Agriculture et numérique

Véronique Bellon Maurel, Ludovic Brossard, Frédérick Garcia, Nathalie Mitton, Alexandre Termier

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Véronique Bellon Maurel, Ludovic Brossard, Frédérick Garcia, Nathalie Mitton, Alexandre Termier. Agriculture et numérique. INRIA, pp.1-195, 2022, 10.17180/wmkb-ty56. hal-02887646v2

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# Agriculture et numérique

Tirer le meilleur du numérique pour contribuer à la transition vers des agricultures et des systèmes alimentaires durables

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# Agriculture et numérique

## Avant-propos

Ce livre blanc est une initiative des directions générales d'INRAE et d'Inria qui nous ont rassemblés, missionnés et nous ont donné carte blanche pour coordonner et assurer la réalisation de cet ouvrage portant sur le numérique en agriculture du point de vue de la recherche. Nos réflexions se sont inscrites dans le contexte des principales dynamiques observées et prévisibles de l'agriculture dans les pays du monde entier qui visent à soutenir le développement de systèmes agricoles et alimentaires plus durables. En construisant l'analyse et les propositions que nous développons dans cet ouvrage, à partir d'un inventaire des enjeux, des opportunités et des risques associés au numérique en agriculture, nous n'avons pas cherché à retenir simplement ce qui faisait consensus, nous avons également laissé s'exprimer les diversités présentes au sein du groupe, en particulier en termes de priorisation des enjeux ou d'importance des risques pour l'agriculture et les systèmes alimentaires de demain. Ce livre blanc est ainsi un ouvrage collectif qui a été pensé dans le traitement de la question du numérique en agriculture comme un ensemble équilibré, avec un enchaînement et une articulation des chapitres qui permettent de balayer tous les aspects du sujet. Les différentes parties sont donc à mettre en perspective les unes par rapport aux autres, et les utiliser de manière isolée sans évoquer le tout pourrait tendre à présenter une vision biaisée.

Veronique Bellon-Maurel, INRAE, Ludovic Brossard, INRAE, Frédérick Garcia, INRAE, Nathalie Mitton Inria, Alexandre Termier, Université de Rennes 1 / Inria.

Maquette : Françoise Perret
Direction artistique : Sophie Barbier

Publication janvier 2022
# Sommaire

## Résumé 5

Les enjeux de l'agriculture exigent de revisiter les modes de production et d'approvisionnement alimentaires 6

Quels fondements et quel état des lieux des technologies et méthodologies ? 8

Le numérique offre des opportunités pour l'agroécologie et une alimentation durable 10

Des risques identifiés qu'il s'agira d'éviter 12

Les défis pour le développement d'un numérique au service des agricultures de demain 14

Conclusion générale 17

## 1. Introduction 18

## 2. Quels défis pour l'agriculture ? 22

2.1 La sécurité alimentaire mondiale sous tension 23

2.2 De l'urgence de réduire les impacts environnementaux négatifs de l'agriculture 25

2.3 Des dynamiques agricoles qui ont favorisé intensification et spécialisation 26

2.4 Quels modèles agricoles pour demain ? 27

2.5 L'inscription territoriale de l'agriculture 29

Conclusion 29

## 3. Fondements et état de l'art 32

3.1 La donnée 33

Captation de la donnée (quoi, pourquoi, où, comment) 33

Collecte et transmission de la donnée (Quelle donnée envoyer, quand, comment ?) 35

Stockage et échange de la donnée, traçabilité 38

3.2 Modélisation, simulation et optimisation 40

Modéliser quoi, pour quels objectifs, avec quels outils 41

Cadres de représentation 44

Modélisation et simulation 48

Modélisation et optimisation 50
<table><tr><td>3.3</td><td>Apprentissage et extraction de connaissances multiéchelle</td><td>51</td></tr><tr><td></td><td>Les données massives en agriculture</td><td>52</td></tr><tr><td></td><td>Prétraitements des données</td><td>53</td></tr><tr><td></td><td>Approches supervisées</td><td>56</td></tr><tr><td></td><td>Approches non supervisées</td><td>57</td></tr><tr><td></td><td>Apprentissage par renforcement.</td><td>59</td></tr><tr><td></td><td>Les entrepôts de données et analyse OLAP</td><td>61</td></tr></table>

<table><tr><td>3.4</td><td>Gestion et ingénierie des connaissances pour l'aide à la décision en agriculture</td><td>63</td></tr><tr><td></td><td>Les systèmes à base de connaissances en agriculture</td><td>64</td></tr><tr><td></td><td>Restitution des connaissances, visualisation, interactions homme-machine en agriculture</td><td>73</td></tr><tr><td></td><td>Outils d'aide à la décision (OAD)</td><td>75</td></tr></table>

<table><tr><td>3.5</td><td>Automatisation, contrôle et robotique</td><td>77</td></tr><tr><td></td><td>Les milieux structurés, alliés des robots</td><td>79</td></tr><tr><td></td><td>De l'adaptation à la reconfiguration</td><td>81</td></tr><tr><td></td><td>Conclusion</td><td>82</td></tr></table>

## 4. Numérique et agroécologie : des opportunités à explorer, des défis à relever 83

<table><tr><td>4.1</td><td>Mieux produire : créer des connaissances pour accompagner la transition vers l'agroécologie</td><td>85</td></tr><tr><td></td><td>Représenter les systèmes complexes de l'agroécologie</td><td>86</td></tr><tr><td></td><td>Collecter des données en masse sur les nouveaux agroécosystèmes</td><td>86</td></tr><tr><td></td><td>Modélisation à base de données, une étape vers une nouvelle connaissance</td><td>87</td></tr></table>

<table><tr><td>4.2</td><td>Mieux produire : le numérique pour assister l'agriculteur dans la conduite de l'exploitation</td><td>88</td></tr><tr><td></td><td>Adapter les principes de l'agriculture de précision à l'agroécologie : observer et décider</td><td>88</td></tr><tr><td></td><td>La décision multiobjectif dans la conduite de l'exploitation agroécologique</td><td>90</td></tr><tr><td></td><td>Coconstruire agroéquipements et agroécosystèmes novateurs</td><td>91</td></tr></table>

<table><tr><td>4.3</td><td>Mieux s'inscrire dans l'écosystème de l'agriculture : chaînes de valeur, territoires</td><td>92</td></tr><tr><td></td><td>Les services à l'agriculture renouvelés par le numérique</td><td>92</td></tr><tr><td></td><td>Renouveler les chaînes de valeur avec une meilleure connexion aux marchés</td><td>94</td></tr><tr><td></td><td>Gérer les ressources à l'échelle du territoire</td><td>98</td></tr></table>
4.4 Accompagner la transition : partage de données, d'informations, de connaissances 99

Le numérique, un atout pour le partage des connaissances 99

Approche participative et innovation ouverte 100

L'agriculteur, producteur de données 101

4.5 Les spécificités des pays du Sud 103

Conclusion 105

5. Risques 106

5.1 Compromettre la transition écologique de l'agriculture 108

Verrouiller la transition agroécologique 108

Distendre le lien de l'Homme à la nature 109

Contribuer à l'empreinte environnementale croissante du numérique 110

5.2 Renforcement des inégalités et des rapports de forces 111

Des risques d'exclusion 111

Perte d'autonomie des agriculteurs 112

Contrôle par l'aval et par l'amont 112

Accès à l'information et à la formation, et quel rôle pour le conseil ? 113

5.3 Perte de souveraineté 114

Perte d'autonomie dans la maîtrise de l'alimentation 115

Confiscation des données agricoles 115

Perte de maîtrise de l'outil de production 116

Un enjeu de cybersécurité 116

5.4 Accentuation de vulnérabilités et rendements négatifs 117

Vulnérabilités du système agroalimentaire 117

Complexification, rendements décroissants et risques associés 118

Conclusion 119

6. Les défis de demain 120

6.1 Fournir des outils numériques pour la gestion collective à l'échelle du territoire 121

Surveillance et mesure à l'échelle territoriale 121

Visualisation 123

Dispositifs numériques de médiation et gouvernance 124

6.2 Aider les agriculteurs dans la conduite individuelle de l'itinéraire technique 126

Les systèmes d'acquisition et de diagnostic 126
<table><tr><td>Les défis de la robotisation et les transformations du travail agricole du fait du numérique</td><td>128</td></tr><tr><td>Modéliser pour intégrer les effets systémiques et construire des OAD utiles et utilisables</td><td>130</td></tr><tr><td>6.3 Transformer les relations entre acteurs dans les filières</td><td>133</td></tr><tr><td>Le service : conseil et assurance</td><td>133</td></tr><tr><td>Traçabilité, transparence de toute la chaîne, vie des données</td><td>134</td></tr><tr><td>Plate-formisation et reconfiguration des circuits</td><td>136</td></tr><tr><td>6.4 Créer et partager des données et des connaissances</td><td>138</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>141</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>144</td></tr><tr><td>Contributions et remerciements</td><td>154</td></tr><tr><td>Bibliographies</td><td>156</td></tr><tr><td>Liste des acronymes</td><td>194</td></tr></table>
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© Julien Canavezes

# Résumé

Dans le monde entier, les systèmes alimentaires sont l'objet de profondes mutations sous le coup de pressions extérieures (changement climatique, organisation des chaînes de valeur...) et de facteurs intrinsèques (innovations, réduction du nombre d'agriculteurs...). La sécurité alimentaire, préoccupation numéro 1 au niveau mondial, s'accompagne aujourd'hui d'exigences fortes sur les modes de production pour les rendre plus durables ainsi que sur le maintien d'un tissu rural vivant, autour d'une agriculture familiale attractive. C'est pourquoi, comme le rappelle la FAO<fnref n="1" />, l'agroécologie est un enjeu crucial en France et dans un nombre croissant de pays. Concomitamment à ces évolutions, l'agriculture connaît, comme tous les secteurs économiques, l'introduction rapide des technologies numériques. Depuis le milieu des années 2010 émerge donc le concept d'« agriculture numérique ». Il définit une agriculture et, au-delà, un système alimentaire, qui utilisent les sciences et technologies du numérique telles que les sciences des données et technologies d'acquisition (satellites, capteurs, objets connectés, smartphones...), de transfert et de stockage (couverture 3G/4G/5G, réseaux bas débits terrestres ou satellitaires, clouds) et les technologies de traitement embarquées ou déportées (supercalculateurs accessibles par des réseaux de communication très haut débit,

<footnote n="1">1. FAO (2018b), Initiative de passage à l'échelle supérieure de l'agroécologie, disponible sur http://www.fao.org/3/i9049FR/i9049fr.pdf</footnote>
intelligence artificielle), ceci à toutes les échelles de la production agricole et de son écosystème : exploitation, services d'accompagnement, territoire, chaîne de valeur<fnref n="2" />.

Le numérique est souvent perçu par les gouvernements et les experts comme une opportunité à saisir pour contribuer à l'évolution de l'agriculture, au bénéfice des agriculteurs, des consommateurs et plus généralement de la société. Qu'en est-il ? Quel numérique développer pour cela ?

Ce livre blanc tente d'éclairer ces questions et de donner des pistes pour orienter les recherches afin de mieux comprendre, maîtriser, préparer, équiper et accompagner le déploiement du numérique en agriculture et dans la chaîne alimentaire, en prenant en compte la manière dont il va transformer les filières et leur écosystème, avec comme objectif de le mettre au service de la transition agroécologique (TAE), de la territorialisation de l'alimentation et de chaînes d'approvisionnement rééquilibrées. Il est organisé en six chapitres. Après l'introduction, le chapitre 2 détaille les enjeux de la transformation de l'agriculture et des systèmes alimentaires. Un état de l'art permet ensuite de faire le point sur les technologies numériques existantes (chapitre 3). Les possibilités offertes par le numérique pour la transition agroécologique et une meilleure inclusion dans la société sont ensuite inventoriées (chapitre 4). L'identification des risques liés à un développement non maîtrisé de l'agriculture numérique est tout aussi nécessaire pour les éviter ou en minimiser les écueils (chapitre 5). Le chapitre 6 énonce les questions et défis techniques identifiés qui pourraient en particulier mobiliser nos deux instituts, INRAE et Inria mais aussi l'écoystèsme français de la recherche, pour développer un numérique responsable pour l'agriculture.

## Les enjeux de l'agriculture exigent de revisiter les modes de production et d'approvisionnement alimentaires

Aujourd'hui, un ensemble de changements globaux met le système agro-alimentaire en tension. D'une part, il s'agit de nourrir une population toujours plus nombreuse (9,5 milliards d'habitants en 2050 selon le scénario médian de l'ONU) et dont le régime alimentaire – comme en Chine – évolue, tout en s'adaptant à un contexte de plus en plus dégradé : changement climatique, effondrement de la biodiversité, réduction des ressources (sols, eau douce, phosphore). D'autre part, l'agriculture doit accélérer sa mutation pour mettre en place des systèmes

<footnote n="2">2. Bellon-Maurel V., Huyghe C. (2016) *L'innovation technologique en agriculture*. Géoéconomie, 80 - mai/juin 2016, pp. 159-180</footnote>
d'élevage plus respectueux du bien-être animal et pour réduire son impact sur l'environnement (réduction de l'usage des intrants comme les antimicrobiens, les fertilisants, les pesticides, usage raisonné des ressources naturelles comme l'eau, réduction du tassement des sols et de l'émission de gaz à effets de serre, meilleur usage des régulations biologiques), voire pour contribuer au stockage<fnref n="3" /> du CO₂ et au maintien de la biodiversité. Depuis soixante-dix ans, les dynamiques agricoles ont favorisé l'intensification et la spécialisation. Les filières agricoles sont basées sur la compétitivité des prix, un phénomène exacerbé par la mondialisation. Foncièrement, elles sont l'objet de rapports de forces déséquilibrés entre des acteurs ayant des intérêts divers voire divergents. Par ailleurs, l'activité agricole s'insère dans des territoires dont beaucoup se sont spécialisés, entraînant des déséquilibres. La grande complexité qui en résulte (en termes de spécialisation et d'interdépendance de ces éléments) amplifie les instabilités, multiplie les risques de défaillances et constitue enfin un frein considérable aux changements. Ainsi, il est crucial de mettre en œuvre très rapidement des stratégies pour améliorer les techniques de production et les modes d'organisation du système agroalimentaire dans le but d'augmenter leur résilience.

Selon la FAO, la production peut évoluer vers deux modèles<fnref n="4" /> : l'intensification durable (amélioration de l'efficience des processus et insertion dans des filières longues) et l'agroécologie<fnref n="5" />, qui s'appuie sur les processus naturels pour produire et qui s'inscrit dans des systèmes alimentaires de proximité et souverains. Ce second modèle est maintenant soutenu par la loi Égalim<fnref n="6" />, de nombreuses collectivités territoriales et des citoyens. La structure des exploitations est aussi un point d'attention : il s'agit de procurer les conditions d'un travail décent aux agriculteurs et de préserver l'agriculture familiale, majoritaire dans le monde.

