi ceux simulés en raison des incertitudes sur le caractère stratégique de la bioélectricité à l'avenir

**Conserver une production de bioélectricité est-il stratégique pour le territoire d'étude ?**

Les résultats de la **Figure 28** indiquent que la production bioélectrique peut localement être légèrement augmentée dans le meilleur des cas, à environ 15% des besoins électriques dans S2. Cette part peut sembler faible mais pourrait jouer un rôle essentiel pour deux raisons.

Premièrement, la production de bioélectricité, par exemple grâce à la canne à sucre, a le potentiel d'augmenter l'autosuffisance énergétique, surtout pour les îles en zone non interconnectée où elle constitue souvent la seule source locale synchrone d'électricité, participant ainsi à la stabilité du réseau (Chary et al., 2018 ; Kim et al., 2015). Nos résultats confirment cet enseignement : parmi les scénarios mobilisant la PPE (S2 à S5), recourir ou non à la valorisation de la bagasse de canne à sucre augmente TCélectrique de 45,34 % (S2) à 54,58% (S3).

Deuxièmement, les scénarios misant sur un déploiement important de photovoltaïque tel que planifié par la PPE (S2 à S5) pourraient ne pas être atteignables si la quantité totale d'électricité asynchrone injectée sur le réseau dépasse un « seuil de déconnexion » (tel qu'expliqué en I.1.1) dont le maintien, voire l'augmentation repose notamment sur du stockage en batteries [PRV/09]. Or Vidal (2018) documente un phénomène de raréfaction géologique qui concerne à la fois des « terres rares » (cobalt dans les systèmes de stockage sur batteries par exemple), mais aussi des « métaux structurants » comme l'acier et le cuivre. Cette criticité métallique complique donc simultanément l'élévation du seuil de déconnexion (difficulté à produire des batteries) et la construction même des moyens de production d'électricité renouvelable.

Au contraire, on peut objecter que la production de bioélectricité a un potentiel limité et n'est pas stratégique pour le territoire pour deux raisons.

Premièrement, le potentiel de la bioélectricité est localement limité à cause de la disponibilité du foncier ce qui est également relevé dans d'autres contextes insulaires (Chary et al., 2018). Cette production bioélectrique entre en conflit avec la production alimentaire comme explicité en V.1.2 ce qui rend nécessaire la recherche d'alternatives sans conflit d'usage comme le solaire (préférentiellement en toiture). Sur ce point, nos résultats (voir **Tableau 10**) montrent en outre qu'en
allant vers de la canne dite « mixte » associée à une hypothèse de récupération massive du gisement de paille de canne (à l'instar de S3), le gain de production électrique par unité de surface peut aller jusqu'à 13,96% mais resterait vraisemblablement proche de 2% dans un scénario de mobilisation modeste de la paille de canne comme S5 : l'intensification ne permet donc que d'éviter partiellement le conflit d'usage.

Deuxièmement, pour certains auteurs les progrès récents en termes de stockage et de gestion du réseau ont le potentiel d'augmenter la part de renouvelable intermittent dans le mix électrique des systèmes insulaires (Al Katsaprakakis & Voumvoulakis, 2018), comme celui de La Réunion (Maïzi et al., 2018). En dépit de la criticité métallique précédemment évoquée, la **Figure 30** rappelle que le seuil de déconnexion actuel se situe entre 30 et 35% de part d'électricité asynchrone dans le mix électrique, tandis que des améliorations technologiques et davantage de moyens de stockage permettraient d'augmenter ce seuil à 45% dans les prochaines années [SCV/21]. A moyen terme, il paraît donc improbable que la croissance du photovoltaïque se retrouve plafonnée et ne permette pas de compenser la baisse de production bioélectrique, même dans un scénario de disparition de la filière cannière comme S2. Par ailleurs, plusieurs enquêtés soulignent que d'autres moyens de stockage pourraient être envisagés afin d'élever le seuil de déconnexion : par exemple, des stations de transfert d'énergie par pompage (STEP) (qui pourraient même être jumelées avec des retenues collinaires pour l'irrigation) mais dont le potentiel global semble limité [SCV/20].

<table><caption>**Tableau 10** : Comparaison de la production d'électricité à partir de canne à sucre entre les différents scénarios simulés (source : auteur).</caption><thead><tr><th>Simulations en 2040</th><th>S1</th><th>S2</th><th>S3</th><th>S4</th><th>S5</th></tr></thead><tbody><tr><td>Tonnage de bagasse (tMB)</td><td>376173</td><td>3659</td><td>539359</td><td>500280</td><td>154409</td></tr><tr><td>Tonnage de mélasse (tMB)</td><td>55182</td><td>540</td><td>77284</td><td>73303</td><td>20565</td></tr><tr><td>Tonnage de paille de canne (valorisée en électricité)</td><td>0</td><td>0</td><td>30550</td><td>0</td><td>98</td></tr><tr><td>Electricité équivalente totale (MWh)</td><td>199877</td><td>1945</td><td>319950</td><td>265790</td><td>81424</td></tr><tr><td>Electricité équivalente totale sans canne mixte et sans paille de canne (MWh)</td><td>199877</td><td>1945</td><td>280764</td><td>265790</td><td>79832</td></tr><tr><td>Intensification grâce à la canne mixte et la mobilisation de paille de canne (%)</td><td>0</td><td>0</td><td>13,96</td><td>0</td><td>1,99</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_36.png" /></figure>

**Figure 30** : Comparaison de l'évolution de la part d'électricité asynchrone dans le mix électrique selon une extrapolation linéaire du mix électrique (S1), un respect des prescriptions de la PPE (S2 à S5) ou un scénario S2 modifié où toute la production bioélectrique (perdue par érosion du foncier cannier) est substituée par du photovoltaïque. Différents niveaux de seuils de déconnexion sont également indiqués pour préciser les limites actuelles (une opinion « basse » et une opinion « haute » sur le sujet) ainsi que future qui pourraient plafonner la part d'électricité asynchrone sur le réseau (source : auteur / valeurs des seuils de déconnexion : Selosse, 2018, [PRV/09] [SCV/21]).

## La décision de conserver les sources locales de bioélectricité impacte le mix électrique à horizon 2040

Conserver des réserves de biomasse pour la production bioélectrique constitue une assurance pour faire face à des temps d'incertitudes sur les ressources énergétiques. Dans le cas contraire, d'autres sources d'électricité synchrone, vraisemblablement de la biomasse importée selon la PPE (et tel que simulé dans nos scénarios), viendraient substituer la production électrique manquante. Cela se ferait néanmoins au détriment de l'autosuffisance électrique du territoire et l'exposerait à des crises d'approvisionnement dans un contexte mondial de demande croissante de biomasse valorisable en électricité (IEA, 2021).

Mais d'autre part, si le photovoltaïque peut être déployé massivement à l'avenir, ce qui suppose un certain nombre de conditions techniques et économiques, alors la canne à sucre (éventuellement remplacée à terme par une autre culture énergétique plus performante) cesserait d'être stratégique et les terres agricoles pourraient être dédiées à la production alimentaire comme dans les scénarios S2 ou S5. En effet, la **Figure 30** suggère que les prévisions d'évolution du seuil de déconnexion rendent
possible de substituer la bioélectricité locale manquante si la canne disparaît par de l'installation supplémentaire de sources asynchrones comme le photovoltaïque. Malgré l'approximation de comparer un mix électrique annuel au seuil de déconnexion (on ne prend pas en compte de potentielles variations ponctuelles), on peut ainsi envisager de corriger les simulations de $TC_{\text{électrique}}$ (précédemment présentées sur la **Figure 28**) pour qu'elles intègrent cette substitution par de l'électricité asynchrone locale (qui serait vraisemblablement issue majoritairement de photovoltaïque). La **Figure 31** visualise pour S5 la quantité supplémentaire d'électricité à injecter dans le réseau pour substituer partiellement ou totalement la bioélectricité manquante à cause de la baisse des surfaces cannières.

Enfin, les deux mix électriques à horizon 2040 selon S4 et S5 sont présentés sur la **Figure 32** : dans S5, davantage de biomasse importée vient équilibrer le mix électrique en raison de la baisse des surfaces cannières mais une substitution par une source asynchrone comme du photovoltaïque était également possible (comme décrit sur au paragraphe précédent).

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

**Figure 31** : Production électrique supplémentaire nécessaire à une substitution totale ou partielle pour compenser la perte de production bioélectrique dû au recul de la canne dans le scénario S5. La substitution correspond à une production injectée supplémentaire de 76,9 GWh (substitution partielle) ou 153,9 GWh (substitution totale) (source : auteur).
## S4 "Planification et compromis"

<figure><img src="image_38.png" /></figure>

## S5 "Planification, nouvelle canne et localisme alimentaire"

<figure><img src="image_39.png" /></figure>

**Figure 32** : Evolution du mix électrique selon le scénario S4 et S5. La part de production injectée issue des énergies fossiles (charbon, huiles usagées, fioul et gazole), de l'hydroélectricité, du photovoltaïque, de l'éolien, de la combustion de CSR, de la géothermie ainsi que des énergies marines suit la PPE jusqu'à 2028 (Région Réunion, 2022) puis est extrapolée. Les valeurs électriques pour les biomasses
locales valorisées par combustion, turbine à combustion, méthanisation ou récupération de biogaz sont issues des simulations sous *ProdRun*. Les volumes d'électricité injectés par la valorisation de biomasses importées par combustion d'une part (bois énergie importé) et turbine à combustion d'autre part (bioéthanol importé) sont modifiés par rapport aux prévisions de la PPE pour que le total d'électricité injectée soit égale aux besoins, suivant le scénario de consommation Emeraude selon EDF (2022) (source : auteur).

## SECONDE CONCLUSION PARTIELLE DU CHAPITRE V :

A ce stade, **deux scénarios se révèlent particulièrement intéressants à explorer pour le territoire :** (i) S4 car il permet une augmentation sensible du taux de couverture en alimentation humaine global tout en conservant un **foncier cannier important**, dans le cas où de telles réserves de biomasses seraient utiles notamment si l'augmentation de la part du photovoltaïque dans le mix se retrouvait contrainte et (ii) S5 car il permet un **fort accroissement de l'autosuffisance alimentaire** tout en conservant **une petite réserve de canne à sucre** et, si les conditions techniques et économiques le permettent, présente la **possibilité de contrebalancer le manque de bioélectricité par du photovoltaïque supplémentaire**. Au final, la valeur de $TC_{électrique}$ à horizon 2040 apparaît faiblement affectée par le maintien ou non de la canne à sucre.

## 2.2 Planification territoriale au service de l'autonomisation : des mesures ambitieuses d'aménagement, de sobriété, de politique agricole et de gouvernance sont nécessaires

> *Les hypothèses des simulations mettent en évidence l'importance d'outils de planification pour aménager le territoire tout en protégeant ses espaces agricoles*

Comme détaillé en V.1.2, les résultats des simulations montrent que les meilleurs taux de couverture sont obtenus dans les scénarios qui implémentent un certain nombre de mesures à échelle régionale, autrement dit participant d'une planification territoriale. Une partie de ces outils de planification concerne directement l'aménagement du foncier mais s'appuient sur des conditions qu'il convient d'expliciter.

Premièrement, il faut rappeler le besoin d'accompagner la substitution de la canne par de l'horticulture et des vergers dans S1 mais surtout dans S2 et S5. En effet, certains enquêtés soulignent que c'est d'abord « l'urbanisation qui remplace la canne qui disparaît si effondrement (de la filière) » [SCV/17]. Ainsi, dans ces scénarios où la diversification est très importante, pour que le recul de la canne se traduise plutôt par de nouvelles cultures qu'une perte de foncier agricole, on fait l'hypothèse que ce
dernier est protégé par de nouveaux outils plus stricts et de long terme comme des Zones d'Agriculture Protégées (ZAP) ou des périmètres de protection et mise en valeur des espaces agricoles et naturels (PAEN). Néanmoins, à l'heure actuelle sur ce sujet, quelques acteurs déplorent qu'il n'y ait « pas une volonté politique forte » [SCV/04].

Deuxièmement, le contrôle de l'étalement urbain dans S4 et S5 requiert la mise en œuvre des prescriptions du SAR telles que décrites dans Région Réunion (2020). Le point le plus délicat semble aujourd'hui concerner la « difficulté à densifier » [SCV/09] : concrètement, respecter les objectifs de densité urbaine (pour les nouvelles extensions) mais surtout de densification (pour les aires urbaines existantes) selon l'armature urbaine territoriale décrite dans le SAR [SCV/15].

Troisièmement, la récupération massive de friches à un niveau égal ou supérieur aux projections d'AGriPéï (dans S4 et S5) passe par le déploiement supérieur de moyens humains et financiers pour (i) « mener à bien les enquêtes ciblées sur chaque commune » [SCV/15] pour déterminer la localisation des friches, (ii) réaliser les procédures de terres incultes (qui « doivent permettre de remettre en cultures (les friches) » [SCV/15]) et enfin (iii) achever la récupération des parcelles par maîtrise foncière (terrassements éventuels, irrigation, etc.) [PRV/11]. La mise en valeur agricole des friches en zone protégée telle que nécessaire dans S5 est beaucoup plus difficile [SCV/09]. Pour des difficultés logistiques (pente, éloignement, irrigation, etc.) mais aussi parce qu'elle se heurte à des risques d'érosion [SCV/07] et de dommages sur la biodiversité [SCV/14] bien que les enjeux de conservation y soient moindres (parcelles essentiellement envahies par des espèces exotiques envahissantes, dont la destruction est vue comme un bénéfice pour la qualité du milieu par les gestionnaires). La récupération de friches en Espace Naturel Sensible ou sur certaines parcelles du PNR suppose donc l'élaboration de techniques agronomiques douces pour l'écosystème : « l'agroforesterie est bien adaptée » [SCV/09].

Quatrièmement, la diminution de la part de photovoltaïque installé au sol dans S2, S4 et S5 suppose que le photovoltaïque au sol est vivement découragé par les politiques publiques d'aménagement. Et cela, bien que nos résultats montrent qu'il aurait une empreinte spatiale très faible même dans S2 où il se développe (voir V.1.1). Les enquêtés ont en effet rappelé « l'irréversibilité » de la conversion de terres en panneaux solaires [SCV/01], alors même que des alternatives existent. Cela passe par exemple par la reconnaissance réglementaire du photovoltaïque installé au sol comme une « artificialisation » du sol, une opération à éviter donc pour aller vers le « zéro artificialisation nette », objectif fixé par les politiques publiques nationales [SCV/07]. En parallèle, tout cela implique que les objectifs de photovoltaïque soient satisfaits par le potentiel des toitures, même si cela prend plus de temps et coûte plus cher d'après plusieurs acteurs [SCV/11], car on passe d'une installation centralisée
à une multitude de petites installations que le réseau doit ensuite prendre en charge et répartir entre les différents postes sources électriques du territoire (Tapachès et al., 2019).

Ainsi, ces hypothèses implicites à nos scénarios soulignent le besoin de mettre en place des mesures pour aménager le foncier du territoire de manière planifiée tout en protégeant ses espaces les plus sensibles, notamment du risque d'urbanisation comme la littérature le souligne pour les autres SIDS (Batra & Norheim, 2022). Ces conditions sont nécessaires à l'atteinte des taux de couverture les plus ambitieux simulés sur la **Figure 28**. Par ailleurs, alors que nos simulations illustrent les bénéfices de la planification territoriale pour améliorer l'autosuffisance, la portion de foncier concerné telle que décrite en V.1.2 (frange essentiellement côtière) se compose majoritairement de parcelles fragmentées, de petites tailles et privées. Cet état du foncier vient au contraire compliquer toute politique d'aménagement de grande ampleur. Concernant la récupération des friches par exemple, plusieurs acteurs prônent une évolution réglementaire du droit de propriété pour accélérer leur remise en culture, permettant par exemple de passer outre sous certaines conditions le statut d'indivision d'une parcelle [SCV/01].

## La sobriété planifiée dans la consommation alimentaire et électrique est une voie prometteuse

La PPE implémentée comme hypothèse dans tous les scénarios simulés sauf S1 repose pour partie sur une modération des besoins électriques de la population grâce à des actions de maîtrise de la demande en énergie (MDE). Mais comme le relèvent Villalba et Semal (2018), les politiques énergétiques s'appuient essentiellement sur de l'efficacité énergétique, autrement dit sur un « imaginaire techniciste [qui] coexiste difficilement avec l'imaginaire de la finitude et du délai qui donne sens à la notion de sobriété ». La sobriété énergétique peut être définie simplement par « consommer moins [d'énergie] » via une réduction des besoins en énergie utile, consentie au niveau des consommateurs (Ministère de la Transition Energétique, 2022). Les mesures locales de MDE ne font pas exception et hormis quelques actions de sensibilisation portant sur les usages, l'ensemble des gisements identifiés de réduction des consommations se traduisent par des adaptations techniques (isolation, solaire thermique, gestion de l'éclairage, réseaux de chaleur, etc.). La réduction des consommations individuelles par la mise en place d'actions de MDE a pourtant un impact net sur l'autosuffisance du territoire en réduisant le besoin à satisfaire comme montré sur la **Figure 32**. Le levier de la réduction des consommations est donc efficace mais pour aller plus loin, les politiques publiques doivent mobiliser davantage la sobriété. C'est en particulier le cas avec la politique de mobilité qui, selon la PPE, vise une substitution importante du parc de voitures thermiques par des voitures électriques, augmentant ainsi les besoins électriques totaux du territoire (Région Réunion, 2022). Au contraire, une
politique de mobilité intégrant davantage de sobriété pourrait être mise en œuvre pour « diminuer la voiture électrique » en développant les alternatives au « tout voiture » [SCV/19]. Le levier de la sobriété est d'autant plus important qu'il a été montré que le taux de couverture électrique tend à décroître en fin de simulation en raison de l'accroissement soutenu des besoins électriques (voir V.1.2).

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

**Figure 32** : Comparaison des trajectoires des besoins électriques du territoire d'étude (en besoins d'électricité injectée dans le réseau) selon les prévisions d'EDF (2022) ; d'une part, une poursuite tendancielle du mix électrique selon le scénario AZUR (sans mise en place d'actions de MDE) et d'autre part, une projection des besoins selon le scénario EMERAUDE avec des actions de MDE conformes à la PPE (source : auteur).

Deuxièmement, des hypothèses d'évolution forte des habitudes alimentaires sont mises en œuvre dans certains scénarios (S4 et S5). Ces hypothèses pourraient dessiner les contours de ce qu'il serait possible de nommer une « sobriété alimentaire » se traduisant dans notre sujet par deux comportements. D'une part, c'est un refus délibéré d'une partie d'aliments importés pour se reporter vers des denrées différentes d'un point de vue gustatif mais équivalentes sur le plan des macronutriments. Par exemple, substituer délibérément des céréales par des « ravaz » (tubercules traditionnels en créole réunionnais comme le manioc, le taro localement appelé « songe » ou l'igname localement dénommé « cambarre ») [SCV/02]. Il s'agit aussi de respecter la saisonnalité des productions végétales [SCV/05]. D'autre part, c'est adopter un régime se rapprochant des recommandations nutritionnelles. A une plus grande échelle, il a ainsi été montré qu'une telle évolution avec une tendance au végétarianisme permettrait, entre autres bénéfices, une agriculture européenne plus autosuffisante (Poux & Audebert, 2018). Le lien entre habitudes alimentaires et autosuffisance est également partagé à l'échelle du territoire d'étude comme l'illustre la **Figure 33**. D'après les enquêtes, l'évolution des comportements alimentaires permettant un accroissement de
l'autonomie du territoire peut s'appuyer sur un ensemble de mesures : (i) la diversification de l'offre de denrées produites localement comme le soulignent Halldórsdóttir et Nicholas (2016), (ii) la transformation pour substituer les ingrédients importés dans l'agroalimentaire, par exemple en développant la « conserverie, préparation, découpe » de fruits locaux [PRV/03] ou la production de farines à partir des tubercules tropicaux [SCV/10], ce qui permet aussi d'éviter les « crises de sur et sous-production pour les coopératives » en augmentant la durée de vie des denrées [SCV/14], (iii) une « orientation des consommateurs » reposant sur de la sensibilisation et de l'éducation même si certains acteurs déplorent que « les tendances ne vont pas dans le bon sens », (iv) la mobilisation de la restauration collective, déjà en cours et soulignée dans plusieurs entretiens doit être maintenue, et enfin (v) un certain degré de « protectionnisme agricole », jugé insuffisant pour plusieurs acteurs [SCV/14] et entraînant une « concurrence déloyale » appelant à davantage encadrer la libre circulation des produits alimentaires [SCV/12].