Dans ce contexte, le numérique pourrait contribuer à la transition vertueuse vers l'agroécologie des systèmes alimentaires territorialisés et contribuer au maintien d'une agriculture familiale : apport d'informations pour mieux comprendre ces systèmes complexes, aide à la décision individuelle ou collective, appui à l'action concrète, à l'échange, à la reconfiguration des chaînes de valeur, appui à l'élaboration de stratégies et politiques... C'est précisément cette voie d'un

<footnote n="3">3. https://www.4p1000.org/fr/linitiative-4-pour-1000-en-quelques-mots</footnote>

<footnote n="4">4. HLPE (2016). *Sustainable agricultural development for food security and nutrition: what roles for livestock?*
A report by the High Level Panel of Experts on Food Security and Nutrition of the Committee on World Food Security. Rome, Italy. http://www.fao.org/3/a-i5795e.pdf</footnote>

<footnote n="5">5. L'agroécologie est un ensemble de pratiques qui vise à améliorer les systèmes agricoles en « imitant » les processus naturels, créant ainsi des interactions et synergies biologiques bénéfiques entre les composantes de l'agroécosystème.</footnote>

<footnote n="6">6. LOI n° 2018-938 du 30 octobre 2018 pour l'équilibre des relations commerciales dans le secteur agricole et alimentaire et une alimentation saine, durable et accessible à tous (1), https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000037547946/</footnote>
numérique au service de la transition vers l'agroécologie et le renouvellement des systèmes alimentaires que nous avons choisi d'explorer dans ce livre blanc.

## Quels fondements et quel état des lieux des technologies et méthodologies ?

Avant de réfléchir à un numérique destiné à servir cette ambition de transformation, la première étape est de connaître ce que peuvent offrir les avancées des recherches actuelles. L'agriculture numérique s'appuie sur trois leviers, qui, mobilisés conjointement, mènent aux innovations : (1) l'abondance des données, due au développement des capteurs (du nanocapteur au satellite) et aux facilités accrues de communication et de stockage, (2) les capacités de calcul, rendant possible la mise en œuvre de l'intelligence artificielle et de nouveaux modes de modélisation, (3) la connectivité et les interfaces d'échange d'information. À ces trois leviers s'en ajoute un quatrième, déjà existant mais renouvelé par les capacités de mesure et de calcul, celui de l'automatisation et de la robotisation. Nous aborderons en particulier les technologies et méthodologies suivantes.

### LES DONNÉES<fnref n="7" />

Les capteurs, à l'origine des données acquises sur le terrain, posent des défis matériels et logiciels : il faut définir la nature de la grandeur à mesurer, la – ou les – technologie(s) de mesure à préférer et la manière de la (les) mettre en œuvre pour obtenir une information utile à moindre coût. Les images satellites gratuites (Sentinel 2), les objets connectés et les applications collaboratives sur téléphones portables sont des sources de données massives. Par traitement, on pourra alors soit accéder directement à la quantification de la propriété recherchée, soit indirectement en fusionnant des données multisources. Cette dernière approche est une stratégie pour améliorer l'exactitude de la valeur évaluée mais pose de nombreuses questions d'agrégation du fait de l'hétérogénéité de la nature des sources et de leurs granularités et précisions. L'accès à la donnée est aussi un enjeu : la FAIRisation des données facilite leur réutilisation, les *blockchains* permettent de partager de manière infalsifiable des données entre acteurs ayant des intérêts divergents (comme dans les chaînes de valeur).

<footnote n="7">7. Il faut rappeler que l'agriculture numérique est issue des communautés de l'agriculture et de l'élevage de précision ; ce qui explique que, dans le consensus actuel, l'agriculture numérique utilise des données collectées sur le terrain, initialement dans le cadre de l'agriculture de précision, mais pas les données génomiques. Une convergence entre les deux communautés se développera certainement dans les années qui viennent, en particulier *via* le phénomtype.</footnote>
## LA MODÉLISATION

C'est l'élément-clé de la représentation des agroécosystèmes, par nature complexes, pour les simuler, les optimiser, les piloter. Les échelles vont de la plante ou l'animal à la population, au territoire ou à la chaîne de valeur avec, de plus, un enjeu associé au couplage des échelles et des modèles représentant les sous-systèmes. La modélisation, approche ancienne en agronomie, est aujourd'hui renouvelée grâce au numérique. D'une part, la profusion de données amène à compléter les approches mécanistes classiques qui reposent sur une analyse humaine par des modèles empiriques issus du traitement des données (méthodes multivariées linéaires ou non, intelligence artificielle). D'autre part, les systèmes modélisés deviennent plus complexes et incluent les humains. Ainsi, la modélisation décisionnelle mobilise des notions supplémentaires (rationalité limitée), et des cadres spécifiques pour tenir compte de l'agent humain : systèmes à événements discrets, systèmes à base d'agents, modèles à base de contraintes, etc. La simulation est mobilisée pour représenter des agrosystèmes, voire des socioécosystèmes, aux comportements difficiles à analyser ; elle procure une description des états possibles et ses usages sont multiples, comme l'aide à la décision individuelle ou collective (modèles d'accompagnement), la formation... L'optimisation va plus loin dans l'aide à la décision (la prescription), puisqu'elle recherche des solutions à un problème donné suivant un ou plusieurs critères. Elle est utilisée en automatique (pilotage de serres ou de dispositifs agrivoltaiques), en robotique, pour la décision individuelle (formulation d'aliments, planification des cultures...) mais aussi pour la décision collective (gestion des terres ou de l'eau, décisions économiques...). Elle s'appuie sur un panel de méthodes pour intégrer de plus en plus la complexité (méthodes déterministes, méthodes stochastiques de métaheuristique...). Elle pose de nombreuses questions de recherche, liées à l'incertitude, la temporalité, la complexité des processus à modéliser...

## L'EXTRACTION DE CONNAISSANCES

En plus de ces démarches analytiques de modélisation, de nouvelles familles apparaissent avec des modèles directement inférés des données, quand celles-ci sont suffisamment nombreuses pour couvrir l'espace des possibles. C'est en particulier le cas des données de télédétection ou des séries temporelles (par exemple collectées *via* des objets connectés). Après un nécessaire prétraitement pour améliorer la fiabilité de ces données (« nettoyage », rapprochement avec des données expertes), celles-ci sont traitées *via* différents formalismes pour extraire des informations intelligibles. Les approches supervisées consistent à prédire des valeurs (impossibles à mesurer directement) ou à classer dans différentes catégories, par des méthodes linéaires ou non linéaires (ex : réseaux de neurones), ce qui suppose de disposer de séries de données mesurées et de données de référence (la grandeur recherchée). Si la donnée de référence
n'est pas disponible, on a recours à des approches non supervisées (clustering, découverte de motifs). Des méthodes spécifiques sont mises en œuvre pour augmenter les performances des systèmes d'apprentissage (apprentissage par renforcement) ou d'agrégation des données (traitements OLAP). Les nouvelles connaissances qui sont extraites ou générées par les modèles sont formalisées et organisées afin d'être restituées à des publics variés, *via* des outils d'aide à la décision adaptés à chaque activité, qu'elle relève de la culture ou de l'élevage, et à toutes les échelles. De nouvelles ontologies sont nécessaires pour créer les interfaces ergonomiques qui permettront de partager, de lier et d'exploiter ces connaissances, en particulier en visant les opportunités ouvertes par le Web sémantique.

## LA ROBOTIQUE

Autre facette du numérique, les systèmes automatisés et/ou robotisés sont de plus en plus précis et fiables. Si la robotique s'est initialement développée dans l'élevage (robots de traite à postes fixes, robots de nettoyage en milieux fermés), elle fait face à des enjeux supplémentaires en productions végétales (milieu extérieur non maîtrisé, changeant...). L'usage du GPS, la question de la localisation précise, sécurisée et à bas coût et la préservation de l'intégrité du robot mobile (éviter les collisions, être capable de franchir des obstacles) sont toujours des enjeux, tout comme les modes de coopération entre humains et robots, entre animaux et robots, entre différents robots, ou encore entre robots terrestres et drones aériens.

# Le numérique offre des opportunités pour l'agroécologie et une alimentation durable

Bien orienté, le numérique pourrait ouvrir de nombreuses opportunités en réponse aux enjeux de la transition agroécologique, une meilleure inscription dans les écosystèmes vertical (amont-aval) et horizontal (territorial) de l'agriculture, et l'accroissement des capacités d'action des agriculteurs.

## MIEUX PRODUIRE

Des dispositifs qui assisteraient l'agriculteur sur les plans sensoriel (capteurs), cognitif (OAD pour Outil d'aide à la décision) et physique (machines) pourraient permettre d'améliorer les modes de production. Le concept de l'agriculture ou de l'élevage de précision est aujourd'hui plutôt associé à une agriculture intensive ; il n'en reste pas moins valable en agroécologie, en particulier pour surveiller la bonne santé des plantes et des animaux, sur la base d'observations automatisées *via* des
capteurs et des modèles, mais aussi pour mettre en œuvre – à grande échelle – des procédés culturaux plus complexes (associations de cultures, collectes sélectives...). Cela nécessite de disposer de capteurs et de modèles capables d'analyser le signal reçu pour donner au choix une description de l'état, une prévision de l'état futur ou une prescription. Au-delà de la décision tactique qui déclenche l'intervention, certains modèles pourraient aider à prendre des décisions stratégiques quant à l'organisation de la production, phase particulièrement délicate dans les processus de transition (TAE, changement climatique) et les décisions multiobjectifs. Assistants physiques réduisant la pénibilité, les robots pourraient débloquer les contraintes très particulières des nouveaux systèmes de culture (cultures associées, agroforesterie) ou systèmes d'élevage (robots de traite pour le pâturage). Mais mieux produire implique aussi de construire au préalable les connaissances sur ces nouveaux systèmes, diversifiés et complexes. La construction de la connaissance indispensable à la TAE pourrait bénéficier de trois leviers numériques interconnectés : (i) la représentation de ces systèmes complexes ; (ii) la collecte massive – éventuellement participative – de données sur ces nouveaux modes de culture et d'élevage (phénotypage à la ferme) ; (iii) l'inférence de nouveaux modèles à partir des données.

## MIEUX S'INSCRIRE DANS L'ÉCOSYSTÈME

Le numérique pourrait permettre de renouveler l'écosystème de l'agriculture incluant les services à l'agriculture (assurance, conseil), l'organisation des chaînes de valeur, la gestion des territoires agricoles. Les chaînes de valeur sont transformées par la désintermédiation, favorisée par Internet, mais aussi par la possibilité d'une « transparence » sur l'histoire du produit, qui est aujourd'hui de plus en plus réclamée par les consommateurs. La blockchain, une technologie souvent citée comme garante de cette transparence, soulève encore de nombreuses questions techniques et de gouvernance. Autre facette de l'écosystème agricole, la gestion des territoires est impactée par le numérique. L'échelle des territoires est pertinente en agroécologie (écologie paysagère, bouclage des cycles via l'économie circulaire) et l'agriculture, qui a une place centrale dans les territoires, est l'objet de tensions liées à l'utilisation de ressources (les terres, l'eau) ou à son rôle dans les services écologiques. Le numérique pourrait fournir des outils pour mieux identifier les flux de matières et pour faciliter la médiation et la prise de décision collective (modèles d'accompagnement...).

## MIEUX PARTAGER ET APPRENDRE

Du fait de la connectivité, les sciences et technologies du numérique facilitent le partage et l'apprentissage individuel et collectif, sources d'innovation en agroécologie. Le savoir (y compris traditionnel) est capitalisé et échangé entre pairs, soit en direct (réseaux sociaux), soit dans des processus collectifs participatifs qui
intègrent de plus en plus le numérique (Digital Farmers Field School<fnref n="8" />). L'approche participative à visée innovante (innovation ouverte, living labs) pourrait être enrichie par les technologies qui facilitent la capitalisation, la représentation, l'expression et le traitement des données et qui peuvent tracer la contribution de chacun. Enfin, l'agriculteur pourrait devenir un fournisseur de données à des acteurs privés ou publics (recherche via l'expérimentation à la ferme, la documentation territoriale...), ce qui pourrait faire évoluer son statut dans le sens d'une meilleure intégration et d'une meilleure reconnaissance.

## LES OPPORTUNITÉS DANS LES PAYS DU SUD

La plupart des organisations et bailleurs internationaux voient le numérique comme une source de transformation majeure dans les pays du Sud et en particulier en Afrique. Le numérique pourrait permettre de diversifier l'économie des services, d'accélérer les transformations structurelles de l'agriculture et de renforcer son attractivité envers les jeunes, d'améliorer les chaînes de valeur de proximité (construire des systèmes alimentaires territorialisés) ou en circuit long (garantir une traçabilité des produits), de contribuer à construire le capital informationnel des territoires. Cependant, des questions techniques persistentes liées à la faiblesse de la couverture réseau, au manque d'infrastructures, à la faiblesse des systèmes d'information, et à la prise en compte de la diversité des langues voire de l'illettrisme dans les interfaces hommes-machines. Au-delà, le numérique pose aussi des questions politiques, économiques et sociales.

## Des risques identifiés qu'il s'agira d'éviter

Le développement du numérique dans la société, avec les changements qu'il engendre, s'accompagne naturellement de risques inhérents. Le secteur de l'agriculture n'est pas en reste, et de nombreuses interrogations voient le jour quant à la tenue des promesses portées par l'agriculture numérique, aux difficultés qu'elle pourrait rencontrer et aux vulnérabilités qu'elle pourrait accentuer.

Le premier risque identifié est celui de décevoir l'attente d'une agriculture plus écologique. Certes, le développement du numérique en agriculture apporte des solutions de réduction des intrants ; mais ce gain pourrait s'accompagner d'un verrouillage technologique qui pourrait faire obstacle à la mise en place de pratiques et d'organisations alternatives plus radicales et plus systémiques qui pourraient amener à des gains environnementaux et socioéconomiques plus

<footnote n="8">⁸ Witteveen, L., Lie, R., Goris, M., Jane Ingram, V. (2017) *Design and development of a Digital Farmer Field School. Experiences with a digital learning environment for cocoa production and certification in Sierra Leone.* Telematics and Informatics 34(8), DOI: 10.1016/j.tele.2017.07.013</footnote>
importants. Par ailleurs, la mise en place généralisée d'interfaces numériques entre l'agriculteur et les animaux ou les plantes, dans une démarche de technologisation croissante de la production agricole, risque également d'amener une forme de perte de lien à la nature (et en particulier dans le lien homme-animal), alors que la société attend sans doute une agriculture en lien plus fort au monde vivant qui nous entoure. Enfin, le numérique a une empreinte écologique certaine, encore mal connue en agriculture, et la multiplication des équipements et opérations de captation de données, de transfert, de stockage et de calcul pourrait dégrader le bilan environnemental de l'agriculture numérique.

Une seconde famille de risques à considérer est celle relative aux conséquences sociales du renforcement, par le numérique, d'une trajectoire d'industrialisation, avec une concentration de la production dans des unités et exploitations toujours plus grandes, orientées vers la productivité. Ce mouvement entraînerait des risques d'exclusion des formes minoritaires d'agriculture, principalement pour les exploitations agricoles de petite dimension économique. Le développement de la robotique pourrait renforcer une précarisation du travail agricole, notamment des populations pauvres de travailleurs immigrés. Les difficultés d'accès aux technologies numériques seraient aussi un facteur d'exclusion en agriculture, que ce soit au niveau individuel (manque de compétences) ou territorial (retard d'infrastructures numériques). La digitalisation pourrait avoir des conséquences sur l'autonomie de décision des agriculteurs (usage des OAD) voire le sens qu'ils donnent à leur métier, avec leur crainte de devenir de simples « travailleurs de données ». Une autre interrogation sur la digitalisation porte sur l'évolution des rapports de force entre l'agriculture et ses secteurs d'amont et d'aval. Avec l'amont, les technologies numériques pourraient impacter la maîtrise des outils de production du fait de la complexification des outils, qui rend la maintenance et la formation de plus en en plus difficiles et qui pourrait accroître la dépendance à certains intrants ciblés<fnref n="9" />. Avec l'aval, les nouvelles technologies de la donnée pourraient changer la place de certains acteurs – dont les firmes du secteur du numérique – dans les chaînes de valeur, avec des conséquences en termes de partage, de gouvernance, et le risque de formes de filialisation de l'agriculture pilotées par l'aval. Enfin, il est nécessaire de considérer l'inquiétude que font peser les technologies numériques sur le conseil agricole, et ses acteurs, ses méthodes, son contenu, sa légitimité même.

Une troisième famille de risques identifiée concerne la souveraineté numérique et alimentaire. La numérisation croissante de la chaîne alimentaire peut conduire à une intégration de l'agriculture, avec l'apparition d'acteurs et

<footnote n="9">⁹. Un parallèle éclairant est celui du verrouillage «imprimante/encres» : les imprimantes sont vendues à des prix très bas, mais exigent d'utiliser les encres de la même marque, vendues elles à des prix très élevés.</footnote>
d'outils monopolistiques. La souveraineté numérique passe également par la maîtrise de la donnée, et il existe un risque de confiscation des données agricoles par les fournisseurs de technologies ou services numériques (agro-équipements, sociétés AgTech, géants du numérique...). Le partage des données agricoles, qui est une priorité pour l'innovation, doit donc être organisé, et la gouvernance de ces données, clarifiée. Enfin, les risques liés à la cybersécurité sont à prendre en compte : possibilité d'attaques vía les objets connectés (capteurs, robots, etc.), disponibilité des systèmes de géolocalisation, enjeu autour de la protection contre le piratage (vol, altération, destruction) de données agricoles. Relativement épargnés aujourd'hui, nos systèmes alimentaires sont d'une importance vitale, ce qui pourrait à l'avenir les transformer en cibles potentielles.

Enfin, la digitalisation du système agroalimentaire risque d'accroître des dépendances envers des ressources, entre les différents acteurs de ce système et d'en créer de nouvelles avec les acteurs qui produiront et détiendront ces technologies. Ceci risque d'accentuer les vulnérabilités de ce système face aux nombreux chocs qui affecteront inévitablement et lourdement tout le fonctionnement de nos sociétés dans les prochaines décennies. De façon plus globale, il faut constater que l'agriculture et ses secteurs d'amont et d'aval forment un système sociotechnique complexe dont le coût énergétique global augmente ; il s'agit de le maintenir en deçà des bénéfices escomptés par la digitalisation. Le développement du numérique pouvant amplifier la dynamique de complexification, il faut éviter qu'il n'occasionne une fuite en avant technologique, qui nous enfermerait dans une spirale de complexité incontrolée.

## Les défis pour le développement d'un numérique au service des agricultures de demain

Saisir les opportunités d'un numérique au service de l'agroécologie et de chaînes de valeur rééquilibrées, tout en identifiant et en anticipant les risques, soulève des défis scientifiques, techniques, économiques, organisationnels, et politiques. Nous détaillons particulièrement les défis scientifiques et techniques ainsi que les défis humains associés, pour répondre à quatre grands types d'enjeux des systèmes alimentaires durables : (i) mieux gérer collectivement, en intégrant l'échelle des territoires, (ii) mieux gérer l'exploitation agricole, (iii) rééquilibrer la chaîne de valeur, de l'amont à l'aval, (iv) créer et partager des données et des connaissances.
## GESTION COLLECTIVE

Elle génère des besoins nouveaux : (i) collecter des données à l'échelle des territoires (en gérant le compromis entre spécificité, étendue de la mesure, résolution et hétérogénéité des données multisources), (ii) visualiser ces données et les résultats post-traitement, pour des publics non spécialistes (en restituant des notions complexes comme l'incertitude, l'incomplétude...), (iii) enrichir les méthodes de l'ingénierie territoriale pour faciliter la participation et l'innovation ouverte (besoin de modèles d'accompagnement, de ludification, d'outils d'analyse des séances participatives), la prise de décision collective (outillage numérique des processus de délibération, négociation, vote) et la médiation (création d« objets-frontières » numériques, comme les modèles d'accompagement, pour favoriser le dialogue des porteurs d'enjeux).

## GESTION INDIVIDUELLE DE L'EXPLOITATION

Il s'agit d'accroître les capacités perceptives, cognitives et physiques de l'agriculteur. Pour la perception, les besoins concernent la géolocalisation très précise et sécurisée, les systèmes de détection précoce des problèmes chez les plantes ou les animaux, des capteurs frugaux, peu coûteux et non invasifs, le traitement distribué de la donnée pour limiter les transferts, la fusion de données hétérogènes pour construire des indicateurs pertinents, des stratégies de réduction de l'incertitude. Concernant la décision, les défis de recherche concernent plusieurs aspects de la construction des modèles : représenter les socioagroécosystèmes, complexes et étendus (modélisation multiéchelle, multitemporelle, intégration des interactions, notion de jumeau numérique), intégrer la connaissance experte dans les modèles (connaissance du milieu, choix stratégiques), construire des OAD centrés utilisateur (personnaliser les informations inférées, créer des modèles évolutifs, garantir le fonctionnement de la recommandation faite, adapter l'interface utilisateur aux spécificités du travail agricole), gérer l'incertitude et sa propagation. En robotique, des défis restent à relever sur la perception et l'interprétation de scène dans un milieu dynamique (c'est-à-dire l'analyse des images et autres « perceptions » du robot), la manipulation mobile et la coordination avec un porteur en mouvement, l'interaction homme-machine et l'autonomie partagée, la sûreté de fonctionnement et l'adaptation à de nouveaux systèmes de production, et au-delà de la technique, des questions de sciences humaines sur le lien entre robotique et transformation du travail.

## ÉCOSYSTÈME DE L'AGRICULTURE ET RELATIONS ENTRE ACTEURS

À l'amont, les services pourraient être améliorés grâce au numérique : il s'agit de développer un conseil « numérique » plus personnalisé, ce qui demande d'intégrer les caractéristiques et le potentiel de l'exploitation mais aussi les préférences de l'agriculteur dans les modèles sous-jacents. Les polices d'assurances pourraient
être améliorées en créant de nouveaux indicateurs, plus justes, issus de données collectées automatiquement (télédétection, objets connectés). À l'aval, la connexion entre agriculteurs et consommateurs pourrait être aidée par des solutions numériques simples accroîssant la transparence (informations sur les produits) et améliorant la plate-formisation. La blockchain pourrait être une réponse à la demande de transparence avec encore de nombreux défis techniques (lien entre le flux d'information et le flux physique, couplage entre blockchains privées et publiques, coût environnemental des blockchains publiques, intégration des données en vue de réutilisation), mais aussi institutionnels (quelle gouvernance des blockchains ?). La plate-formisation et la désintermédiation posent d'autres défis : planification de la production, distribuée chez de multiples agriculteurs (pour répondre aux besoins de volumes de la restauration collective ou des villes), coordination des acteurs au sein de « food hubs » agrégateurs de produits, élaboration de solutions logistiques pour la production périurbaine. Dans les pays du Sud, ce sont là des enjeux cruciaux pour éviter les pertes postrécoltes, aggravées par les conditions climatiques particulières.

## DES OUTILS POUR PARTAGER DONNÉES ET CONNAISSANCES

Données et connaissances seront au cœur d'un numérique construit pour favoriser l'agroécologie, sous réserve de relever les défis afférents à leur partage, qui sont scientifiques, technologiques, réglementaires, organisationnels et institutionnels. Les données participatives (par des praticiens ou des profanes) vont se multiplier, posant des questions de qualité des données, d'estimation et de calcul de la valeur produite, voire sur la reconnaissance du rôle des acteurs dans l'innovation produite. Quelles modalités de gouvernance pour ces données dans le cadre d'une réutilisation ? Comment favoriser une circulation vertueuse et sécurisée de la donnée, qui évite une prise de pouvoir par un des acteurs ? Quant à la connaissance, qu'il s'agit de coconstruire (participatif, jeux sérieux...) et de formaliser, elle pose la question des communs numériques, de recueil et de connexion d'expertise via des ontologies qui nécessiteront mise en commun et alignement.

## EN CONCLUSION, DES DÉFIS TRANSVERSAUX SOUS-TENDRONT TOUTE RECHERCHE SUR LE NUMÉRIQUE AGRICOLE

Les recherches destinées à construire un numérique responsable pour une agriculture durable devront absolument intégrer (i) une vision systémique pour l'agriculture et le numérique (tenant compte des impacts de la technologie), (ii) la recherche de la frugalité (pour éviter les coûts environnementaux et économiques), (iii) la recherche de la résilience des systèmes alimentaires, plutôt que l'optimisation économique, et la préservation de l'autonomie de l'agriculteur et
(iv) la cybersécurité (attaques *via* l'IoT, détournement de données, brouillage de la géolocalisation...), sujet d'autant plus indispensable qu'il touche à la souveraineté alimentaire.

Conclusion

La transition des systèmes alimentaires et de l'agriculture vers des modes plus
durables (agroécologie, systèmes alimentaires territorialisés, chaînes longues
rééquilibrées...) dans un contexte de changement climatique est un des grands
challenges des années à venir. Le numérique se déploie rapidement en agriculture,
pouvant aussi bien apporter des solutions que contribuer à dégrader des équilibres
fragiles. Le numérique pourrait accompagner et accélérer des transitions vertueuses
mais il est impératif d'anticiper et d'éviter les écueils liés à des mésusages. Les défis
de recherche particulièrement pertinents concernent l'acquisition de données
à diverses échelles et les questions associées de gouvernance, les dispositifs qui
assisteraient les agriculteurs sur les plans cognitif (aide à la décision), sensoriel
(acquisition et transmission d'information) ou physique (outils, robots et cobots<fnref n="10" />),
la modélisation de ces systèmes complexes et la gestion de l'incertitude associée,
les outils numériques pour encourager les processus participatifs – essentiels dans
la TAE –, la traçabilité et la valorisation des données auprès des consommateurs
et enfin, la cybersécurité, essentielle, du fait que la production agricole concerne
la souveraineté alimentaire. Pour construire un numérique responsable au service
des agriculteurs, l'approche est fondamentale : la posture de recherche à privilégier
pourra faire appel au cadre de la recherche et l'innovation responsable (RRI), qui
commence à voir le jour en agriculture numérique et nécessite un degré certain
d'inter- voire de transdisciplinarité. Enfin, il est important de rappeler qu'il y a
plusieurs modèles d'agriculture et qu'il y aura demain encore plus de diversité,
ce qui amènera à développer « des numériques » adaptés à chaque modèle et
à ses besoins.

<footnote n="10">10. Éléments robotisés qui collaborent avec l'Homme.</footnote>
1

Introduction

<figure><img src="image_4.png" /></figure>
Les systèmes alimentaires, c'est-à-dire « les manières dont les Hommes s'organisent, dans l'espace et dans le temps, pour obtenir et consommer leur nourriture » (Malassis, 1994) sont l'objet de profondes mutations sous le coup de pressions extérieures (changement climatique, organisation des chaînes de valeur...) et de facteurs intrinsèques (innovations, réduction du nombre d'agriculteurs...), et ce, dans le monde entier. Les modes de consommation se transforment sous la pression de cinq types de facteurs : (i) les facteurs démographiques et de modes de vie, (ii) les facteurs économiques, (iii) les facteurs culturels et relatifs aux valeurs, (iv) les facteurs technologiques et (v) les facteurs réglementaires (Blezat consulting et al., 2017). Au niveau mondial, « la principale préoccupation concernant l'avenir de l'alimentation et de l'agriculture est de savoir si ces systèmes seront en mesure de nourrir tout le monde de manière durable et efficace d'ici 2050 et au-delà, tout en répondant à la demande supplémentaire de produits agricoles due à des utilisations non alimentaires » (FAO, 2018a). Mais si la sécurité alimentaire est la préoccupation numéro 1 au niveau mondial, l'agroécologie<fnref n="11" />, et en particulier son déploiement à grande échelle, incluant les petites exploitations, est aussi un des enjeux pointés par la FAO (FAO, 2018b). Le maintien d'une agriculture familiale et d'un tissu rural vivant est lié à l'attractivité des métiers agricoles, autre enjeu que l'on retrouve au niveau mondial. En France, l'agriculture est engagée dans la transition agroécologique pour accroître sa résilience (s'adapter au changement climatique), réduire son impact environnemental (moins de pesticides, d'antibiotiques, de fertilisants...), respecter le bien-être animal, et procurer à l'agriculteur un revenu décent.

En parallèle de ces grandes évolutions des modes de production et de consom-
mation alimentaires, un autre phénomène émerge dans les systèmes alimentaires :
il s'agit du numérique, qui s'y déploie, comme dans tous les secteurs de l'économie,
car ce sont « des technologies polyvalentes qui transforment les processus et
la vie dans tous les domaines de la planète » (Scholz et al., 2018). On parle alors
d'agriculture numérique.