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>**Figure 33** : Comparaison de l'évolution du TC<sub>ang</sub> (taux de couverture en alimentation humaine global) entre le scénario S2 tel que simulé précédemment (sans changement d'habitudes alimentaires) et un scénario S2 modifié (avec changements d'habitudes alimentaires). Les changements alimentaires sont les mêmes que ceux implémentés dans S4 et S5 (voir en IV.3.3) (source : auteur).</figcaption></figure>

Pour conclure, ces éléments mettent en lumière l'importance de la sobriété comme levier de l'autosuffisance dans le territoire d'étude, mais surtout l'importance de la mise en place de politiques publiques pour soutenir cette sobriété, qu'elle vise la consommation électrique ou les habitudes alimentaires. A la distinction proposée par Villalba et Semal (2018) entre d'un côté une sobriété volontaire et choisie, et une autre sobriété contrainte et subie, on pourrait introduire une troisième catégorie : une sobriété planifiée. Cette acception reconnaît que le poids de la sobriété ne peut et ne
doit pas peser sur des individus mais être organisée collectivement, planifiée notamment à l'échelle territoriale.

## Des mesures à toutes les échelles du secteur agricole sont indispensables

Dans l'optique d'un avenir désirable pour le territoire, les parties précédentes orientent le choix vers les scénarios S4 ou S5. Pour que l'un de ces deux scénarios soit suivi, cela implique un ensemble de politiques agricoles ambitieuses. Les hypothèses décrites en IV.3.3 décrivent déjà plusieurs mesures importantes de planification agricole en termes d'aménagements de l'espace. Mais plusieurs entretiens permettent d'envisager un certain nombre de mesures complémentaires.

Le premier et principal volet de mesures concerne la place de la canne à sucre et sa substitution éventuelle par de l'horticulture alimentaire. S5 soutient qu'il est possible de maintenir cette culture sur une fraction de son foncier actuel, au prix d'un changement de modèle de la filière tout en doublant le taux de couverture alimentaire. Ici, le recul du foncier cannier doit s'accompagner de l'émergence d'alternatives ou risquer l'enfrichement, voire l'urbanisation. Concrètement, le volume des aides à la canne est considérablement réduit dans ce scénario alors que la filière se réoriente vers une production de moindre volume, davantage qualitative et à forte valeur ajoutée, se positionnant ainsi dans un environnement moins concurrentiel et industriel ce qui réduit le besoin d'aides financières, dans l'esprit des recommandations du rapport commandé par l'IGF et al. (2021). Les aides pourraient ainsi être redirigées vers d'autres cultures alimentaires ainsi que des cultures de rente non alimentaires (ces dernières accroissent la résilience économique des exploitations) [SCV/12]. Ces aides pourraient soutenir l'augmentation des rendements, non prise en compte dans notre étude sur les productions horticoles. En parallèle, une voie aujourd'hui négligée est l'agriculture définie comme « non professionnelle » dans ce travail (voir I.2.1). Or, même si elle est vraisemblablement pratiquée sur une emprise totale de petite taille, le diagnostic a montré la capacité productive de cette forme d'agriculture pour les fruits et légumes frais (voir en II.2.2). Une reconnaissance de cette agriculture permettrait de développer ce potentiel également pour les féculents et les protéagineux locaux et pourrait s'appuyer sur plusieurs mesures : création d'un statut particulier pour ces agriculteurs « non professionnels » [PRV/07], formations agricoles pour augmenter leur niveau de compétences et de responsabilité environnementale [SCV/05], mise à disposition de foncier agricole (notamment des petites surfaces morcelées, difficilement valorisables pour des exploitations conventionnelles) [SCV/14], développement de l'agriculture urbaine [PRV/14], évolution réglementaire pour permettre l'abattage délocalisé favorisant ainsi une polyculture paysanne [PRV/16], etc. Un autre aménagement indispensable dans les scénarios de forte diversification/substitution du foncier cannier est l'extension des périmètres irrigués au risque de provoquer une déprise agricole [SCV/10].
Deuxièmement et pour plusieurs enquêtés, l'accélération de la transition agroécologique, notamment pour l'horticulture alimentaire, constitue un objectif majeur de la planification agricole future dans une perspective d'autonomisation alimentaire. Bien que non explorée dans nos scénarios, cette accélération se traduirait à la fois par une augmentation des surfaces labellisées officiellement en « agriculture biologique» [PRV/12] mais aussi par un encouragement d'une «agriculture lontan» («traditionnelle» en créole), paysanne et consommant peu d'intrants [SCV/02] et de formes d'agricultures non professionnelles. Certains enquêtés émettent néanmoins des inquiétudes sur l'impact potentiel de la transition agroécologique sur la capacité productive des exploitations, par exemple à cause de la mise en place du plan Ecophyto [SCV/18] ou de zones de non-traitements aux produits phytopharmaceutiques sur les parcelles proches des habitations [SCV/01]. D'autres au contraire, soutiennent que l'agroécologie est une condition pour une agriculture plus autosuffisante sur le plan des intrants [PRV/02].

Troisièmement, les scénarios simulés ont mobilisé différentes hypothèses pour le futur de l'élevage en termes de taille et de composition du cheptel. Les résultats des simulations montrent logiquement qu'un cheptel en croissance permet d'atteindre une meilleure couverture des besoins alimentaires en produits carnés et laitiers. De tels scénarios (S1 à S4) infléchissent cependant fortement les taux de couverture en alimentation animale (fourrages et concentrés) sauf dans les scénarios avec une importante diversification de la canne en prairie (comme S1 et surtout S2). Or, comme souligné par plusieurs enquêtés, toute planification agricole future visant l'autonomisation alimentaire devrait aussi se préoccuper de développer «une alimentation du bétail sur l'île» [SCV/05]. Les résultats de S5 proposent une voie en ce sens : (i) augmenter globalement la part de polygastriques par rapport à la part de monogastriques afin de réduire le besoin de concentrés (au profit des fourrages) dans un scénario où il y a justement beaucoup de diversification cannière en prairies, et (ii) réduire la consommation de viande pour améliorer le taux de couverture en produits carnés dans l'alimentation humaine. Cependant, même dans S5 qui consacre 20% de la production de protéagineux et féculents à l'alimentation d'un cheptel ainsi modifié, on constate une stagnation du taux de couverture en équivalent concentrés entre 9 et 10%, ce qui pénalise la couverture des besoins globaux du cheptel (voir **Figure 34**). Cela prouve la grande difficulté à accroître l'autonomie alimentaire de l'élevage. Par ailleurs, au-delà de la composition globale du cheptel, certains enquêtés critiquent la répartition actuelle de l'élevage qui, bien que désireux de conserver des exploitations familiales de taille modérée, aboutit à une concentration du cheptel dans certaines zones de l'île. Au contraire, ces mêmes acteurs soulignent qu'une autonomisation de la fertilisation associée à une érosion du foncier cannier (donc de grandes surfaces où peuvent être épandus les effluents d'élevages) appellent à une meilleure interconnexion des zones d'élevage et d'horticulture autrement dit un retour vers un modèle de
polyculture élevage (« ça veut dire qu'on change les modes de culture, [...] on revient à l'ancienne entre guillemets, c'est-à-dire, de la polyculture d'élevage, c'est-à-dire que les animaux servent à fertiliser les sols » [PRV/14].

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

**Figure 34** : Comparaison des taux de couverture des besoins en fourrages (TCfourrages) et des besoins en alimentation globale du cheptel (TCacg) avec le taux de couverture des besoins en concentrés (TCconcentrés).
Un quatrième volet devrait permettre de marier production alimentaire et bioélectrique sur le foncier agricole. Les simulations de S4 et S5 soutiennent à ce titre qu'il est possible d'augmenter l'autosuffisance alimentaire tout en maintenant tout ou partie de la production bioélectrique des espaces agricoles. L'arbitrage entre une trajectoire similaire à S4 ou plutôt à S5 implique un certain nombre de mesures contrastées. D'un côté, pour un maintien important des surfaces cannières comme dans S4, il est possible de s'appuyer sur une revalorisation du prix de la bagasse pour mieux reconnaître la contribution de la filière à l'autonomisation électrique. Cela pourrait aussi permettre « une augmentation de 30% du revenu des agriculteurs » [SCV/11] et ainsi sécuriser la filière. D'un autre côté, une trajectoire comme S5 semble plutôt hostile à la production bioélectrique. Pourtant, le gisement de bois énergie pourrait y être développé par des « synergies d'usages » comme l'essor de l'agroforesterie et notamment du sylvopastoralisme (le potentiel foncier des prairies étant très important) [SCV/11], voire de la sylviculture de bois-énergie [SCV/01]. Dans ce cas comme dans d'autres, la valorisation électrique n'est cependant pas prioritaire au titre de la réglementation « RED II », rétrogradée derrière les usages alimentaires, puis « matière », et enfin d'amendement du sol : le développement de plantations de bois-énergie induit des risques en termes de durabilité de la ressource [SCV/07] qu'il conviendrait d'approfondir dans le contexte local.

Enfin, deux derniers leviers ont été abondamment cités par les acteurs enquêtés concernant l'autonomisation alimentaire. D'une part, il y a « un vrai problème de main d'œuvre surtout sur le maraichage » [SCV/10]. Toute politique agricole future devra ainsi réussir à attirer de nouveaux agriculteurs à exercer « le métier le plus difficile au monde » [SCV/14], condition indispensable à la poursuite de S4, mais surtout de S5 qui développe massivement de nouvelles cultures horticoles. D'autre part, toute politique soutenant l'autonomisation territoriale devra se poser la question du protectionnisme. Bien que disposant d'outils de taxation, ces derniers sont limités par les règles du libre marché [PRV/04] mais des évolutions réglementaires seraient envisageables (sous réserves d'études dédiées, voir V.3.2). D'autres leviers indirects pour encadrer le flux de produits importés sont envisageables comme « l'interdiction de la publicité sur les produits de dégagements » [SCV/04].