Par « agriculture numérique », on entend une agriculture – et au-delà, un
système alimentaire – « qui utilise les technologies de l'information et de la
communication (TIC) : technologies d'acquisition de données (satellites, capteurs,
objets connectés, smartphones...), de transfert et de stockage (couverture
3G/4G, réseaux bas débit terrestres ou satellitaires, clouds) et technologies de
traitement embarquées ou déportées (supercalculateurs accessibles par des

<footnote n="11">11. Nous reprenons ici la définition de (Caquet et al. 2020): « L'agroécologie est à la fois un domaine scientifique, une pratique et un mouvement social. [...] L'agroécologie est avant tout un nouveau paradigme qui vise à valoriser les processus biologiques pour couvrir à la fois des attentes de production agricole et d'autres services écosystémiques des agrosystèmes : protéger les ressources, contribuer à atténuer le changement climatique, préserver les habitats et les patrimoines culturels. »</footnote>
réseaux de communication très haut débit) [...] et ceci à toutes les échelles de la production agricole et de son écosystème, que ce soit au niveau de l'exploitation (optimisation des opérations culturales, de la conduite de troupeau...), dans les services d'accompagnement (nouveaux services de conseil agricole basés sur des données collectées automatiquement), ou à des échelles plus grandes comme dans un territoire (gestion de l'eau) ou dans une chaîne de valeur (lkeualioration des intrants comme par exemple les semences<fnref n="12" />, meilleure adéquation entre la production et le marché...).» (Bellon-Maurel et Huyghe, 2016). Il est important de préciser qu'il existe aujourd'hui un consensus au niveau mondial sur la définition de l'agriculture numérique, qui s'appuie globalement sur ces mêmes leviers : la multiplication des données collectées « sur le terrain », la place de l'intelligence artificielle, la connectivité, l'automatisation. Aujourd'hui, ce consensus exclut la génomique, dont les données sont collectées en laboratoire. C'est pourquoi, dans cet ouvrage, nous prenons délibérément le parti de ne pas l'aborder. Des connexions entre ces deux sujets seront données en conclusion (en particulier avec l'intérêt de collecte de données très fines pour caractériser l'environnement).

L'usage de technologies numériques en agriculture, initié il y a une cinquantaine d'années (satellites, puis capacités de calcul, GPS, etc.), est aujourd'hui démultiplié avec de nouveaux systèmes d'acquisition de données massives (satellites Sentinel, objets connectés et Internet des objets – IoT –, phénotypage haut débit, traçabilité dans les filières) et l'explosion des capacités de traitement. Le terme « agriculture numérique » a été proposé dès le début des années 2000, alors que le concept d'agriculture de précision (precision agriculture) est présent depuis le milieu des années quatre-vingt-dix dans la littérature. Le nombre d'articles (en journaux ou conférences) sur l'agriculture numérique (« Digital Agriculture » dans le titre, mots clés et résumé) a stagné en-dessous de 10 par an jusqu'en 2017, après quoi il connaît une croissance exponentielle, avec 59 publications en 2019, dont 6 issues d'un numéro spécial du JNAS – Wageningen Journal of Life Sciences (pour 1 000 publications en 2019 sur l'agriculture de précision) et 94 publications en 2020. Le concept est donc encore naissant, y compris en recherche. Dans la sphère politique, c'est vers les années 2010-2015 que son importance se renforce, avec des rapports d'experts et des prises de position politiques favorables au développement du numérique en agriculture, aux USA (The Hale Group & LSC, 2014), en France (Rapport « Agriculture innovation 2025 » en 2015¹³), en Europe (Déclaration « A smart and sustainable digital future for European agriculture and rural areas »

<footnote n="12">12. L'amélioration des semences est un champ très vaste allant de la génomique (connaissance des potentiels génétiques) au phénotypage (mesure de l'expression de ces potentiels) et aux relations entre les deux ; l'agriculture numérique aborde l'amélioration génétique vía le phénotypage, du fait des possibilités accrues de caractérisation des plantes ou des animaux, amenées par les nouveaux capteurs ; elle n'intègre pas la recherche génomique, qui est menée en amont.</footnote>

<footnote n="13">13. https://agriculture.gouv.fr/sites/minagri/files/rapport-agriculture-innovation2025.pdf</footnote>
en 2019¹⁴), ou au niveau mondial (Dinash et al., 2017; FAO, 2019; OCDE, 2019). En France, le numérique, les objets connectés, l'agriculture de précision, la valorisation des données, sont identifiés comme des technologies-clés du domaine de l'agriculture et de l'agroalimentaire (DGE, 2019).

Ainsi, le développement du numérique, apparemment inéluctable dans la chaîne agroalimentaire, est souvent vu par les gouvernements et les experts comme une opportunité à saisir pour contribuer à l'évolution de l'agriculture, au bénéfice des agriculteurs, des consommateurs et plus généralement de la société. Qu'en est-il réellement ? Comment des instituts de recherche comme INRAE ou Inria peuvent-ils accompagner cette mutation ?

L'ambition de ce livre blanc est d'instruire ces questions. Celles-ci ont déjà été abordées ces dernières années par de nombreux ouvrages, mais peu de livres blancs (parmi les plus complets, citons Isaac et Pouyat, 2015 et Scandurra et al., 2020). L'originalité de ce livre blanc sera d'étudier dans quelle mesure le numérique peut contribuer à l'agroécologie et comment orienter les recherches en ce sens, en tentant de répondre à la question suivante : quelles sont les recherches nécessaires pour comprendre, maîtriser, préparer et accompagner le déploiement du numérique en agriculture et dans la chaîne alimentaire, en prenant en compte la manière dont il va transformer les filières et leur écosystème, avec comme objectif de le mettre au service de l'agriculture, des agriculteurs et du bien commun ? Nous avons pris le parti de nous concentrer sur les besoins en recherche, et de ne pas aborder le domaine de l'innovation, qui est très dynamique et donc très mouvant – avec de nombreuses startups dans le domaine – ce qui aurait rendu l'ouvrage rapidement obsolète. Nous étudierons en particulier le rôle que le numérique peut jouer pour le développement de l'agroécologie et des systèmes alimentaires durables. Nous souhaitons, avec cet ouvrage, apporter un état des lieux de l'existant, et proposer des voies qui, nous l'espérons, nous mèneraient collectivement à une recherche et une innovation responsables en agriculture numérique (Owen et al., 2012).

Le livre blanc est bâti selon le plan suivant : dans un premier temps seront présentés les enjeux de la transformation des chaînes agricoles et alimentaires ; puis un état de l'art permettra de faire le point sur les technologies existantes ; les opportunités offertes par le numérique, au sens large, seront ensuite explorées, ainsi que les risques liés à un développement non maîtrisé de l'agriculture numérique. Le cœur de la réflexion fera enfin émerger les questions et défis techniques qui se posent pour développer l'agriculture numérique du futur, notamment ceux qui pourront mobiliser les équipes de recherche de nos deux instituts.

<footnote n="14">14. Disponible sur https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/eu-member-states-join-forces-digitalisation-european-agriculture-and-rural-areas</footnote>
2

# Quels défis pour l'agriculture ?

Auteurs – Benoît Dedieu, Emmanuel Prados.

Remerciements (contribution, relecture, édition) – Véronique Bellon-Maurel, Ludovic Brossard, Frédérick Garcia, Nathalie Mitton, Alexandre Termier.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>
L'agriculture est d'ores et déjà confrontée à de nombreux défis. Ils concernent la sécurité alimentaire, les impacts environnementaux de l'agriculture et les modes d'organisation des filières. Le numérique peut-il aider à construire un futur désirable pour répondre à ces enjeux ?

## 2.1 La sécurité alimentaire mondiale sous tension

La population mondiale a actuellement un taux de croissance annuel de 1,1 % et atteindrait autour de 9,5 milliards de personnes en 2050 selon le scénario médian de l'ONU. Cette croissance de la population génère une augmentation très importante de la demande alimentaire mondiale qui est aussi accélérée par le développement rapide et le changement de régime alimentaire de la Chine (Bai et al., 2020). Le système agroalimentaire mondial est de plus en plus sous contraintes, d'autant plus qu'il repose sur nombre de ressources non renouvelables, de plus en plus rares ou de plus en plus dégradées (eau douce, phosphore, pétrole, sols cultivables...). Ce système va subir de plein fouet et rapidement le changement climatique de par ses effets directs (phénomènes climatologiques extrêmes, sécheresses, etc.) comme indirects (fonte des glaciers, prolifération et propagation d'espèces et organismes nuisibles, de maladies, montée du niveau de la mer) (GIEC, 2014 ; UNESCO, 2019). Il est aussi menacé par l'effondrement de la biodiversité actuellement en cours sur les semences, pollinisateurs, auxiliaires des cultures..., qui met en danger de nombreux services écosystémiques nécessaires à son bon fonctionnement (FAO, 2019a). Les conflits d'usage sur les produits, la terre et l'eau vont également s'amplifier avec par exemple la valorisation énergétique de la biomasse et la mise en place de programmes d'afforestation/ reforestation pour la capture de CO₂ (techniques dites « d'émissions négatives » désormais indispensables dans tous les scénaroirs du GIEC limitant l'augmentation de température à 2°C). De plus, pour un certain nombre de céréales critiques<fnref n="15" /> pour la sécurité alimentaire, les rendements agricoles semblent avoir atteint leurs limites dans les pays développés<fnref n="16" />. Enfin, le système agroalimentaire actuel est peu résilient. Il dépend par exemple de ressources globalisées mal réparties sur le globe (phosphore, pétrole, etc.) et de tout un ensemble de systèmes exogènes potentiellement fragiles tels que les systèmes de transport et de logistique à flux tendu, les marchés mondiaux et la finance (spéculation, volatilité des prix...),

<footnote n="15">15. i.e. qui constituent la base des régimes alimentaire.</footnote>

<footnote n="16">16. Voir par exemple les analyses de l'académie d'agriculture de France sur l'évolution du rendement moyen annuel du blé France entière de 1815 à 2018 et sur celle du maïs de 1960 à 2017.</footnote>
les flux de travailleurs saisonniers migrants. La crise sanitaire de la Covid-19 a mis en évidence quelques-unes de ces fragilités<fnref n="17" />.

La tension grandissante entre offre et demande nous amène à un risque de pénurie alimentaire à moyen terme à l'échelle mondiale et à de nombreuses conséquences géopolitiques (Brown, 2012). Les dernières statistiques de la FAO montrent que la faim progresse de nouveau (FAO, 2017). Il existe cependant des leviers et des marges de manœuvre potentiellement très importants comme par exemple des changements de régime alimentaire dans les pays développés, la réduction drastique des pertes et gaspillages (FAO, 2019b), les capacités de recyclage et de valorisation des sous-produits et coproduits, l'amélioration des techniques de production ainsi que les modes d'organisation du système agro-alimentaire de façon à augmenter sa résilience et ses capacités d'adaptation. Ces leviers sont probablement à notre portée, mais il est crucial d'avancer très vite sur ces questions.

Parallèlement à ces enjeux de sécurité alimentaire, l'OMS observe que 13 % des adultes dans le monde sont obèses. Cette autre face de la malnutrition et le développement de maladies chroniques afférentes (cancer, diabète, accidents cardiovasculaires) sont d'autres points de critiques du système agroalimentaire, notamment via la fabrication d'aliments ultratransformés et bien souvent très riches en sucres. Il en est de même pour l'utilisation des antibiotiques comme facteurs de croissance dans certains modèles d'élevage. Ces questions de santé liées à l'alimentation sont de plus en plus présentes (cf. en France les États généraux de l'alimentation et la loi Égalim<fnref n="18" /> en 2017-2018). Elles conduisent à la recherche d'une alimentation saine et durable, accessible à tous, plutôt de proximité, agro-écologique et avec des processus de transformation réduits ("minimal processing").

<footnote n="17">17. Voir par exemple le communiqué de presse du Cirad du 29/04/2020 (https://www.cirad.fr/actualites/toutes-les-actualites/communiques-de-presse/2020/pandemie-coronavirus-menace-agriculture-alimentation) et l'analyse de l'association les Greniers d'Abondance du 16/04/2020 (https://resiliencealimentaire.org/covid-19-qui-veille-au-grain-pour-demain-lanalyse).</footnote>

<footnote n="18">18. Voir le numéro 1566 (2017) du magazine Alim'agri du ministère de l'Agriculture et de l'Alimentation qui résume les différents chantiers https://agriculture.gouv.fr/alimagri-les-etats-generaux-de-l'alimentation. La loi Égalim (agriculture et alimentation), qui fait suite à ces travaux a été promulguée en 2018.</footnote>
## 2.2 De l'urgence de réduire les impacts environnementaux négatifs de l'agriculture

Le système productif agricole basé sur une agriculture intensive a une responsabilité majeure dans l'effondrement en cours de la biodiversité (Sánchez-Bayo et Wyckhuys, 2019)<fnref n="19" />, la dégradation de la fertilité des sols et celle de la qualité de l'eau (Caquet et al., 2020). Il est urgent de réduire de manière drastique l'usage des produits phytosanitaires et des fertilisants minéraux, et plus généralement de réconcilier l'agriculture et l'environnement. Enfin, il s'agit de repenser nos interactions avec les écosystèmes dits « naturels », la faune sauvage, les réserves de biodiversité forestière et pastorale, « naturel » ne voulant pas dire en dehors de toute intervention et activité humaine. Améliorer le bien-être des animaux de rente est tout aussi essentiel : il s'agit de considérer les animaux comme des sujets, à la fois sensibles, dotés de conscience, coopérant avec l'éleveur, et non plus seulement comme des objets dotés d'un fonctionnement biologique et ainsi de concevoir des systèmes d'élevage respectueux des animaux, leur prodiguant une bonne vie et une mort acceptable (Porcher, 2011).

La circulation des zoonoses (la Covid-19 et d'autres zoonoses récentes telles que H1N1) nous rappelle la porosité entre le monde animal – sauvage et domestique – et le monde des humains du point de vue de certaines maladies. De fait, d'après l'OIE (organisation internationale de la santé animale) plus de 60 % des maladies infectieuses humaines sont zoonotiques et ce chiffre augmente si l'on s'intéresse aux maladies infectieuses émergentes (70 %)<fnref n="20" />. Plus généralement, les interactions entre les santés animale, humaine et celle des écosystèmes conduisent désormais à penser « une seule santé » (Gibbs, 2014 ; Zinsstag et al., 2015).

Enfin, l'agriculture est le troisième poste d'émissions de gaz à effet de serre (GES) de la France (19 % du total national en 2018) (CITEPA, 2018). Les engins agricoles et sylvicoles ne représentent que 12 % de ces émissions quand l'élevage en représente 48 % (principalement *via* les émissions de méthane) et les cultures 40 % (principalement *via* l'émission de protoxyde d'azote lors de la fertilisation des sols). Les émissions agricoles ont diminué de 8 % entre 1990 et 2018 (les émissions nationales de GES ont augmenté dans le même temps de 6 %). Il faudra donc décupler les transformations et efforts pour être compatibles avec la stratégie

<footnote n="19">19. En trente ans, près de 80 % des insectes ont disparu en Europe.</footnote>

<footnote n="20">20. Voir https://www.oie.int/fr/pour-les-medias/une-seule-sante/</footnote>
nationale bas carbone<fnref n="21" /> de la France et ses engagements dans les accords de Paris. Dans ce contexte, les cultures, les forêts et les espaces de prairies et de parcours pourraient nous être de grand secours car ils jouent un rôle important dans le stockage du carbone<fnref n="22" />. Le projet « 4 pour 1 000 » engagé par INRAE vise par exemple à augmenter chaque année de 0,4 % le stockage de carbone dans tous les sols agricoles du monde (soit l'équivalent à l'échelle mondiale des émissions annuelles de CO₂ liées aux activités humaines)<fnref n="23" />, en développant des pratiques culturales comme les cultures intermédiaires, l'agroforesterie intraparcellaire et les prairies temporaires dans les rotations culturales.