## De nouvelles instances de gouvernance pour débattre de projets contrastés de territoire puis
piloter leur mise en place

Pour être implémentées, les mesures de planification présentées dans les parties précédentes requièrent la mise en place d'entités de gouvernance dédiées. Ces dernières devraient permettre à la fois de discuter ces outils, voire de les piloter le plus démocratiquement possible et ainsi renforcer la
coordination des acteurs locaux pour permettre la poursuite d'un projet de territoire (Angeon & Saffache, 2008).

D'abord, des modèles existent et pourraient être développés à l'avenir. Il peut s'agir de la mise en
place de stratégies de développement agricole à l'échelle de microrégions comme les plans
alimentaires territoriaux (PAT). Ces derniers permettent de doter de moyens les collectivités (souvent
des communes) afin de les impliquer dans l'ajustement de leur capacité de production alimentaire vis-
à-vis des besoins de leur territoire [EXP/02]. Les différentes réalités locales doivent néanmoins
s'inscrire dans une vision globale, indispensable pour donner un cap clair et cohérent au territoire. Il
existe par exemple un représentant « interPAT » pour faire le lien entre les 6 PAT existant sur l'île. De
plus, créés récemment dans le contexte du Plan de relance, les comités de transformation agricole
(CTA) sont une autre instance transversale réfléchissant à la stratégie agricole à poursuivre et
rassemblant organismes de recherche, responsables de filières et syndicats agricoles ainsi que
représentants de l'Etat (DAAF Réunion, 2020 b). Sur le volet énergétique, le comité « Gouvernance
Energie » (voir I.2.2) joue un rôle analogue d'espace de définition partagée des politiques locales et de
leur mise en action.

Cependant, ces modèles existants sont critiqués alors que certains enquêtés appellent à une meilleure inclusion d'opinions alternatives, par exemple portées par la société civile, dans ces espaces de gouvernance. Dans le cas contraire, ces acteurs anticipent une géopolitique de l'aménagement au profit d'une minorité d'acteurs puissants à l'avenir. Cela pourrait se faire parce que « les terrains en friches vont aller à des groupes dominants » [SCV/05] ou que dans le cas où le foncier cannier continuerait à diminuer, de nouvelles cultures industrielles d'exportation se développeraient massivement en remplacement [SCV/12]. Ces évolutions ne sont pas négatives en soi mais apparaissent comme touchant à l'avenir de tout le territoire, et en tant que telles, devraient faire l'objet d'un débat démocratique. La sous-représentation de la société civile peut également conduire à une « colonisation des imaginaires » (au sens de Sardar, 1993) par la vision du futur désirée par les acteurs dominants, négligeant d'autres voies. Sur le sujet de l'avenir de la canne, de nombreux acteurs ont ainsi reconnu la difficulté à imaginer d'autres avenirs possibles que la poursuite du modèle existant au sein des instances existantes : « j'ai participé à un atelier où quand on a dit réfléchissez à une Réunion sans canne il y en a qui ont quitté la salle » [PRV/11]. Dans les enquêtes, un exemple d'instance de gouvernance inclusive permanente au service de l'autonomisation serait la création d'une « Agence de l'Alimentation » sous l'égide d'une collectivité (Région ou Département) ou de l'Etat et rassemblant toutes les parties prenantes [SCV/05].
Enfin, une autre limite des entités existantes de gouvernance est qu'elles ont rarement pour mandat de réfléchir conjointement aux enjeux alimentaires et énergétiques. Afin d'inscrire ces réflexions dans la durée, il a par exemple été proposé dans les enquêtes la « mise en place d'une intersyndicale de la biomasse pour mieux optimiser les flux » [SCV/11]. Cela permettrait de créer une assemblée permanente faisant la jonction entre des enjeux alimentaires et énergétiques à l'échelle du territoire avec la question de l'arbitrage des biomasses. De manière analogue, une autre instance devrait permettre de donner un cap clair sur l'arbitrage de l'usage des sols entre production alimentaire pour le marché local, valorisation énergétique, matière, exportations, etc. Une telle hiérarchie devrait, selon la plupart des acteurs soulevant ce point, « orienter vers l'alimentaire en priorité » [SCV/03].

## TROISIÈME CONCLUSION PARTIELLE DU CHAPITRE V :

Les scénarios S4 et S5, identifiés précédemment comme les plus intéressants vis-à-vis de l'autonomisation alimentaire-électrique, sont également très ambitieux. Viser ces trajectoires implique le déploiement de mesures (surtout pour S5) : (i) d'aménagement du territoire pour préserver au maximum les terres agricoles les plus fertiles, garantes de la capacité productive de l'île, (ii) de sobriété planifiée pour réduire à la fois les besoins en électricité et en denrées alimentaires difficiles à produire sur le territoire ou nécessitant beaucoup d'intrants, (iii) de mesures transformatives à toutes les échelles du secteur agricole et (iv) d'évolution de la gouvernance afin de disposer d'instances de débat, d'élaboration et de pilotage de projets de territoire, au croisement des enjeux d'alimentation et d'énergie.

# 3. Apports et limites de l'approche participative croisant modélisation et anticipation

## 3.1 Croisement délicat de la modélisation et de l'anticipation dans un cadre de recherche participative

> L'originalité de la méthode adoptée tient à l'intégration de l'autonomie alimentaire et électrique dans l'espace et dans le temps ainsi que la modélisation spécifique au contexte tenant compte d'hétérogénéités spatiales

La première et principale nouveauté de la méthodologie de cette thèse consiste à intégrer de l'anticipation et de la modélisation spatiale pour traduire le concept d'autonomisation comme une trajectoire dynamique. Cela soutient l'idée que l'autonomie alimentaire-électrique devrait être appréhendée comme un processus complexe, non seulement en termes de flux physiques (Barles, 2014 ; Gasparatos, 2011) mais aussi comme le résultat combiné de contraintes spatiales dynamiques.
A ce titre, ce travail démontre à quel point l'amélioration du degré d'autosuffisance apparaît comme une entreprise difficile et de long terme dès qu'on la considère en tant que processus inscrit dans le temps. Ainsi, dans le meilleur des cas pour l'autonomisation alimentaire (S5), l'essentiel de la croissance de TCahg se produit après 2030 alors que les scénarios S2 à S5 (mettant en œuvre la PPE) voient l'essentiel de la croissance du TCélectrique se produire avant 2030.

Deuxièmement, la mobilisation du concept de facteurs de changement tiré de l'anticipation (voir II.2.2) permet d'identifier, du point de vue des acteurs du territoire, des dynamiques spécifiques au contexte d'étude. Le modèle est alors construit de manière ascendante comme un assemblage de ces mécanismes endémiques du territoire, en particulier : (i) la diversification de la canne à sucre c'est-à-dire une monoculture industrielle d'exportation qui perd du foncier au profit de la production alimentaire locale, alors que la situation est habituellement inversée dans d'autres contextes (Clapp, 2016) et (ii) la conversion de friches en agriculture, classée comme un facteur de changement essentiel dans notre étude alors qu'il s'agit d'un mécanisme rarement discuté dans la littérature comme un moteur de l'autonomisation alimentaire-électrique (Shreiber et al., 2020). Ces deux exemples montrent l'avantage de ce type de démarche ascendante qui au lieu d'appliquer des processus généraux à l'objet d'étude, s'ancre dans le territoire pour construire un modèle neuf à partir des réalités locales. Par ailleurs, la prise en compte de processus décrits du point de vue des acteurs du territoire aboutit logiquement à adopter une résolution spatiale relativement fine. Dans le modèle développé, on tient ainsi compte de l'hétérogénéité à petite échelle de ces processus via (i) des changements d'usage des sols spatialement distribués selon des variables contextuelles (voir IV.2.2) et (ii) des rendements spatialisés pour les prairies, la canne à sucre et l'horticulture alimentaire (voir III.2.2).

## Le modèle développé présente néanmoins des limites pour renseigner fidèlement les décideurs sur la réalité de l'évolution du territoire

La première et principale limite de tout travail de modélisation est l'inévitable distorsion du réel qui résulte de l'effort de rendre intelligible ce qui est complexe donc irréductible (Le Moigne, 1977). Dans ce travail, certains processus ont ainsi été mis de côté puisque tous les facteurs de changement n'ont pas été considérés comme essentiels (voir IV.1.1). De plus, certains processus ont combiné plusieurs phénomènes décrits par les enquêtés. Les processus de diversification de la canne et de récupération des friches sont ainsi respectivement une représentation de la perte nette de canne et de la récupération nette des friches. Cependant, il existe une fraction de parcelles horticoles qui se convertissent en canne [SCV/06] ainsi qu'une part des terres cultivées qui retournent à la friche
[PRV/11]. Les changements d'usage des sols simulés sont ainsi simplifiés pour ces deux processus mais au vu des surfaces concernées cela ne modifie probablement pas les indicateurs à l'échelle du territoire. D'autres approximations interviennent dans le calibrage comme : (i) certains rendements qui n'ont pas été spatialisés comme celui de bioéthanol à partir de la canne à sucre, (ii) des données issues de la bibliographie lorsque des données locales sont indisponibles ou encore (iii) le choix d'une unité minimale de collecte de 200 m², ce qui dégrade la résolution initiale de la carte d'usage des sols Moringa (voir II.1.1).

La seconde limite est propre à l'algorithme de *ProdRun* et se manifeste par des artefacts sur les résultats qu'il convient d'expliciter. D'abord, dans le scénario S5, une indentation est observable sur l'évolution du $TC_{ahg}$ tandis que les taux de couverture par catégorie alimentaire montrent des soubresauts pour plusieurs scénarios. Il existe en effet dans *ProdRun* une fonction qui applique un coefficient aux trois productions possibles du maraichage (féculents, légumes frais ou protéagineux) qui est calculé chaque année selon la production locale, le niveau de consommation et le seuil de saturation du marché (voir IV.1.2). Or, l'algorithme qui calcule ce coefficient présente une grande sensibilité, en particulier pour la production de protéagineux qui dépasse rapidement la consommation locale dans les scénarios avec une importante diversification. Ensuite, l'évolution du $TC_{azote disponible}$ sur la **Figure 28** met en avant de manière disproportionnée les scénarios qui développent de la méthanisation (S3 à S5). En effet, la méthanisation est un procédé qui convertit la majorité de l'azote organique (contenu dans la matière en entrée du digesteur) en azote minéral sous forme d'ions ammonium (dans le digestat) (ADEME, 2011). Or l'azote disponible correspond justement à ces ions ammonium. Ainsi, le suivi de l'azote disponible n'est pas représentatif de la quantité d'azote total (organique + minéral) disponible localement. Bien que constituant la fraction la plus accessible de l'azote pour la fertilisation, le focus sur l'azote minéral semble conduire à surestimer l'intérêt de la méthanisation car il néglige la part d'azote organique dont la disponibilité est également essentielle (sous forme d'amendements organiques comme des composts par exemple) pour la majorité des cultures horticoles alimentaires (Chabalier et al., 2006). Un dernier artefact des simulations est visible dans le suivi des $TC_{fourrages}$ (voir **Figure 28**) puisque cet indicateur est souvent supérieur à 100%. En réalité, le fait de raisonner sur une année entière aboutit à négliger des variations saisonnières de la production fourragère qui occasionne une surproduction pendant la saison des pluies et une ressource en vive tension pendant l'hiver austral (Lorré, 2019). Ainsi, même si le $TC_{fourrages}$ vaut environ 115% en 2019, ce niveau permet juste de couvrir les besoins, avec de fortes tensions sur la ressource lors d'épisodes de sécheresse.

Enfin, on peut ajouter une troisième limite résultant du croisement de la modélisation avec l'anticipation. Dans cette dernière discipline, les raisonnements par hypothèse pour définir des
scénarios représentent une évidente source d'incertitude. Associé aux effets de distorsion et artefacts détaillés dans les paragraphes précédents, le croisement de la modélisation et de l'anticipation pose un problème de propagation de l'incertitude difficile à quantifier. Deux conclusions peuvent ainsi être tirées : (i) les résultats quantitatifs des simulations de *ProdRun* ne devraient être mobilisés qu'à titre d'ordre de grandeur ou alors en comparant les scénarios entre eux, puisqu'alors les approximations se compensent, et (ii) ce travail reste une exploration de futurs possibles, qui doit rester ouverte et non exhaustive afin de ne pas « coloniser l'avenir » (Sardar, 1993).

## Le modèle questionne en particulier la pertinence des taux de couverture utilisés comme indicateurs de l'autonomisation

Le calcul d'indicateurs, bien qu'indispensable pour renseigner le modélisateur, produit une approximation supplémentaire car on tente de réduire les enseignements du modèle à une poignée de variables quantitatives. Sur le volet électrique, la formule que nous utilisons pour déterminer le taux de couverture à l'échelle du territoire présente un risque croissant de biais avec la probable augmentation des capacités de stockage comme décrit par Zepter et al. (2022). Sur le volet alimentaire, deux approximations décrites ci-dessous entrent en jeu dans cette étude.

Premièrement, la lecture de l'indicateur $TC_{fourrages}$ masque ainsi que le taux est calculé selon la ration distribuée à l'état initial, et non selon les besoins de l'animal. Or, plusieurs enquêtés expliquent que la quantité de fourrages dans la ration des polygastriques est insuffisante, notamment par rapport à la métropole : « il manque 20 à 30000 tonnes de matière sèche par an » auquel « du concentré se substitue » [SPE/05]. Ainsi, $TC_{fourrages}$ est gonflé par une ration déséquilibrée. La prise en compte de cet enjeu aboutirait à une réduction du taux de couverture et une production de fourrages insuffisante pour la taille du cheptel polygastrique. Associé au point précédent, ces biais invitent à considérer avec prudence la valeur absolue des $TC_{fourrages}$ simulés et de s'intéresser plutôt à leurs évolutions relatives.

Deuxièmement, le problème se pose également bien que différemment pour $TC_{ahg}$ dans la mesure où ce taux agrège en réalité 6 taux de couverture (un par catégorie alimentaire). Le fait de raisonner avec un taux unique cache en réalité de grandes disparités entre ces catégories alimentaires comme le montre la **Figure 35**. Conformément à la formule décrite en III.2.1, on voit que le $TC_{ahg}$ de S3 est supérieur à celui de S2 bien que la moyenne des taux des catégories alimentaires de S2 soit plus grande. En effet, la formule du $TC_{ahg}$ pondère chaque catégorie alimentaire en fonction de sa contribution massique à l'assiette totale du territoire. De plus, bien que S4 et S5 ne soient séparés que de 13,76% en termes de $TC_{ahg}$, les taux de couverture en céréales et autres féculents ainsi que protéagineux de S5 sont respectivement de 52,7% et 79,9% supérieurs à ceux de S4. Ainsi, malgré une
légère baisse sur les produits animaux, on voit que S5 assure une sécurité alimentaire bien meilleure que S4, ce que ne reflète que partiellement la seule comparaison des TCahg.

Pour complexifier la discussion autour des taux de couverture utilisés comme indicateurs, on peut noter que si comme dans les exemples précédents, ces taux posent un problème réductionniste pouvant aboutir à une légère perte d'information sur la complexité du système, on pourrait au contraire se demander quels avantages il y aurait à les réduire davantage avec des taux agrégeant davantage d'informations. Vis-à-vis de l'ambition du sujet d'étude de croiser autonomisation alimentaire et électrique, convertir toutes les ressources (alimentation humaine animale, fertilisation) en équivalents énergétiques (voir par exemple Gasparatos, 2011 ; Wasiak et al., 2015) aurait ainsi permis d'agréger les résultats en un indicateur unique d'autosuffisance alimentaire-électrique. Cela aurait cependant entraîné une perte d'information sur les différentes composantes de cette autosuffisance.
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>**Figure 35** : Taux de couverture des besoins par catégorie de denrée alimentaire tels que simulés à horizon 2040 sous *ProdRun*. VPO : viandes, poissons et œufs ; PL : produits laitiers ; FL : fruits et légumes frais ; HU : huiles ; CF : céréales et autres féculents ; PR : protéagineux (source : auteur).</figcaption></figure>

> La méthode employée sollicite le « complexe multi-acteurs » pour enclencher une dynamique vers la prise en charge d'un sujet d'étude controversé

Ce travail de thèse s'inscrit résolument dans un cadre de recherche participative, ce qui confère aux résultats des simulations un ancrage particulier au sein du « complexe multi-acteurs » (tel qu'introduit en I.1.2). La démarche d'anticipation qui est menée dans notre étude se situe à mi-chemin entre un volet « analytique » qui vise à étudier les trajectoires en cours et les évolutions possibles du territoire par la mobilisation d'experts, ainsi qu'un volet « opératoire » qui s'appuie sur une implication active des acteurs dans la construction d'un dessein commun (Agence d'urbanisme pour le développement
de l'agglomération lyonnaise, 2015). Selon Fourny & Denizot (2007), il s'agit d'une prospective prédictive, descriptive et de débat : c'est-à-dire, réfléchir de manière participative à des scénarios à partir de tendances. Les résultats de cette étude sont ainsi en interaction avec le niveau de connaissance et les représentations des acteurs enquêtés. En effet, ces derniers sont à la fois sources de connaissance pour ce travail, et cibles de ces enseignements, ce qui dessine une boucle d'apprentissage avec ses avantages et ses limites.

En premier lieu, le modèle coconstruit et les scénarios simulés qui en résultent sont le reflet de la connaissance et des opinions des acteurs du territoire au moment des entretiens. Or, on peut identifier parmi les enquêtés : (i) « des acteurs dominants » avec un rôle permanent de décideur (administration, collectivités et établissement publics) ou une force d'influence sur l'élaboration ou la mise en œuvre des politiques publiques territoriales à travers des dispositifs pérennes (par exemple la Commission départementale de préservation des espaces naturels, agricoles et forestiers [PRV/01]) ou temporaires (par exemple le CTA ou les consultations dans le cadre de l'élaboration de la PPE – voir V.2.2) ainsi que (ii) « des acteurs minoritaires » qui n'ont de voix dans aucune institution ou alors uniquement consultative (le cas de la plupart des organisations de la société civile) ou alors qui pâtissent de leur implantation relativement récente sur le territoire (par exemple pour la filière de l'agriculture biologique [PRV/12]). Bien que les différents scénarios essaient de couvrir avec un maximum d'exhaustivité les visions contrastées de ces deux catégories d'acteurs, certaines hypothèses sur l'avenir portées par des acteurs « minoritaires » n'ont pu être implémentées par manque de données.

Par exemple, la croissance de l'agriculture biologique et/ou de la polyculture-élevage paysanne, parfois non professionnelle n'ont pu être modélisée car les rendements de ces agricultures sont peu étudiés à La Réunion. Et ce, alors même que la vitesse de croissance est soutenue pour la première (DAAF Réunion, 2020 a) et que le niveau actuel de production démontre le potentiel de la production non professionnelle comme levier d'autonomisation alimentaire (voir III.2.2). Néanmoins, ce manque de données n'est pas anodin et questionne l'orientation de la recherche qui semble localement générer de la connaissance portant sur les modèles dominants au détriment de visions alternatives : « on n'a jamais demandé au CIRAD [Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement] qu'est-ce qu'on met en remplacement de la canne ? » [SCV/18]. Certaines voies sont par ailleurs totalement inexplorées dans cette étude car n'ont été soulevées que par un seul, voire par aucun enquêté, par exemple : l'emprise au sol des espaces de carrière [SCV/15], des STEP [SCV/20] et des retenues collinaires [SCV/10]. Un autre exemple de voie inexplorée est celle d'un mix électrique très éloigné de la PPE, mobilisant massivement d'autres sources comme (i) de la micro-hydroélectricité, de la géothermie et des installations marémotrices [SCV/03] ou (ii) les controversés Small Modular Reactors (SMR) utilisant l'énergie nucléaire (Morales Pedraza, 2017 ; Réseau sortir du
nucléaire, 2019). De manière générale, il paraît donc a priori difficile de s'abstraire de la vision des
acteurs dominants avec la méthode employée et donc de produire des visions de rupture.