## 2.3 Des dynamiques agricoles qui ont favorisé intensification et spécialisation

L'activité agricole est partie prenante de filières où se construisent, se verrouillent, mais aussi se transforment et s'inventent des modèles de production agricole et de transformation. Le modèle agroalimentaire impose à tous les maillons de la chaîne des impératifs de compétitivité et de sécurité sanitaire coûteux liés aux process et à la mobilité des produits. Ces filières s'insèrent dans des régimes sociotechniques<fnref n="24" /> dont la première logique est celle de la compétitivité par les prix (le plus bas possible). Cette logique est permise par l'accroissement de la productivité globale du travail avec la substitution de ce facteur par du capital (sous la forme de machines de plus en plus performantes et de bâtiments automatisés et à l'ambiance contrôlée) et par une mise en concurrence de la main d'œuvre ; elle est exacerbée par la mondialisation. Le fonctionnement de ce système repose de fait sur des usages intensifs de toujours plus de technologies de plus en plus sophistiquées et dont les usagers ont tendance à devenir progressivement dépendants (machines agricoles, bio-technologies, pesticides, etc.). Ceci mène entre autres à la diminution régulière

<footnote n="21">21. La stratégie SNBC 2018-2019 vise une réduction de 18 % des émissions du secteur agricole en 2030 par rapport à 2015 et de 46 % à l'horizon 2050. Elle vise une réduction globale de 40 % des émissions de gaz à effet de serre en 2030 (par rapport à 1990) et la neutralité carbone, soit zéro émission nette à l'horizon 2050.</footnote>

<footnote n="22">22. Par exemple, les forêts stockent l'équivalent de 15 % des émissions de GES nationales d'après l'ONF.</footnote>

<footnote n="23">23. L'initiative « 4 %o sur les sols pour la sécurité alimentaire et le climat », lancée par la Francue à l'occasion de la Conférence de Paris sur le climat (COP-21), propose d'augmenter chaque année de 0,4 % le stock de carbone présent dans tous les sols du monde. Ce chiffre résulte d'un calcul initial simple, considérant que l'ensemble des émissions annuelles de CO₂ dues aux activités humaines représente actuellement, au niveau mondial, l'équivalent de 0,4 % du stock de carbone (C) des sols de la planète (environ 2 400 gigatonnes de C). Un stockage annuel de 4 pour 1 000 (4 %o ou 0,4 %) sur toute la profondeur du sol compenserait alors l'ensemble de ces émissions.</footnote>

<footnote n="24">24. Au sens de Geels (2002) et du cadre de la «multi level perspective» : un régime est un réseau tissé entre différents acteurs économiques et sociaux autour d'un produit, d'un service ou dans notre cas d'un modèle agricole. Les acteurs privés et coopératifs des filières en sont partie prenante, mais l'enseignement, la recherche, le système de conseil aux agriculteurs, les politiques publiques nationales ou européennes etc. peuvent renforcer le régime volontairement ou non.</footnote>
des emplois agricoles dans tous les pays de l'OCDE dont la France<fnref n="25" /> et à la spécialisation d'un nombre croissant d'exploitations dans un unique secteur productif. Des fermes individuelles aux consommateurs en passant par la PAC (Politique Agricole Commune), les centrales d'achat et les multinationales oligopolistiques, l'organisation de ce système est animée par des tensions et des rapports de forces déséquilibrés entre des acteurs ayant des intérêts divers, parfois divergents, favorisant les verrouillages. L'activité agricole s'insère par ailleurs dans des territoires dont beaucoup se sont spécialisés, entraînant par exemple la dissociation spatiale des productions animales et végétales et la concentration géographique des filières. Tout cet ensemble forme un système d'une grande complexité, caractérisé par la spécialisation et l'interdépendance de ses éléments à différentes échelles, qui a un coût très important en termes de ressources consommées. Cela amplifie les instabilités et multiplie les risques de défaillances. Cela constitue enfin un frein considérable aux changements.

## 2.4 Quels modèles agricoles pour demain ?

Le débat sur les modèles agricoles qui seraient susceptibles de répondre au mieux aux défis est largement ouvert, notamment depuis que l'agriculture biologique prend de l'ampleur en France (elle représente désormais 8 % des surfaces) et avec la promotion de l'agroécologie. Ces débats dépassent le cadre national et ils ont acquis une consistance internationale. En 2016, le HLPE (High Level Panel of Experts) de la FAO proposait de traiter de l'avenir de l'agriculture (élevage inclus) avec deux modèles types : celui de l'intensification durable et celui de l'agroécologie (HLPE, 2016). Le premier se situe dans le prolongement des tendances actuelles d'amélioration de l'efficience des processus et d'insertion dans des logiques de filières longues. Il s'appuie sur les connaissances scientifiques les plus pointues et sur les avancées technologiques permises par l'agriculture et l'élevage de précision ainsi que la génomique. Le second modèle type promeut une agriculture fondée sur des fonctionnements naturels et une inclusion dans des systèmes alimentaires de proximité et souverains. Il privilégie la diversité sous toutes ses formes (biodiversité, diversité et intégration des activités agricoles et d'élevage), les apprentissages entre pairs et la recherche de cohérences de systèmes tournés vers l'autonomie vis-à-vis des intrants et l'économie de charges. L'agriculture biologique en est une déclinaison (voir encadré Métaprogramme Métabio d'INRAE). Ce modèle est de plus en plus soutenu par le monde associatif et les collectivités locales qui développent des projets alimentaires territoriaux

<footnote n="25">25. Dans certaines régions du monde, et en premier lieu en Afrique, les dynamiques démographiques et le peu de perspectives offertes par les secteurs de l'industrie et des services requièrent d'intégrer dans les défis pour l'agriculture la création d'emplois en milieu rural et périurbain. Ceci concerne aussi certains territoires d'arrière-pays en France.</footnote>
et qui sont fortement déterminés à promouvoir des filières courtes. Des modélisations plus fines ont aussi été proposées ; en particulier Therond et al. (2017) distinguent huit modèles agricoles positionnés sur deux axes : dépendance aux intrants versus la mise en œuvre des services écosystémiques ; ancrage territorial des produits alimentaires versus filières longues.

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Par exemple...

Le métaprogramme « INRAE METABIO » lancé en 2019 et dédié au « Changement d'échelle de l'agriculture biologique » propose d'explorer l'hypothèse où l'offre nationale de produits issus de l'agriculture biologique deviendrait majoritaire, dans un contexte de forte demande et de transition agroécologique. Les enjeux, les leviers et les conséquences du changement d'échelle de l'agriculture biologique sur l'ensemble du système agroalimentaire sont étudiés. L'objectif est d'élaborer des propositions scientifiquement étayées pour anticiper les conséquences et accompagner le déploiement des systèmes agrialimentaires AB.

Un deuxième type de débat sur les modèles tourne autour des caractéristiques structurelles des exploitations qui pourraient relever les défis énoncés plus haut. L'agriculture familiale se distingue alors de modèles plus capitalistiques, dont l'agriculture de firme décrite par Gasselin et al. (2015) ainsi qu'Hervieu et Purseigle (2013). Dans le premier cas, le capital et le travail sont aux mains de la famille alors que dans le second, le capital est détenu par des acteurs non agricoles et tous les travailleurs sont des salariés. Ce dernier préfigure une agriculture des mégafermes<fnref n="26" /> qui fonde sa cohérence sur le très haut niveau de productivité du travail, rendu accessible par de très grandes dimensions, et par une mécanisation et, de plus en plus, une automatisation adaptée.

Il y a des croisements entre ces deux typologies de modèles car l'agroécologie est plutôt familiale quand l'intensification durable est plutôt capitalistique. Mais la diversité des systèmes ne saurait se résumer à ces archétypes. Les situations hybrides d'une agriculture dite « du milieu » sont par ailleurs légion. Enfin, leur confrontation dans le débat sociétal ou professionnel n'exclut pas les formes de coexistence dans les territoires, qui peut être spatiale, autour du travail (des échanges), et dans l'approvisionnement alimentaire des villes. Quel que soit le modèle, les actifs agricoles veulent des revenus corrects et un travail décent (Ghai,

<footnote n="26">26. La plus grande ferme du monde est localisée en Chine avec approximativement 40 000 vaches laitières, une plus grande (100 000 vaches) est en construction... Bien au-delà de notre très controversée ferme de 1 000 vaches !</footnote>
2003), c'est à dire qui préserve la santé, la protection sociale et la capacité des personnes à peser sur leur devenir. Ils veulent aussi un travail qui ait du sens, de l'utilité et de la beauté et qui préserve les relations avec les autres.

## 2.5 L'inscription territoriale de l'agriculture

L'inscription territoriale de l'agriculture est un autre élément qu'il faut positionner dans ce débat sur les modèles agricoles. La question de l'inscription territoriale des modèles s'articule autour de plusieurs nécessités : celle du développement économique et social de ces territoires, celle de l'augmentation de leur résilience, celle de leur qualité environnementale et celle des opportunités d'intégration des activités favorisant la valorisation locale des sous-produits. En quoi les modèles agricoles permettent-ils de réduire les flux de matières et d'énergie ? Quelles sont les bonnes échelles de relocalisation et de rediversification des productions et des activités ? Comment les relations ville-campagne, des circuits courts, l'agriculture à proximité des villes permettent-ils de répondre à ces nécessités ? Quels stratégies et outils mobiliser (signes de qualité territoriaux comme AOP, AOC, etc.) ? Comment favoriser l'emploi et assurer une valorisation économique suffisante ? Toutes ces questions positionnent le territoire (constitué de ses espaces, ses activités et ses acteurs) comme une entité incontournable dans le traitement des enjeux que doit relever l'agriculture notamment *via* :

* l'analyse des modalités de coexistence et de confrontations des modèles agricoles (Gasselin et al., 2021) dans les sytèmes alimentaires ;

* la conception des processus de transition agroécologique territoriale (Bergez et al., 2019);

* la fourniture d'informations et d'outils d'aide à la décision aux porteurs d'enjeux et aux collectivités territoriales et services de l'État concernés par les dimensions environnementales et de santé qui relient agriculture et autres composantes des espaces formant écosystèmes, hydrosystèmes et pathosystèmes.

## Conclusion

Pour résumer, l'agriculture est désormais confrontée à des enjeux critiques de sécurité alimentaire, de pollutions et de ressources qui remettent en question les dimensions productives de l'activité et l'exercice de la profession d'agriculteur. Ils nous interrogent sur les modèles agricoles susceptibles de leur répondre. Ils nous interrogent aussi sur les territoires dans lesquels interagissent, se confrontent ou coexistent les déclinaisons concrètes de ces nouveaux modèles. Notons qu'ils relèvent de dynamiques différentes, selon les régimes sociotechniques auxquels ils sont rattachés. Souvent adossée à la ferme de grande dimension avec
peu de main-d'œuvre, l'intensification durable est rattachée aux évolutions du régime dominant, celui issu des Trente Glorieuses, qui a pris appui tout autant sur les (grandes) entreprises privées d'amont et d'aval, les grandes coopératives, le conseil issu des chambres d'agriculture, la PAC que sur une recherche au service de la prescription de solutions techniques valables dans la plupart des milieux. L'agroécologie relève encore de la niche sociotechnique, même si l'on peut constater un vrai changement de priorités de plusieurs acteurs, notamment de la recherche mais aussi des politiques publiques et de l'enseignement. L'agroécologie est aussi associée à l'idée de transition et de transformation radicale. Elle appelle au développement de connaissances, méthodes et outils explorant les leviers de cohérence et les performances de systèmes agroécologiques. Elle accompagne enfin des processus de changement, facilitant l'exploration des situations désirables, les apprentissages, des mécanisations adaptées et aidant la reconfiguration pas à pas des systèmes dans un contexte d'incomplétude des connaissances et d'incertitude sur l'effet des actions.

Dans ce contexte, le numérique est d'abord envisagé, du côté de l'agronomie et des sciences sociales, au travers de son incorporation dans les outils, machines et robots, pour la précision des informations qu'il procure et les nouveaux régimes d'aide à la décision qu'il soutient. En cela, il permet de renverser la dynamique de simplification des raisonnements et des actions qui étaient la contrepartie de l'agrandissement des surfaces exploitées par actif. En fournissant les outils pour observer et gérer ces surfaces grandissantes, le numérique agit alors comme un levier de l'intensification durable et de l'agrandissement des structures, ce dernier devenant compatible avec précision et individualisation. Parallèlement, le numérique pourrait apporter aussi des contributions au développement du modèle agroécologique dans des fermes familiales. En effet, d'une part ce dernier modèle est fondé sur des dialogues et apprentissages entre pairs et sur des liens directs avec les consommateurs : les forums, sites d'achat en ligne et autres réseaux sociaux pourraient ainsi devenir des leviers effectifs. D'autre part, même si cela reste à confirmer, le numérique peut aider à la compréhension et la gestion de la complexité biotechnique, écologique et socioéconomique de ces systèmes basés sur l'agriculture agroécologique, sans doute plus familiale et de taille plus modeste. Il peut aussi « équiper » l'agriculteur pour détecter plus vite les dysfonctionnements et l'aider à prendre des décisions (des informations « supports » de décision)
L'échelle territoriale est une autre échelle d'intérêt pour le numérique, dans sa capacité à appréhender les processus complexes mettant en lien espaces, activités et acteurs et à explorer des scénarios utiles pour l'aide à la décision multiacteur, que celle-ci relève des systèmes alimentaires, des questions environnementales ou de plus en plus des questions de santé (maladies infectieuses animales ou zoonotiques) (Charrier et al., 2020).

Au final, pour permettre une transformation rapide et à la hauteur des enjeux, il est alors nécessaire de questionner le numérique dans sa capacité à répondre aux différents acteurs et parties prenantes (publics ou privés) et à leurs besoins urgents :

* d'informations, de compréhension de la complexité des systèmes, des risques et des incertitudes ;

* d'appui à l'élaboration de stratégies et politiques, et à l'évaluation multicritère de fonctionnement ou de scénarios, aux différentes échelles (européenne, nationale, régionale et territoriale) ;

* d'appui à la décision et à la gestion de compromis en situation mono et multiacteur ;

* et enfin d'appui à l'action concrète dans ses composantes reliant l'Homme, la machine et la tâche d'une part et le dialogue expérientiel entre pairs d'autre part.
3

Fondements et état de l'art

**Auteurs** – Nathalie Miton, Ludovic Brossard, Tassadit Bouadi, Frédérick Garcia, Romain Gautron, Nadine Hilgert, Dino Ienco, Christine Largouët, Evelyne Lutton, Véronique Masson, Roger Martin-Clouaire, Marie-Laure Mugnier, Pascal Neveu, Philippe Preux, Hélène Raynal, Catherine Rousset, Alexandre Termier, Véronique Bellon-Maurel.

**Remerciements (contribution, relecture, édition)** – Isabelle Piot-Lepetit.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
Après avoir décrit au chapitre précédent les enjeux de l'agriculture et en particulier ceux de l'agroécologie et des systèmes alimentaires durables, qui constitueront la « cible » de nos questionnements, nous abordons ici les fondements des technologies numériques et de leur usage en agriculture, et les recherches en cours. L'introduction a rappelé les piliers de l'agriculture numérique, qu'on peut résumer par la donnée, les capacités de traitement, la connectivité qui permet l'échange des données et informations et enfin l'automatisation. Ainsi, les défis de l'agriculture intéressent tous les niveaux du cycle de la donnée, de sa captation à son exploitation en passant par sa collecte, sa traçabilité, son traitement, son stockage, son interprétation, sa restitution ou son usage dans des systèmes automatisés ou robotisés.

## 3.1 La donnée

L'usage de technologies numériques en agriculture génère une masse de données fortement hétérogènes, pouvant aller jusqu'à constituer un "big data" (Bellon-Maurel et al., 2018) qui se caractérise par sa complexité car il comprend l'observation d'objets et milieux complexes et de natures variées à des échelles spatiotemporelles très différentes (par exemple du gène au champ) avec des interactions fortes intra et interniveaux, et l'implication de nombreux acteurs. Cette complexité amène à se poser des questions sur les données que l'on doit collecter (nature, fréquence, objectif...), afin de guider le déploiement d'une solution technique à tout niveau (matériel, logiciel, interface, etc.).

### Captation de la donnée (quoi, pourquoi, où, comment)

Les défis liés à la captation de la donnée sont à la fois matériels et logiciels. Savoir à quoi cette donnée est destinée aide à déterminer le choix du matériel de mesure.

Il faut d'abord spécifier la nature de la mesure (température, taux d'humidité de l'air, du sol, état des feuilles d'une plante, poids d'un animal, etc.) et la précision recherchée. Ces prescriptions qui émanent de la définition des besoins varient fortement d'une utilisation à une autre. Il faut ensuite s'interroger sur la manière de capter cette donnée. La nature, la taille, le poids, l'encombrement et la résistance du capteur dépendront de la nature de la mesure, de l'objet auquel elle s'applique et du milieu dans lequel il sera placé : un capteur porté par un animal sera choisi en fonction du poids et de l'encombrement du matériel et de la taille de l'animal. De même, un capteur pour des mesures en champ sur le sol ou les végétaux nécessitera une protection pour le rendre résistant à l'environnement (humidité, variations de température, résistance aux chocs...). Enfin, l'utilisation de la donnée
permet de définir l'échantillonnage, en particulier le lieu de collecte, la résolution spatiale et temporelle (Brun-Laguna et al., 2018) : doit-on déployer un capteur par m² ou par km² ? Dans le cas du suivi de la position des animaux, doit-on équiper tous les animaux du troupeau ou uniquement quelques-uns (Jabbar et al., 2017) ? Quelle est la fréquence temporelle requise et doit-elle être constante ? Certaines applications nécessiteront une régularité et des fréquences spatiales et temporelles élevées, ce à quoi la télédétection satellitaire peut répondre. D'autres se contenteront de mesures plus ponctuelles, par exemple de données participatives (Minet et al., 2017).

Les choix techniques et matériels ainsi que des méthodologies à mettre en place pour le déploiement des capteurs ont donné lieu à de nombreux travaux durant les deux dernières décennies avec des applications en production animale ou végétale : identification et géolocalisation par RFID (Ruiz-Garcia et Lunadei, 2011) ou GPS ; imagerie (2D, 3D, infrarouge, hyperspectrale), accélérométrie, acoustique, mesures biochimiques sur fluides (dont biomarqueurs), automates de mesure tels que bascules de pesée, compteurs à eau ou à lait, distributeurs d'aliments, etc. (Chastant-Maillard et Saint-Dizier, 2016 ; Halachmi et al., 2019). Dans la plupart des cas, des compromis sont à faire entre coût, résolution, précision et praticité (Foubert et Mitton, 2019). Les recherches visent à limiter ces concessions, soit en réalisant des capteurs toujours plus précis, plus économes en énergie, plus petits, moins intrusifs et à moindre coût, soit en concevant des dispositifs d'acquisition massive de données (à base d'images satellitaires, drones...). Le déploiement de nouvelles constellations de satellites (Sentinel2²⁷), dont les images à haute résolution spatiale et temporelle sont mises gratuitement à disposition, offre de nouvelles opportunités de suivi.

En conclusion, ces travaux de mise au point de systèmes d'acquisition, par nature pluridisciplinaires, doivent associer agronomes, biologistes, zootechniciens, généticiens, informaticiens, électroniciens et utilisateurs finaux pour satisfaire les attentes des utilisateurs (parfois eux-mêmes chercheurs d'un autre domaine) en combinant la connaissance des objets d'étude, de leurs spécificités et de leurs contraintes, et la connaissance des technologies numériques.

<footnote n="27">27. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2</footnote>
<figure><img src="image_8.png" /></figure>

## Par exemple...

Plusieurs unités INRAE mettent au point de tels dispositifs d'acquisition pour le phénotypage ou le suivi des animaux ou des cultures. En voici quelques exemples. L'Unité Mixte de Recheche (UMR) **PEGASE** a développé en collaboration avec l'Institut Technique Agricole **IDELE** et la société **3D Ouest** un portique d'acquisition haut débit d'images 3D et les méthodes de traitement associées pour estimer l'état corporel et la morphologie des vaches laitières. L'Unité Expérimentale (UE) **PEAT** et l'UMR **BOA** ont développé une mangeoire automatique pour étudier les quantités ingérées et le comportement alimentaire individuel des volailles élevées en groupes. Le détecteur électronique de chevauchement « **ALPHA** » (Société Wallace), basé sur un lecteur RFID autonome porté par un bélier, a été conçu par l'UMR **SELMET** pour une détection automatisée des chaleurs chez les moutons notamment en élevage extensif. Dans le domaine végétal, l'UMR **ITAP** et l'Unité Mixte Technologique (UMT) **CAPTE** mettent au point des capteurs optiques, pour le phénotypage ou pour la détection précoce des maladies des plantes. L'UMR **TETIS** utilise la télédétection satellitaire pour détecter des dysfonctionnements dans les parcelles. L'acquisition de données phénotypiques à l'aide de capteurs fait l'objet de programmes et d'infrastructures de recherche de grande ampleur tels que **PHENOME** sur la caractérisation des plantes cultivées, en serre et en champ ou **IN SYLVA** sur la forêt. Les données qui en sont issues permettent d'améliorer les capacités prédictives des modèles et leur prise en compte des interactions entre génotypes et environnement. Plus largement, des dispositifs de phénotypage haut-débit sont aussi développés et testés dans les unités expérimentales animales et végétales d'INRAE.

## Collecte et transmission de la donnée (Quelle donnée envoyer, quand, comment ?)

Une fois la donnée acquise, il s'agit de la transmettre. Si certains systèmes utilisent des liaisons filaires (Ethernet, série...), celles-ci sont parfois impossibles et les capteurs doivent alors être équipés d'un moyen de communication sans fil, ce qui soulève de nouveaux défis. La captation et la transmission de la donnée en agriculture font de plus en plus appel aux technologies de l'Internet des objets (Zhao et al., 2010), en particulier la RFID et les réseaux de capteurs sans fil, avec des spécificités liées à l'agriculture.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Suivi des animaux en élevage extensif © Selmet – CIRAD.</figcaption></figure>

La plupart des capteurs sans liaison filaire reposent sur une énergie limitée (par exemple batterie) et/ou variable (par exemple *via* un capteur solaire) qu'il faut donc préserver. La transmission de la donnée est souvent le facteur le plus consommateur d'énergie et l'un des plus gros défis. On cherchera donc à limiter la quantité de données à envoyer tout en maintenant une fréquence d'envoi nécessaire au bon fonctionnement de l'application. Les recherches se concentrent alors sur le traitement de la donnée dans le capteur, lui-même contraint en capacité de calcul et de mémoire : agrégation spatiale et/ou temporelle des données (Salim et al., 2020) ainsi que sur des méthodes d'intelligence artificielle allégées. Par exemple, on exploite la corrélation entre deux grandeurs (comme température et humidité) afin de ne transmettre qu'une des deux valeurs et interpréter la seconde. On peut aussi prédire localement la prochaine valeur mesurée, et ne la transmettre que si elle ne correspond pas à la valeur prédite. Plus une application est exigeante en résolution temporelle ou en précision, plus on devra effectuer d'envois. Il y a donc là aussi un compromis à considérer entre efficacité, précision et coût.
<figure><img src="image_10.png" /></figure>

Par exemple...

Les équipes-projets **FUN** et **EVA** d'Inria travaillent sur la collecte de données pour l'agriculture *via* des réseaux de capteurs sans fil. Elles travaillent à la fois sur les protocoles réseau spécifiques et sur les données à remonter afin de ne pas saturer les medias de communication et réduire la consommation énergétique de ces transmissions. En particulier, l'équipe-projet **FUN** déploie des capteurs dans des vignes en Afrique du Sud pour mieux gérer l'arrosage et la gestion de l'eau et collabore avec Sencrop qui déploie des capteurs dans les cultures de céréales et de pommes de terre. **EVA** déploie des capteurs sur des pêchers en Argentine pour prévenir du gel.

Le choix de la technologie de communication dépendra de la quantité de données à remonter, de la distance, mais également du lieu de déploiement des capteurs. La remontée à fréquence faible (par exemple une température une fois par jour) utilisera une technologie longue portée à faible débit et faible consommation alors qu'une mesure exigée à haute fréquence (le suivi des animaux par vidéo) demandera du haut débit. Les points de mesure peuvent se situer dans des zones non couvertes par une technologie cellulaire (de type 3G/4G/5G ou LPWAN – *Low Power Wide Area Network*), ce qui exigera de mettre en place des mécanismes réseaux spécifiques, tels que le routage (action de relayer les données de proche en proche jusqu'à atteindre la station de base), qui doit intégrer les contraintes et exigences des applications et les limitations matérielles et caractéristiques des technologies radio existantes (*Foubert et Mitton, 2021*) et de l'environnement dans lequel les capteurs sont déployés (*Ferreira et al., 2020*). Une difficulté supplémentaire tient à l'hétérogénéité des technologies qui doivent coexister et parfois coopérer, et aux défis plus généraux de l'Internet des objets (IoT), traités par ailleurs dans le livre blanc Inria sur l'Internet des objets<fnref n="28" />.

Enfin, dans les zones blanches, des solutions mobiles émergent pour mois-
sonner la donnée, de solutions très frugales (des << puits de données >> mobiles
portables dans des sacs à dos comme le projet COWSHED en Afrique<fnref n="29" />) à des
solutions high tech avec des << puits >> volants (drones ou nanosatellites). Ces
derniers peuvent collecter des données soit à partir de milliers d'objets connectés
à faible débit (protocolo LoRa), soit à un débit plus élevé (c'est-à-dire 100 kB par
transmission) à partir d'un nombre plus restreint (une centaine) de terminaux

<footnote n="28">28. Les défis scientifiques de l'Internet des objets. Livre Blanc Inria. À paraître.</footnote>

<footnote n="29">29. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03102190/document</footnote>
au sol (protocole UHF). Les applications dans le domaine de l'agriculture se développent, par exemple en Australie où les agriculteurs contrôlent à distance le niveau des réservoirs d'irrigation par nanosatellites<fnref n="30" />.

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

## Définition

L'Internet des objets ou IoT (Internet of Things) est l'interconnexion entre l'Internet et des objets, des lieux et des environnements physiques. L'appellation désigne un nombre croissant d'objets connectés à l'Internet permettant ainsi une communication entre nos biens dits physiques et leurs existences numériques. L'IoT réunit un grand nombre de technologies hétérogènes, allant de la simple étiquette RFID aux applications sur téléphones portables en passant par les réseaux de capteurs sans fil. Les technologies de communication radio sont diverses et présentent des spécificités différentes en termes de débit, consommation, portée, etc. Les capteurs peuvent présenter des microcontrôleurs plus ou moins puissants et consommateurs d'énergie.

## Stockage et échange de la donnée, traçabilité

Une fois les données captées et transmises, elles peuvent avoir différents usages. Premièrement, elles peuvent être stockées et traitées pour en extraire de la connaissance, anticiper des dysfonctionnements, etc. Ces données peuvent être très hétérogènes, de qualité variable, présenter des échantillonnages très différents car elles sont issues de diverses sources (capteurs physiques, capteurs « humains », voire résultats de simulations) et en grande quantité (grand nombre de points de captation, fréquence temporelle potentiellement élevée). Les méthodes issues de la gestion des données multivariées et aujourd'hui du big data permettent de répondre aux enjeux de volume, de vitesse de traitement, et de diversité des formats et des sources (Bellon-Maurel et al., 2018). Le préalable pour leur bonne valorisation est que les données répondent aux principes directeurs des « données FAIR » (Findable, Accessible, Interoperable et Reusable)<fnref n="31" />, qui garantissent la capacité des systèmes informatiques à trouver, interopérer et réutiliser des données avec une intervention humaine minimale. Ainsi, une nouvelle génération de systèmes d'information adaptée à l'agriculture est attendue pour

<footnote n="30">30. https://which-50.com/world-first-australian-iot-uses-satellites-to-monitor-farmers-tanks-rain-levels/</footnote>

<footnote n="31">31. Wilkinson et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3, 160018. doi:10.1038/sdata.2016.18.</footnote>
gérer et structurer ces masses de données complexes en implémentant les principes FAIR. Métadonnées et données doivent être bien décrites, en s'appuyant sur des ressources sémantiques (ontologie, taxonomie, thésaurus), pour être comprises et pour faciliter leur accès *via* des protocoles standardisés.

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

## Par exemple...

À INRAE, des centres automatisés de traitement de l'information (CATI) fédèrent et structurent les compétences, méthodologies et technologies pour faciliter la réutilisation des données, comme par exemple le centre automatisé de traitement de l'information CATI SICPA (Systèmes d'informations et calcul pour le phénotypage animal), le CATI Codex (phénotypage végétal) ou le CATI GEDEOP (GEstion des Données d'Expérimentations, d'Observations et de Pratiques sur les agro-socioécosystèmes).

Enfin se pose la question de la validation de la donnée, un sujet qui devient central avec l'accroissement des quantités collectées : la valeur mesurée est-elle correcte ? pour quelles applications et dans quelles conditions ?