Néanmoins, la dépendance au sentier soulevée au précédent paragraphe est contrebalancée par le
fait que plus d'un tiers des acteurs ont participé aux deux vagues de co-construction du modèle,
confrontés pendant la seconde aux simulations issues de leurs premières hypothèses (voir II.2.1).
Premièrement, une maturation des réflexions autour du sujet d'étude suggérant une meilleure
appréhension de la réalité de l'autonomisation alimentaire-électrique a ainsi été observée avec une
plus grande quantité d'hypothèses pendant la seconde vague. Deuxièmement, cette seconde vague a
aussi parfois donné lieu a davantage de radicalité, notamment pour des acteurs « dominants » mis
face aux modestes perspectives d'autonomisation des premières simulations, par exemple : (i) un
groupe d'enquêtés amenés à envisager des mesures de « protectionnisme » alors que cela n'avait pas
été mentionné dans le premier entretien [SCV/04], (ii) une remise en cause des prévisions de
consommation électrique selon la PPE via un recours plus important à la sobriété énergétique que
dans le premier entretien [SCV/20] et (iii) vis-à-vis de la gestion des effluents d'élevage, l'accent mis
sur le co-compostage dans le second entretien en réponse à la probable diminution des surfaces de
canne qui limite l'épandage [SCV/17] alors que cela n'avait pas été évoqué dans le premier entretien.
Ces quelques observations soulignent par ailleurs que la mise en œuvre des mesures de planification
territoriale décrites en V.2 (permettant d'engager le territoire sur les trajectoires d'autonomisation
simulées avec *ProdRun*) dépasse le cadre de cette étude et dépend de la propension au changement
.et à l'organisation) du complexe multi-acteurs. Troisièmement, et de façon plus subtile, plusieurs
enquêtés initialement mal à l'aise avec le sujet posé de « l'autonomie » (« Moi ça m'évoque l'utopie »
[EXP/02]) se sont familiarisés en revanche avec le concept « d'autonomisation » proposée dans la
seconde vague et repris par plusieurs enquêtés. Ce concept, moins absolu que l'autonomie, semble
être davantage mobilisateur, permettant à plus d'acteurs (notamment au sein de l'administration) de
s'y projeter.

En conclusion, la méthodologie appliquée dans cette thèse relève de la recherche participative d'une
part mais également de la recherche action dans la mesure où la boucle d'apprentissage entre
simulations et acteurs peut aussi être moteur d'action pour ces derniers et apporter ainsi, même
modestement, des idées neuves en faveur de l'autonomisation. De l'expérience de ce projet et face à
un sujet d'étude empli de controverses, on pourrait dégager plusieurs recommandations pour
l'expertise scientifique sur l'autonomisation alimentaire-électrique à La Réunion : (i) soulever un
maximum de visions possibles (portées par des acteurs dominants et minoritaires), (ii) fournir des
éléments quantitatifs pour rendre compte du réel et accompagner la décision, (iii) encourager pour ce
faire une gouvernance partagée sur des sujets touchant à l'avenir commun du territoire et (iv) rester
réflexive sur ses propres biais et limites. Ces recommandations rejoignent les conclusions de travaux similaires, par exemple : (i) une recherche action menée sur le même territoire d'étude portant sur l'aménagement urbain (Lestrelin et al., 2017) et (ii) le travail de Angeon et Saffache (2008) selon qui « l'émergence d'une dynamique collective d'apprentissage visant à l'élaboration d'un socle commun de connaissances, d'une culture commune apparaît comme une condition nécessaire à l'élaboration de projets de territoire ».

## 3.2 Perspectives de recherche pour de futurs travaux sur l'autosuffisance à La Réunion et ailleurs

### Imaginer de nouveaux scénarios de rupture à partir des trajectoires simulées et des facteurs de changement secondaires identifiés dans cette étude

Les trajectoires explorées au travers des scénarios simulés dans cette thèse ne sont pas exhaustives et d'autres hypothèses pourraient être mobilisées pour tenter d'élaborer des scénarios permettant d'atteindre de meilleurs résultats en termes d'autonomisation alimentaire-électrique.

Premièrement, il est possible de mobiliser le modèle *ProdRun* existant avec un paramétrage différent des variables contraintes. Il pourrait s'agir d'une part d'hypothèses d'augmentation concernant la production non professionnelle de denrées alimentaires et de fourrages (glanage de fourrages), ce qui correspondrait à une reconnaissance de statut et/ou des aides pour le développement de ces productions informelles, par exemple ciblant l'agriculture urbaine. D'autre part, un nouveau scénario pourrait être davantage ambitieux sur les besoins du territoire : (i) un régime alimentaire encore plus végétal ce qui permettrait a priori d'augmenter la couverture des besoins alimentaires, libérer des prairies mais qui poserait un problème sur la disponibilité en fertilisants locaux, (ii) une réduction du gaspillage alimentaire pour augmenter la couverture des besoins alimentaire et (iii) une sobriété électrique supérieure à ce qui est envisagé dans la PPE, notamment via une politique de transport plus ambitieuse que la substitution des voitures thermiques par des véhicules électriques.

Deuxièmement, parmi les facteurs de changement implémentés dans cette étude, certains mériteraient des approfondissements pour permettre de simuler des hypothèses plus ambitieuses. C'est d'abord le cas de la simulation de systèmes de production alternatifs en particulier agroécologiques au sens large et pouvant combiner différentes caractéristiques : labellisés « agriculture biologique », agroforestiers comme du sylvopastoralisme [PRV/08], intégrant des races animales locales nourries avec une base de fourrages arbustifs glanés, notamment dans des espaces
multifonctionnels à la limite de la friche (« karodbwa » [SCV/02]) mais en réalité gérés collectivement par plusieurs éleveurs s'apparentant à des « communs » (Ostrom, 1992), etc. Ces systèmes agricoles sont encore trop méconnus dans le contexte local (modes de gestion, rendements, consommations en intrants) en dépit de leur potentiel pour l'autonomisation alimentaire comme souligné par le diagnostic initial de ce travail (voir V.3.4) et la littérature dans d'autres contextes (Schmitt et al., 2017 ; Poux & Aubert, 2018). Par ailleurs, des possibilités techniques d'intensification des productions végétales sont localement rapportées par les acteurs, notamment par le développement de cultures sous serre [PRV/10], pouvant éventuellement s'appuyer sur de nouvelles espèces comme le recours à des plantations de « miscanthus, en cours d'étude » pour de la biomasse énergie [SCV/18], ce qui assurerait une production agricole supérieure pour une surface identique. Les gains de rendement sont néanmoins incertains. Ensuite, la question de la dépendance en intrants des productions végétales (fertilisation) et de l'élevage (alimentation animale), au vu des limites des indicateurs choisis (voir V.3.1), mériterait d'être complété par des indicateurs couplant élevage et cultures à l'instar du travail de Kleinpeter et al. (2023). Cela permettrait notamment de mieux relier la question de l'usage des sols à celle de l'élevage via la problématique de la disponibilité en terres épandables, non considérée dans cette étude. Enfin, les composantes du facteur « ressources pour l'agriculture » à savoir l'eau et la qualité du sol (notamment au regard du risque érosif) devraient être approfondies pour non seulement avoir un effet sur la distribution des processus spatiaux (comme c'est le cas dans notre étude) mais aussi sur la spatialisation des rendements des productions végétales : il est alors probable que cela renforcerait l'enjeu (i) de l'extension des périmètres irrigués (« qui peuvent remonter jusqu'à 1800 m d'altitude » [SCV/10]) et (ii) de la préservation des terres agricoles irriguées de basse altitude disposant à la fois de sols de bonne qualité, d'une faible pente et d'une disponibilité en eau. L'approfondissement de ce dernier facteur est d'autant plus important sur la question de la ressource en eau, identifiée comme centrale dans d'autres contextes de recherche d'autosuffisance alimentaire-électrique (Yuling Leung Pah Hang et al., 2016 ; FAO 2016) et soulignée dans les enquêtés comme un enjeu dont la criticité croît rapidement à La Réunion [SCV/10].

Troisièmement, deux facteurs de changement dits « secondaires » (identifiés dans les parties IV.1.1), n'ont pas été mobilisés dans notre modèle mais pourraient être implémentés dans de futurs exercices similaires. D'une part, le « morcellement et la spéculation foncière », par une étude fine des évolutions cadastrales, est un facteur qui permettrait de modéliser spatialement l'enfrichement des terres agricoles et ainsi d'estimer la part de friches qu'il serait le plus difficile de récupérer afin, par exemple, de peser l'opportunité d'une évolution réglementaire pour accélérer la récupération de ces terres agricoles. D'autre part, la prise en compte des « caractéristiques de la transformation et de la distribution alimentaire » permettrait de mieux évaluer les possibilités d'augmenter les seuils de
saturation du marché pour les denrées alimentaires locales via par exemple : (i) l’intégration de féculents locaux dans l’industrie agro-alimentaire (V.2.2) ou (ii) une plus grande acceptation de produits issus de « marchés de niche », notamment agroécologiques (Piccin et al, 2018).

## De nouvelles perspectives de recherche pour accompagner l'autonomisation alimentaire-électrique des territoires

Premièrement, ce travail ouvre des perspectives pour enrichir la définition même d'autosuffisance alimentaire-énergétique. D'abord, la prise en compte d'un périmètre plus large intégrant toutes les formes d'énergie (carburant et chaleur en plus de l'électricité) : dans le cas de La Réunion, l'électricité ne correspond en effet qu'à environ 20% de la consommation énergétique (SPL Horizon Réunion, 2020). Cela permettrait également de considérer la consommation énergétique du système alimentaire (avec une réflexion en parallèle sur le développement de nouveaux indicateurs comme discuté en V.3.1) et permettrait d'approfondir l'analyse des interactions entre ces deux dimensions.
De plus, à l'image de notre travail sur le calcul des besoins alimentaires « nécessaires », permettant la formulation de nouveaux régimes alimentaires, il serait intéressant d'estimer des besoins énergétiques « essentiels » pour le fonctionnement critique du territoire et de construire une définition de l'autonomie électrique ou énergétique à partir de ce niveau seuil de besoins. Ensuite, ce travail a montré l'importance de traduire le concept d'autonomisation par plusieurs indicateurs mais certaines dimensions critiques sont absentes de ce travail. Sur le volet alimentaire, on peut citer (i) l'origine des semences, la culture de la pomme de terre étant ainsi localement dépendante de l'extérieur car il est impossible de produire localement des semences pour des raisons agronomiques (flétrissement bactérien) [SPE/04]) et (ii) l'origine des animaux d'élevage, tous les poussins étant par exemple importés [SCV/14]. Il pourrait par ailleurs être utile de différencier différents types d'importations : certaines importations de territoires proches (zone océan Indien) ou de l'Europe, à la fois sur le volet alimentaire (denrées alimentaires, intrants agricoles, machines, etc.) et énergétique (matières premières énergétiques, batteries et autres composants d'installations renouvelables, etc.) pourraient être considérées comme source d'une moindre vulnérabilité pour le territoire d'étude. Il serait alors question de réfléchir aux conditions d'une « autonomie reliée » (Weinand et al., 2019) à une échelle plus large comme suggéré par certains enquêtés évoquant par exemple la « production de céréales à Madagascar » [EXP/01].

Deuxièmement, le recours au concept de facteur de changement comme unité conceptuelle du travail de modélisation présente des limites que de nouveaux travaux pourraient dépasser. Les perspectives d'approfondissement des facteurs de changement identifiés sont déjà présentées dans la partie précédente. Or, dans la méthode employée, seuls les facteurs de changement internes ont été
conservés (voir détails de la méthode en II.2.2) alors que les facteurs de changement externes, c'est-
à-dire hors de maîtrise de la part des acteurs du territoire. Parmi ces facteurs externes, la question du
changement climatique a été abondamment mentionné par les enquêtés comme ayant des liens avec
le sujet d'étude : impact des événements climatiques extrêmes sur les récoltes [PRV/02], sécheresse
impactant également ces dernières [EXP/05] ainsi que la production hydroélectrique [SCV/03]. La
littérature converge avec ces inquiétudes, établissant un lien entre (i) catastrophes naturelles dues au
changement climatique et sécurité alimentaire des îles (FAO,2016) et (ii) confirmant la probabilité
d'une augmentation des sécheresses sur le territoire d'étude, bien qu'à l'échelle de la période simulée,
ce phénomène semble limité (Leroux et al., 2021). Localement, quelques enquêtés soulignent
l'importance prise par l'enjeu du climat, même aux dépens de la question de l'autosuffisance : « on ne
parle plus de la LTECV [Loi de Transition Energétique pour la Croissance Verte] mais de la loi résilience
climat [ce qui témoigne d'un] glissement entre l'objectif d'autosuffisance énergétique [...] vers celui de
la neutralité carbone en 2050 [SCV/21] ». En plus du climat, d'autres facteurs externes comme des
contraintes sur les ressources énergétiques pourraient être intégrés à la réflexion en croisant l'exercice
d'anticipation à échelle locale avec des études de prospective à échelle nationale (ADEME, 2021), voire
globales (The Shift Project, 2020). Enfin, le concept de facteur de changement ouvre la possibilité,
grâce au recours à des méthodes d'analyse de sensibilité, de tenter d'isoler et de quantifier la
contribution des différents facteurs à l'autonomisation, ce qui pourrait être l'objet de futurs travaux.

Troisièmement, la compréhension des dynamiques et des perspectives d'autonomisation requiert
d'autres disciplines pour être approfondie. D'abord, plusieurs acteurs ont fait part de leur besoin
d'études technico-économiques comme outils d'aide à l'évolution, par exemple, des filières agricoles
vers la production alimentaire [SCV/01] ou du développement d'une filière de bois-énergie [PRV/08].
De plus, l'étude économique et sociale des barrières au changement concerne aussi les habitudes des
consommateurs dont nos résultats montrent qu'elles constituent un levier indispensable de
l'autonomisation du territoire (voir V.2.1). Le complexe multi-acteurs est également critiqué par
certains comme source d'inertie (« on est coincés dans un système industriel » [SCV/14]) dû à des
situations d'oligopole, voire de monopôle conduisant à former des groupes d'acteurs dominants qui
peuvent freiner l'émergence d'alternatives. Deux témoignages sont instructifs à ce sujet sur le système
alimentaire : (i) « le modèle URCOOPA [Union Réunionnaise des Coopératives Agricoles], crédit
agricole et tout... [...] quand tu évoquais ces sujets en disant il y a peut-être de la place pour des petits
élevages [...] ou de l'élevage bio et tout, on te disait mais non ce n'est pas possible, parce qu'il n'y a
pas d'aliments bio [PRV/07] » et (ii) « les dés sont pipés, clairement quand un comité local technique :
banque, SAFER, et syndicats majoritaires, décident de l'attribution. J'arrive avec un projet tout beau,
tout bio [...] résilience, peu d'externalités, [...] Et mec numéro 2, [...] un projet de vente d'agrumes en
gros, [...] de continuer la monoculture du karo<fnref n="27" /> c'est-à-dire agrumes, agrumes, agrumes. [...] Son mode d'exploitation c'est de vendre en coopérative. Il aura besoin d'un gros tracteur, [...] un gros crédit avec Crédit Agricole, [une assurance à] la Groupama, adhérer à la FDSEA [Fédération Départementale des Syndicats d'Exploitants Agricoles] parce qu'il a besoin de produits. Poukwé bann ga la sa donn a mouin lo terrain la<fnref n="28" /> ? [Je ne travaille pas] trop en coopératives, [je suis] pour le circuit court, [je n'aurai] aucune grosse production mais beaucoup de petites. [...] Mi fé pa fonctionne zot système la<fnref n="29" /> ». Dans ce contexte, les conditions et les barrières à l'émergence de ces alternatives représentent un sujet d'étude déjà discuté sur le volet alimentaire (Piccin et al., 2018), mais qui serait à approfondir au regard de la question de l'autonomisation. Par ailleurs, le lien entre ces alternatives et les circuits de distribution semble avoir un effet sur l'autonomisation alimentaire qui mériterait d'être étudié à part entière comme souligné par certains enquêtés : « Raccourcir les circuits [permettrait] une meilleure adéquation entre offre et demande » [SCV/14].

## QUATRIÈME CONCLUSION PARTIELLE DU CHAPITRE V :

Ce travail est inédit par : (i) **son objet d'étude mêlant alimentation et électricité** et (ii) la **démarche employée croisant modélisation et anticipation participative**. Le projet illustre notamment la posture dite de « recherche action » en créant une **boucle d'apprentissage** entre acteurs du territoire et modélisateur.

Des **biais** sont néanmoins à signaler et ont principalement trait à : (i) **l'impossibilité d'un modèle pour décrire le réel**, (ii) **les propres biais des acteurs enquêtés** reflétés dans la construction du modèle et des scénarios, (iii) **la réduction du concept multidimensionnel d'autonomisation** par un petit nombre d'indicateurs.

Les résultats et limites invitent à : (i) utiliser les résultats quantitatifs de cette étude en tant **qu'ordres de grandeur ou en comparaison** les uns par rapport aux autres et (ii) **explorer d'autres scénarios ou mobiliser d'autres disciplines** pour approfondir l'étude des perspectives d'autonomisation à La Réunion et ailleurs.

<footnote n="27">²⁷ « Parcelle » en créole réunionnais</footnote>

<footnote n="28">²⁸ « Pourquoi le comité m'attribuerait-il ce terrain agricole ? » en créole réunionnais</footnote>

<footnote n="29">²⁹ « Je ne fais pas fonctionner leur système » en créole réunionnais</footnote>
## CONCLUSION GÉNÉRALE DU CHAPITRE V ET SCHÉMA BILAN DES PERSPECTIVES D'AUTONOMISATION ALIMENTAIRE-ÉLECTRIQUE DE LA RÉUNION :

Dans ce dernier chapitre, les résultats des scénarios simulés ont mis en évidence qu'une autonomisation alimentaire-électrique de l'île de La Réunion est possible bien que l'autonomie soit encore loin d'être atteinte. Les scénarios S4 et S5 semblent particulièrement intéressants à prendre en considération, une fois détaillées leurs limites et les conditions de leur mise en œuvre sous la forme de mesures que pourraient envisager les acteurs du territoire. Les perspectives d'autonomisation alimentaire et électrique via ces deux scénarios sont rappelées sur la **Figure 36** ci-après.

Premièrement, le scénario S4 (« Planification et compromis ») a l'avantage d'être déjà porté à travers des stratégies acceptées par les acteurs dominants du territoire : le plan AgriPéi, la PPE et le SAR. Cette trajectoire se traduirait d'après le modèle par un **progrès modeste sur l'enjeu alimentaire** tout en **conservant le foncier cannier existant pour la production électrique**. Dans le cas où la part de sources de production asynchrones (comme le photovoltaïque) se retrouverait contrainte dans le mix électrique (coûts, disponibilité, stabilité du réseau, etc.) alors ce **foncier dédié à la production bioélectrique constituerait une sécurité pour le territoire**. Ce scénario présente deux grandes limites : (i) la pérennité de la filière canne actuelle comme culture énergétique ce qui laisse entrevoir une variante où le foncier cannier serait partagé par une culture strictement énergétique et plus performante (miscanthus et/ou bambou par exemple) et (ii) un déclin marqué de la production de fourrages, certainement à cause d'un manque de foncier pour de nouvelles prairies.