Il existe une variété de SGBD (Systèmes de Gestion de Bases de Données), selon le modèle de données utilisé, le modèle relationnel étant aujourd'hui le plus répandu. Par exemple, *Benchini et Stöckle* (2007) ont couplé un modèle dynamique de simulation des systèmes de culture avec une base de données relationnelle afin d'obtenir un stockage et une analyse efficaces de données du modèle, à l'échelle de l'exploitation agricole. Mais lorsqu'il s'agit de gérer de très grands volumes (de l'ordre du pétaoctet), ou des données complexes et hétérogènes (graphes, documents, etc.) dans des contextes fortement distribués (serveurs distants, Internet des objets, etc.), les bases de données de type *NoSQL* exploitant un autre modèle de données – qui relâche certaines contraintes conceptuelles du modèle relationnel – sont plus pertinentes.

Dans d'autres cas, l'utilité principale de la donnée est d'être partagée par des acteurs multiples, par exemple pour limiter des fraudes ou attester certains processus (respect d'un parcours, respect de la chaîne de froid, d'une production locale ou sans insecticides). Un des outils numériques les plus prometteurs actuellement pour assurer cela est la *blockchain* (Bermeo-Almeida et al., 2018). La *blockchain* implémente une base de données distribuée ne nécessitant aucune entité de contrôle, datant et garantissant l'intégrité des éléments qui la composent. En agriculture, elle permet d'enregistrer les étapes de vie d'un produit
et assure sa traçabilité (Kamilaris et al., 2019). Ses avantages sont multiples (cf chapitre 4 – opportunités) : transparence, suivi des transactions entre agriculteurs, fournisseurs, acheteurs, consommateurs, etc. Dans certaines filières, la mise en place d'une blockchain permet de se passer de certification longue et coûteuse (Lin et al., 2017).

Cependant, l'utilisation de la blockchain soulève de nouveaux défis numériques et organisationnels. Les risques de piratage informatique inhérents à tout système d'information existent. De plus, les blockchains, initialement conçues pour assurer des flux et partages de biens intangibles (monnaie, certificats, diplômes), ne sont pas infaillibles quand le flux informationnel doit être couplé à un flux physique, comme en agriculture et en agro-alimentaire : il faut s'assurer que les données numériques représentent à l'identique le flux physique. Par ailleurs, la confiance instaurée dans une blockchain repose sur le mécanisme de « preuve de travail » (des opérations informatiques) qui valide les nouveaux blocs à intégrer. Les blockchains publiques s'appuient sur de grandes quantités de « preuves de travail », d'où une très forte consommation énergétique. C'est pourquoi les recherches actuelles se penchent sur la réduction de la complexité de ces algorithmes cryptographiques pour en réduire la consommation.

## 3.2 Modélisation, simulation et optimisation

Si la donnée constitue un levier majeur de l'agriculture numérique, la modélisation se révèle également indispensable pour relier les mesures et observations aux interprétations et préconisations qui viennent aider les acteurs de la filière agricole à mieux comprendre, piloter et améliorer leurs systèmes de production.

Dans le domaine de l'agriculture et de la recherche agronomique, la modélisation est une démarche scientifique qui a émergé très tôt, avec comme principal objectif la prédiction des récoltes : chez les Égyptiens sous le règne de Sésوstris Ier, avec l'utilisation des hauteurs de crues pour prédire la richesse des récoltes à venir (Gros de Beler, 1998), ou encore chez les paysans incas qui connaissaient plusieurs mois à l'avance les cycles agricoles en observant la nature (Gutiérrez, 2008). Bien plus tard, les travaux pionniers de Mendel (Mendel, 1907) puis Fisher (Street, 1990) ont définitivement légitimé l'utilisation de modèles statistiques dans les domaines de la génétique et de l'agronomie. Dans la seconde partie du XXe siècle, la modélisation en agriculture s'est particulièrement développée dans l'économie rurale, pour la rationalisation et l'optimisation de la production, de l'agronomie et de la zootechnie, de la conduite des cultures et de l'alimentation animale, et enfin de la sélection génétique végétale et animale. Avec le développement de l'informatique et des premiers calculateurs, les modèles ont alors progressivement dépassé le cadre des
statistiques ou de la recherche opérationnelle, pour reposer de plus en plus sur des formalismes symboliques et algorithmiques pour une modélisation exprimée en termes mathématiques et informatiques où la simulation joue un rôle clé.

La fonction générale d'un modèle est souvent définie comme une fonction de médiation : « Pour un observateur B, un objet A* est un modèle d'un objet A, dans la mesure où B peut utiliser A* pour répondre à des questions qui l'intéressent au sujet de A » (Minsky, 1965). Cette médiation peut contribuer à différentes quêtes cognitives : faciliter l'expérience, la formulation intelligible, la théorisation, la communication et la coconstruction des savoirs, la décision et l'action (Varenne et Silberstein, 2013). Aujourd'hui, la modélisation appliquée à l'agriculture concerne un très large spectre d'objets, et vise principalement quatre objectifs : analyser, communiquer, prédire-contrôler l'évolution de diverses composantes d'un système agricole, concevoir-optimiser le système considéré. Dans la suite de cette section, nous présentons quelques grandes classes de modèles, et l'usage qui peut en être fait pour l'agriculture numérique grâce à la simulation et l'optimisation.

## Modéliser quoi, pour quels objectifs, avec quels outils

**Modéliser quoi ?** En agriculture, les objets d'étude, sujets de la modélisation, sont des systèmes naturels anthropisés qui couvrent éventuellement plusieurs échelles et niveaux d'organisation. La modélisation porte sur les composants de ces systèmes, les processus qui régissent leur dynamiques, les événements qui activent ou inhibent ces processus, et les facteurs exogènes qui les influencent (par exemple les conditions météorologiques) (Martin et al., 2011). Les composants sont pour partie de nature biophysique (par exemple les cultures avec les processus de croissance, les maladies) (Kumar et Sinhg, 2003) et une autre partie est centrée sur les rôles joués par les acteurs humains. Dans ce dernier cas, la modélisation peut concerner aussi bien un individu (Martin-Clouaire et Rellier, 2004 ; 2009) qu'un collectif d'individus (par exemple les membres d'une coopérative) et des processus sociaux de coordination d'activités menées par différents individus du collectif (Drewniak et al., 2013 ; Manson et al., 2016).
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## Par exemple...

De très nombreuses équipes et unités développent des modèles de processus, de flux, d'interactions. Voici quelques illustrations à différentes échelles. Plusieurs unités travaillent à INRAE sur la modélisation de cultures ou en élevage, à l'échelle de la parcelle (modèles de culture multiespèces tels que STICS, décrivant la croissance en fonction de variables climatiques et environnementales), de l'individu (modèles de croissance chez l'animal en fonction de l'alimentation et de l'environnement), ou à des échelles plus larges (modèles d'épidémiologie des plantes incluant la dispersion entre parcelles, ou d'épidémiologie animale décrivant les transmissions intertroupeaux, etc.). Les plates-formes de modélisation telles que RECORD, OPEN ALEA ou OPEN FLUID hébergent ces modèles à partir desquels des simulations peuvent être lancées sous différents scénarios climatiques et contextuels.

L'équipe-projet STEEP (Inria, CNRS, Université de Grenoble Alpes) développe des modèles numériques pour analyser les flux de matières (production, transformation, échanges, consommation, déchets) dans les filières agricoles et forêt-bois et ainsi 1) appréhender les vulnérabilités amont/aval des filières, 2) questionner l'usage des ressources naturelles et les éventuels problèmes de concurrence d'usage et enfin 3) estimer des empreintes environnementales. Les outils développés reposent sur une modélisation des filières en termes de produits, secteurs et flux pouvant exister entre ces produits et secteurs. Une des difficultés majeures ici est liée au caractère particulièrement lacunaie et incohérent des données.

L'équipe-projet EASE (Inria, Ecole Nationale Supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, Université Rennes 1) développe un ensemble complet de nouveaux modèles d'interaction, des outils pour augmenter et qualifier les informations issues des systèmes complexes. Ces travaux ont été appliqués à la gestion de l'énergie dans le monde agricole. En particulier, leur modèle permet de définir comment rendre sa consommation plus verte, qu'il s'agisse d'un ancien site à optimiser ou d'un nouveau à équiper. Ils démontrent que l'optimisation d'un seul paramètre (production locale, stockage ou transfert de processus) ne peut à elle seule maximiser l'autoconsommation et minimiser les coûts d'énergie.

**Modéliser pour quels objectifs ?** Les systèmes au cœur d'une étude sont modélisés à des niveaux de détail déterminés par l'objectif visé et par l'outil envisagé. Les objectifs les plus communément envisagés vont de l'identification des objectifs,
et moyens mis en œuvre dans la gestion des agroécosystèmes à la prédiction des performances (Rio et al., 2019) étant donné différents scénarios, en passant par l'identification des risques et l'examen critique sur le fonctionnement et la conduite des systèmes de production agricole (Li et al., 2019). La modélisation peut également permettre la conception de nouveaux systèmes incluant la configuration et le dimensionnement d'une chaîne logistique (Taghikhah et al., 2021).

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Par exemple...

De nombreux modèles concernent le pilotage des agroécosystèmes. Ainsi, l'équipe-projet commune Inria/INRAE BIOCORE (CNRS, Sorbonne Université-UPMC) s'intéresse à la modélisation et au contrôle en épidémiologie pour l'agriculture tropicale. À INRAE, l'UR **MIAT** et l'UMR **MISTEA** développent des modèles de simulation et des méthodes d'optimisation dédiées explicitement à la gestion des agroécosystèmes à l'échelle de l'exploitation. Dans le domaine animal, des unités comme les UMR **BIOEPAR**, **SELMET**, **MoSAR**, **UMRH** ou **PEGASE** développent des modèles autour de la santé et de l'épidémiologie animale, des phénomènes dynamiques ingestifs, digestifs et métaboliques, et des systèmes d'élevage. Par exemple, de nouveaux modèles pour ajuster l'apport alimentaire quotidien aux besoins nutritionnels de chaque animal ont été développés à l'UMR **PEGASE** pour l'alimentation sur mesure des truies en gestation et en lactation (Gauthier et al., 2019).

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Construire un modèle agronomique. © INRAE</figcaption></figure>
**Modéliser comment ?** La modélisation informatique pour soutenir l'analyse, la conception ou la gestion d'agroécosystèmes est associée à des approches privilégiant soit la simulation soit l'optimisation (Li et al., 2020). La simulation dynamique met l'accent sur le réalisme de la modélisation des phénomènes jugés importants pour les objectifs de l'étude (Kaghazchi et al., 2021). L'optimisation consiste à faire une exploration algorithmique de l'espace des alternatives qui recherche efficacement une solution optimale selon un ou plusieurs critères explicitement formulés, en utilisant des modèles mathématiques réductionnistes (Ezanno et al., 2020; Casagli et al., 2020). Les deux approches ont des objectifs relativement antagonistes (réalisme de la modélisation versus efficacité calculatoire) et, de ce fait, font généralement appel à des modélisations différentes.

## Cadres de représentation

Les agroécosystèmes sont des objets complexes dont la modélisation porte d'une part sur le fonctionnement des entités biophysiques qui les composent (le sol, les plantes, les animaux, les flux de minéraux, d'eau, etc.) et d'autre part sur les activités humaines de décision et d'action sur ces entités biophysiques (Zabala et al., 2021). Les modèles véhiculent des connaissances issues principalement de disciplines scientifiques telles que l'agronomie, la zootechnie, les sciences de l'environnement, les sciences de gestion, et les sciences humaines et sociales.

Les modèles biophysiques peuvent être classés en trois grands domaines : mécaniste, empirique et hybride (Reyniers, 1996). La modélisation mécaniste se concentre sur les événements, les relations de causalité et les processus. Par contraste, les modèles empiriques traitent un système comme une « boîte noire » et ne décrivent généralement pas les phénomènes biophysiques sous-jacents. Ces modèles représentent la dynamique entrée-sortie d'un composant du système en termes de données d'observation. En fait, il existe peu de véritables modèles mécanistes ou empiriques. Les modèles sont plutôt hybrides ou classés dans l'une ou l'autre catégorie en fonction de la prépondérance des composantes mécanistes ou empiriques. La compréhension globale et les informations nécessaires pour construire ces modèles augmentent en allant des modèles empiriques aux modèles mécanistes. En rendant la causalité explicite, les modèles mécanistes peuvent être plus complexes, tandis que les modèles empiriques sont généralement plus simples, leur champ d'application étant toutefois limité par la disponibilité de données statistiques.

La modélisation des aspects décisionnels varie suivant l'hypothèse que fait le modélisateur sur l'agent décideur. Dans une première hypothèse, le décideur est supposé parfaitement rationnel (au sens des économistes) et détermine en situation de décision le choix qui est mathématiquement optimal conformément
à des fonctions d'utilité explicitées a priori. Selon une seconde hypothèse dite de rationalité limitée, l'agent élabore la décision qui conduit à un résultat qu'il juge satisfaisant compte tenu de l'information disponible et de son niveau d'aspiration. Il est souvent fait appel à des modèles mentaux plus ou moins sophistiqués, dont les modèles à base de règles de décision qui associent des situations à des décisions ou actions (Martin-Clouaire, 2017). Pour faciliter et normaliser le développement de ces modèles on peut s'appuyer sur des ontologies qui définissent les concepts, les relations et autres distinctions qui sont pertinents pour les domaines concernés (grande culture, élevage...) (Roussey et al., 2011). Une ontologie (cf section 3.4) constitue un modèle abstrait (métamodèle) du domaine et fournit les primitives de représentation permettant d'instancier des modèles de systèmes spécifiques sous la forme de bases de connaissances (Martin-Clouaire et Rellier, 2004; Fishwick, 2007).

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## Définition

Une ontologie fixe un vocabulaire et les liens sémantiques entre les éléments du vocabulaire. Le vocabulaire est composé de noms de concepts (ou « classes »), qui sont les types d'entités connus par le système, et de noms de relations (ou « rôles ») possibles entre ces entités (par exemple, la relation « est bioagresseur de » lie deux entités de type « organisme vivant »). L'ontologie est décrite dans un langage informatique et logique plus ou moins expressif de représentation de connaissances. Elle peut ainsi aller d'une simple taxonomie (un ensemble de concepts structuré par spécialisation progressive) à des descriptions complexes des éléments du vocabulaire et de leurs liens sémantiques. Le langage utilisé permet la mise en œuvre de raisonnements automatiques.