Deuxièmement, le scénario S5 (« Planification, nouvelle canne et localisme alimentaire ») requiert un ensemble de **mesures plus ambitieuses** pour son déploiement tant en termes d'aménagement du territoire (augmentation massive des moyens pour la récupération des friches par exemple) que de politiques agricoles (notamment la mise en place d'une nouvelle filière canne moins productive mais plus qualitative). Il permet un **fort accroissement de l'autosuffisance alimentaire** tout en conservant **une petite réserve de canne à sucre** qui, avec des améliorations de son taux de fibre, permet un **maintien de la moitié de la production bioélectrique actuelle**. De plus, si les conditions techniques et économiques le permettent, l'installation de moyens complémentaires asynchrones (photovoltaïque a priori) semble possible vis-à-vis du seuil de déconnexion et **permettrait de contrebalancer cette perte de bioélectricité**. Ce scénario présente deux grandes limites : (i) les incertitudes et controverses entourant le passage à un nouveau modèle cannier avec une emprise foncière très inférieure au modèle actuel et (ii) les exigences en termes de mesures ambitieuses d'aménagement et de politique agricole à mettre en œuvre.
Enfin, les entretiens ont révélé l'absence et le besoin d'une ou plusieurs instance(s) à la fois ouverte(s) et transdisciplinaire(s) pour permettre de mettre en œuvre ce genre de scénarios et poursuivre un débat ouvert sur le sujet de l'autonomisation alimentaire-énergétique (au-delà du seul enjeu électrique). Un tel espace de gouvernance, sur l'île de La Réunion ou un autre territoire insulaire, pourrait avoir comme mandat de réfléchir aux aspects suivants :

- Anticiper l'influence d'autres facteurs de changement sur l'autonomisation, en particulier le changement climatique et la décruie des énergies fossiles.

- Imaginer de nouveaux scénarios d'autonomisation alimentaire-électrique (voire énergétique) en tenant compte de la variété des visions du territoire y compris celles des « acteurs minoritaires ».

- Proposer de nouveaux indicateurs d'évaluation de ces scénarios en tenant compte des limites des taux de couverture utilisés dans cette étude.

- Evaluer en conséquence de nouvelles mesures à mettre en œuvre avec différents niveaux de radicalité. En effet, à ce stade, la majorité des mesures recensées sont déjà bien identifiées par les acteurs du territoire, notamment grâce au travail de Marzin et al. (2021).

- Explorer en particulier 3 thèmes permettant de réduire le besoin en ressources importées, le levier d'autonomisation qui apparaît le plus efficace avant de penser à augmenter la production : (i) la sobriété planifiée, se traduisant par une réorientation des habitudes alimentaires et de la consommation d'énergie, (ii) le protectionnisme notamment vis-à-vis des produits de dégagement, (iii) l'agroécologie pour réduire le besoin en intrants et privilégier des ressources locales dans la production agricole et (iv) le soutien à la petite agriculture paysanne, vivrière et « lontan », éventuellement urbaine, permettant une production alimentaire locale distribuée en circuit court (notamment pour les fruits et légumes).
<figure><img src="image_44.png" /></figure>

**Figure 36** : Bilan des perspectives d'autonomisation alimentaire-électrique de l'île de La Réunion selon les scénarios S4 et S5. À horizon 2040 : (i) selon S4, TC<sub>ahg</sub> = 41,3% et TC<sub>électrique</sub> = 52,9% tandis que (ii) selon S5, TC<sub>ahg</sub> = 55,1% et TC<sub>électrique</sub> est compris entre 48,4% et 51,9%. La fourchette de valeur pour le TC<sub>électrique</sub> dans S5 dépend de la mise en place ou non d'une substitution de la bioélectricité manquante (due au recul de la canne à sucre) par une source locale (le plus probable étant du photovoltaïque). TC<sub>ahg</sub> = Taux de couverture en alimentation humaine globale (source : auteur).
Conclusion générale :

Vers un doublement du degré d'autonomie alimentaire-électrique à l'île de La Réunion à horizon 2040 ?
Par le recours à l'anticipation et à la modélisation, cette thèse détaille une méthode pour envisager des trajectoires d'autonomisation alimentaire-électrique pour l'île de La Réunion. Les scénarios simulés sont sources d'enseignements pour le territoire mais appellent également des approfondissements pour pérenniser les réflexions autour de l'autonomisation territoriale que cette thèse a cherché à encourager.

## Contributions méthodologiques

Cette étude montre le potentiel du croisement entre modélisation et anticipation participative pour évaluer quantitativement et qualitativement les perspectives d'autonomisation alimentaire-électrique territoriale. C'est ici le concept de facteur de changement qui permet de créer un pont à l'interface de ces disciplines tout en intégrant la question alimentaire et électrique dans le temps et dans l'espace. Il permet en outre de construire un modèle global des processus d'autonomisation alimentaire-électrique en partant d'une liste réduite de réalités locales saillantes aux yeux des acteurs du territoire. Il est espéré que leur inclusion dans le projet par ce biais renouvellera leur intérêt et encouragera leur prise en charge de la question de l'autonomisation par de nouveaux débats, des études complémentaires et in fine, une stratégie de territoire plus ambitieuses que les mesures aujourd'hui sur la table.

## Enseignements pour l'autonomisation de La Réunion

Ce travail estime avec quelles marges La Réunion pourrait s'autonomiser sur le plan alimentaire et électrique et au prix de quelles décisions. Par une mise en œuvre de toute ou partie de ces mesures selon deux scénarios coconstruits, les simulations prévoient qu'une autonomisation est possible à horizon 2040 : entre 41% et 55% pour la couverture des besoins alimentaires et entre 48% et 53% pour les besoins électriques.

L'essentiel des mesures pertinentes recensées à dire d'acteurs concerne (i) l'aménagement du territoire (lutte contre l'étalement urbain et préservation du foncier agricole), (ii) la politique agricole (extension des périmètres irrigués, récupération de friches, intensification des productions, réorientation ou non des aides pour maintenir ou transformer les filières actuelles, notamment la canne à sucre, etc.), (iii) la politique énergétique (mesures de maîtrise de la demande en énergie, adaptation du mix électrique en cas de déclin marqué du foncier cannier) et enfin (iv) le développement d'espaces de gouvernance intégrant alimentation et énergie (pour gérer collectivement l'allocation des ressources foncières et de biomasses). Dans cet éventail de mesures, le
travail de comparaison de scénarios mené dans cette étude permet d'insister plus particulièrement sur deux aspects.

D'une part, la substitution du foncier dédié à la canne à sucre en cultures alimentaires et prairies permet d'augmenter fortement la couverture des besoins alimentaires (et sans faire chuter la couverture des besoins en fourrages). Dans le même temps, une telle substitution aurait un effet modéré sur le recul de la couverture des besoins électriques. Bien que discutable en fonction des circonstances futures qui rendraient plus ou moins difficile une forte prévalence d'électricité asynchrone et intermittente (notamment d'origine photovoltaïque) dans le mix électrique, ces enseignements suggèrent que la substitution de la canne à sucre (par exemple, par la transformation de la filière vers des produits en moindre quantité mais à forte valeur ajoutée) est globalement favorable à l'autonomisation du territoire. Des études complémentaires seraient nécessaires pour planifier une telle transition agricole et anticiper ses contraintes.

D'autre part, les résultats de cette étude illustrent à quel point il est illusoire de viser l'autonomisation territoriale par la seule augmentation de la production locale, c'est-à-dire en omettant la maîtrise de la consommation. Malgré de timides mesures recensées qui ont essentiellement trait à de l'efficacité (notamment via le volet MDE de la PPE), la question de la sobriété planifiée reste à ce jour dans un angle mort des réflexions de la majorité des acteurs du territoire. Or les simulations de cette thèse montrent qu'il est possible de faire bondir les taux de couverture par de telles mesures ciblant autant une réduction en volume des besoins, qu'une modification de leur nature. Sur le volet électrique, on peut citer l'absence d'une politique de transport alternative ambitieuse, ce qui conduit à un simple basculement des besoins en carburants des véhicules thermiques vers un accroissement des besoins pour l'alimentation des véhicules électriques. Sur le volet alimentaire, les meilleurs résultats sont obtenus pour deux scénarios mettant en œuvre un changement des habitudes alimentaires vers les recommandations nutritionnelles et une intégration croissante des alternatives locales aux denrées importées (notamment pour les féculents) dans les assiettes réunionnaises. Tous ces changements ne peuvent reposer uniquement sur du volontarisme individuel mais devraient s'appuyer en premier lieu sur un cadre de planification qui reste à définir.

## Perspectives

En dernier lieu, il est important de souligner que ce travail génère de nouvelles interrogations : (i) sur d'autres visions possibles du territoire d'étude intégrant d'autres contraintes économiques, climatiques, énergétiques, etc., (ii) sur la transposition de ce type de démarches à d'autres territoires insulaires, voire non-insulaires comme des métropoles urbaines dont on connaît également le fort
degré de dépendance avec par exemple 2,1% d'autonomie alimentaire en moyenne pour les aires urbaines françaises selon Utopies (2017), (iii) sur le lien entre autonomisation territoriale et durabilité écologique puisque l'autonomisation requiert des ressources naturelles mais pourrait aussi augmenter localement leur prélèvement et leur pollution ce qui plaide en faveur de systèmes de productions locaux avec moins d'externalités inspirés par exemple de l'agroécologie et (iv) sur la définition même de l'autonomisation et de l'autonomie à échelle territoriale à la fois en termes de périmètre (quels taux de couverture doivent être pris en compte et concernant quelles ressources pour refléter le degré d'autosuffisance du territoire ?) et en termes de temporalité (l'autonomisation est-elle appréhendée pour résister à des crises ponctuelles ou pour une résilience territoriale pérenne ?).
## Publications liées

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Russeil, V., Lo Seen, D., Broust, F., Bonin, M. & Praene, J.-P. (2021). *Modélisation de dynamiques d'usages du sol à partir d'entretiens semi-directifs et évaluation de leurs impacts sur le niveau « d'autonomie alimentaire –énergétique » à l'île de La Réunion*, Poster, Cirad Novembre 2021.

Sinico, M., Russeil, V., Huat, J. & Le Mezo, L. (2022). *Zones de production maraichères et fruitières à La Réunion* (2021), CIRAD Dataverse, V1. https://doi.org/10.18167/DVN1/JBQV7I

## Références

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