**Systèmes à événements discrets, temps discret et temps continu** – Un modèle de simulation à événements discrets permet la représentation d'un système dynamique à l'aide de variables dont l'évolution dépend entièrement de l'occurrence d'événements asynchrones au cours du temps. Un cas particulier est celui où la progression temporelle se fait à incrément fixe. L'approche par événements discrets contraste (sans s'opposer toutefois) avec l'approche de type System Dynamics dans laquelle l'état du système est modifié en continu dans le temps sur la base d'un ensemble d'équations différentielles définissant les taux de changement des variables d'état. Dans ces différents cas de modèle de simulation, on s'intéresse à la représentation des relations causales, c'est-à-dire, pour la partie biophysique, à des modèles mécanistes. Parmi les formalismes les plus connus citons Discrete Event System Specification – DEVS (Zeigler et al., 2000) qui s'appuie sur un cadre
générique permettant diverses particularisations à des formalismes spécifiques tels les réseaux de Petri, les automates cellulaires et plus généralement les modèles à pas de temps fixe. Le formalisme mathématique des réseaux de Petri est plus particulièrement apprécié pour sa capacité à représenter la synchronisation de processus exécutés en parallèle et pour les possibilités d'analyse rigoureuse des modèles. Un automate cellulaire est constitué d'un réseau de cellules discrètes et est tout-à-fait approprié pour représenter une dynamique spatiale (par exemple la propagation d'une infestation) et des phénomènes d'auto-organisation (par exemple les dynamiques paysagères de reboisement naturel). Certains formalismes tels que les statecharts (Léger et Naud, 2009), les automates temporisés (Hélias et al., 2008) et les réseaux de Petri (Guan et al., 2008) peuvent aussi se prêter à des procédures de vérification du comportement (par exemple pour s'assurer que le modèle ne peut pas se bloquer) ou des propriétés temporelles du modèle.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Détection automatique des mangues par intelligence artificielle à partir d'une photo de smartphone.
© Hortsys – CIRAD.</figcaption></figure>
**Modèles à base d'individus ou d'agents** – Ces modèles s'intéressent à des systèmes qui peuvent se décomposer en un ensemble d'entités (par exemple plantes, animaux, zones) qui agissent ou interagissent (Daudé, 2004 ; DeAngelis et Diaz, 2019). Couplé à une approche de type automate cellulaire, un modèle à base d'individus permet la représentation spatiale et la simulation de processus biophysiques sur un territoire parcellisé. Lorsque les entités modélisées sont dotées de capacités cognitives et décisionnelles plus élaborées (Bahri et al., 2020), on parle de modèles d'agents qui permettent par exemple de simuler le comportement décisionnel d'un ensemble d'agents (agriculteurs par exemple) opérant sur un territoire (Huber et al., 2018). La gestion des exploitations agricoles a souvent été modélisée en utilisant des mécanismes simples de déclenchement de règles de décision associées aux situations possiblement rencontrées. Il s'avère toutefois difficile avec cette approche de contrôler l'ordre dans lequel les règles sont utilisées et de maintenir la base de règles dès qu'elle atteint une certaine taille. Un enrichissement a été apporté par l'approche BDI (Belief, Desire, Intention) (Georgeff et al., 1970 ; Bratman, 1987) qui permet de modéliser le processus par lequel un agent prend ses décisions sur la base d'une perception de la situation courante (Belief), d'objectifs déclarés (Desire) et d'engagements sur la façon de procéder vers les objectifs (Intention).

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Par exemple...

Dans l'esprit de l'approche « BDI » et de la planification temporelle et dans l'incertain en intelligence artificielle, l'UR **INRAE-MIAT** a développé plusieurs formalismes pour représenter et simuler le comportement décisionnel des agriculteurs dans leurs activités de gestion de l'exploitation agricole. Par exemple, Martin-Clouaire et Rellier abordent le problème de gestion de production comme celui de la coordination d'un ensemble d'activités organisées dans des plans flexibles dont on peut simuler la mise en œuvre dans un contexte particulier (Martin-Clouaire et Rellier, 2009). Pour des exemples d'application voir Martin et al. (2011) en élevage laitier et Martin-Clouaire et al. (2016) en viticulture.

**Modèles à base de contraintes** – Les modèles à base de contraintes regroupent un ensemble de formalismes variés qui reposent principalement sur la notion de graphe modélisant des relations binaires entre variables (Hurley et al., 2016). Ces relations peuvent modéliser des corrélations, des influences causales, déterministes ou probabilistes, comme c'est le cas avec les réseaux bayésiens ou les chaînes de Markov. Ces réseaux peuvent également décrire des contraintes entre variables,
portant sur les combinaisons de valeurs acceptables ou non, conduisant à une
problématique de satisfaction de contrainte (CSP pour constraint satisfaction
problem) (Moummadi et al., 2011). Dans un esprit proche, les méthodes de
programmation linéaire reposent sur l'optimisation d'une combinaison linéaire
de plusieurs variables reliées entre elles par des relations linéaires appelées
contraintes (Maqrot et al., 2017).

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Par exemple...

À INRAE, l'UMR **BAGAP** travaille sur la modélisation du problème d'allocation dynamique des cultures au sein d'une exploitation agricole, basé sur l'emploi de contraintes spatiales et temporelles et l'utilisation du solveur **toolbar2** (Akplogan et al., 2013). Par exemple, l'équipe s'est penchée sur l'analyse du paysage bocager du pays charolais brionnais pour démontrer l'unicité de ce paysage, sa capacité à incarner les différentes structures et fonctions des haies. Cette analyse a permis l'inscription de ce bocage sur les listes de sites qui pourraient être soumises au patrimoine de l'UNESCO.

Modélisation et simulation

Le principal atout des approches de modélisation est sans doute la possibilité
de modéliser et simuler des comportements complexes de systèmes agricoles
et, plus largement, de systèmes socioécologiques incluant des agroécosystèmes
(Peart et Curry, 1998). Les modèles, en particulier ceux à base d'agents, sont souvent
complexes dans le nombre et l'hétérogénéité des composants et des interactions,
ainsi que dans la réactivité aux aléas qui pèsent sur ces systèmes. Leur compor-
tement est difficile à étudier parce que les phénomènes qui y interviennent sont
non linéaires, avec de multiples discontinuités et rétroactions entre les niveaux
d'organisation et les échelles. Certains de ces modèles représentent des agents
cognitifs exhibant des comportements de rationalité limitée. De nombreuses
applications relatives à l'agriculture se sont appuyées sur les plates-formes CORMAS
(Bommel et al., 2015) et GAMA (Taillandier et al., 2010) comme par exemple sur
l'étude de la gestion de l'eau, sur la réforme de la politique agricole commune ou
encore sur la réduction de la consommation de pesticides et de développement
de l'agriculture biologique.
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## Par exemple...

À INRAE, l'UMR **AGROECOLOGIE** coordonne le développement de la plate-forme MAELIA de modélisation et évaluation intégrées des systèmes socioagroécologiques et vise à produire des connaissances sur la structure, le fonctionnement et les performances de ces formes d'agriculture de l'échelle de la parcelle à celle du paysage et/ou du territoire.

En pratique, les approches de modélisation-simulation donnent lieu à des utilisations variées allant de l'analyse en laboratoire faite par des scientifiques, de l'aide à la décision (Huber et al., 2018) ou de la prise de décision en temps réel par des agriculteurs ou conseillers agricoles, ou encore du support à des négociations entre acteurs (par exemple des modèles d'accompagnement pour gérer l'eau en commun sur un territoire), à la coconception par un collectif d'agriculteurs de nouveaux systèmes de production ou à des formations. L'agriculteur ou un groupe d'agriculteurs peuvent progresser dans la compréhension du fonctionnement biophysique et planer des idées d'amélioration du système étudié sur : la qualité des produits, la vulnérabilité du système, les conséquences environnementales des pratiques mises en œuvre, la réduction de surcharge et de pénibilité du travail et, enfin, les performances économiques liées à l'application des principes de l'agroécologie.

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## Par exemple...

À INRAE, des compétences sont regroupées au sein de **CATI** pour modéliser des systèmes de grande échelle, par exemple les **CATI IMOTEP** (Information, Modèles et Traitement des données en Epidémiologie et dynamique de Populations) et **IUMAN** (Informatisation et Utilisation des Modèles pour les Agroécosystèmes Numériques). Les travaux portent aussi bien sur la modélisation de la propagation d'épidémies chez les végétaux ou les animaux, que sur le développement logiciel de plates-formes et preuves de concepts permettant le partage et l'informatisation de ces nouveaux modèles à de multiples échelles.
## Modélisation et optimisation

Par définition, l'optimisation explore selon différentes méthodes les solutions possibles à un problème donné pour trouver un ou des optimums selon un critère ou un ensemble de critères (Zelinka et al., 2013). Elle est utilisée en agriculture dans différents domaines et à différentes échelles (Plà-Aragonés, 2015). Au niveau de l'exploitation agricole, l'optimisation est présente, de façon explicite ou sous-jacente pour l'exploitant, que ce soit pour la formulation d'aliments, la gestion du troupeau, la planification des abattages des animaux, la planification des cultures ou de l'utilisation des terres, ou la gestion de l'eau. L'optimisation est également utilisée à des échelles de groupes de fermes, de territoires, de régions, de pays pour la gestion de l'utilisation des terres, de l'eau, des questions économiques d'échanges et de marché (Carpentier et al., 2015). Dans ce cas, les modèles bioéconomiques sont utilisés dans une démarche d'analyse : l'objectif premier devient l'évaluation de l'impact de l'application des contraintes et des critères sur les solutions optimales.

Du fait de la complexité des systèmes agricoles et de l'évolution des questions liées à l'agriculture, l'optimisation a également évolué en agriculture (Jones et al., 2016). Les premiers modèles économiques dans les années cinquante s'intéressaient surtout à maximiser le revenu. La formulation d'aliment à moindre coût vise encore aujourd'hui principalement à obtenir un aliment le moins cher possible en respectant des critères nutritionnels. Progressivement, l'optimisation est devenue multiobjectif pour combiner différents objectifs productifs (par exemple production animale ou végétale, temps de travail), économiques (par exemple revenus, coût) mais aussi environnementaux (bilans de nutriments, impact environnemental calculé par analyse de cycle de vie, services écosystémiques...). Pour les optimisations « sous contraintes », les contraintes sont également variées : biologiques, structurelles ou réglementaires, mais aussi environnementales et décisionnelles.

L'optimisation pour les modèles en agriculture s'est également appuyée sur l'évolution des méthodes d'optimisation, utilisant un panel varié de méthodes. Les méthodes déterministes de programmation linéaire sont toujours très présentes, avec des adaptations permettant la résolution de problèmes multiobjectifs. Les méthodes stochastiques de métaeuristique sont appliquées seules ou en combinaison avec les précédentes. Ces méthodes de métaeuristique permettent notamment d'aborder l'optimisation multicritère et d'obtenir un ensemble de solutions optimales dites admissibles dans ce cadre (appelé Front de Pareto) ; elles comprennent par exemple les algorithmes évolutionnaires (comme les algorithmes génétiques, ou l'évolution différentielle) qui travaillent sur une population de solutions, l'optimisation par essaim particulaire, la recherche tabou, le recuit simulé, etc. (Kaim et al., 2018 ; Memmah et al., 2015).
Les questionnements actuels autour de l'optimisation portent notamment sur l'adaptation des méthodes à des modèles de plus en plus complexes, avec en particulier la prise en compte de l'incertitude (Crespo et al., 2010) et du temporel dans la formulation du problème d'optimisation (Akplogan et al., 2013), rejoignant ainsi des questions historiquement traitées dans la communauté de l'automatique et du contrôle optimal. Le couplage entre optimisation et simulation (Borodin, 2014) constitue également un front de recherche, en lien en particulier avec les méthodes d'apprentissage par renforcement (Gosavi, 2015). Malgré l'évolution technologique autour de la puissance de calcul, le temps de traitement des processus d'optimisation reste toujours une dimension à considérer du fait de la complexité croissante des modèles considérés, et les développements récents autour de la métamodélisation constituent une possible stratégie de simplification pour réduire ces temps de traitement.

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Par exemple...

À INRAE, les unités UMR **PEGASE** et **SMART-LERECO** développent des approches d'optimisation multicritère (performance zootechnique et économique, impact environnemental) des stratégies alimentaires en élevage porcin, sur la base d'un modèle de l'exploitation porcine.

Chez Inria, plus d'une vingtaine d'équipes-projets travaillent sur la mise au point d'algorithmes d'optimisation, de recherche opérationnelle ou de contrôle.

## 3.3 Apprentissage et extraction de connaissances multiéchelle

Les deux sous-chapitres précédents ont présenté les approches utilisées pour collecter les données, puis les techniques de modélisation reposant principalement sur l'analyse humaine. Dans ce sous-chapitre, nous nous intéressons aux grandes familles d'approches permettant de construire directement des modèles depuis les données, et ainsi d'en extraire automatiquement des connaissances. Les connaissances découvertes peuvent soit être présentées à des experts humains, soit rester internes à une approche d'apprentissage et permettre de réaliser des tâches de prédiction ou d'identification par exemple.
Nous montrerons d'abord que les données « brutes » envoyées par les capteurs ne peuvent en général pas être utilisées telles quelles et que leur prétraitement représente un défi en soi. Commençons par présenter les types de données fréquem- ment utilisées en agriculture numérique, et qui pourront constituer un Big Data.

## Les données massives en agriculture

En agriculture, les données les plus « massives » sont issues de capteurs à grande résolution temporelle ou spatiale, comme les séries temporelles et les données de télédétection ou de cartographie issues de capteurs embarqués.

**Séries temporelles.** Une série temporelle est une suite de valeurs numériques représentant l'évolution d'une variable mesurée sur un individu au cours du temps. De telles suites de variables peuvent être modélisées individuellement pour en comprendre l'évolution passée et prévoir le comportement futur, à l'aide de modèles de type ARMA (Box et al., 2015). Aujourd'hui les expérimentations en agronomie permettent d'observer la même variable sur des milliers d'individus (par exemple surface foliaire de milliers de plantes en serre, température d'animaux d'élevage) et sur de longues périodes. L'objectif d'analyse de ces séries temporelles a donc évolué vers la recherche de caractéristiques communes entre ces séries, de différences majeures, ou d'acquisition de connaissance plus fine quant aux méca- nismes internes (par exemple effet des génotypes) ou externes (par exemple liés aux variables environnementales) qui influent sur les variables observées. Les séries temporelles sont ainsi étudiées plus généralement comme des fonctions du temps. Elles portent aussi le nom de « données fonctionnelles » ou « longitudinales ».

**Données de télédétection.** Les données de télédétection sont des images d'une zone donnée, prises par satellite ou par des drones. Les images satellitaires – sur lesquelles nous nous focaliserons par la suite – peuvent être enregistrées à différentes périodes, ces séquences constituant des séries temporelles. Elles peuvent aussi, pour une même période, être issues de satellites différents, chacune ayant un contenu radiométrique différent (i.e. information radar, information optique). La dynamique de la végétation peut aujourd'hui être suivie avec une résolution spatiale compatible avec la taille des objets d'intérêt et une revisite temporelle fréquente grâce aux récentes missions spatiales comme, par exemple, *Copernicus*. La mission satellitaire Sentinel-1 permet d'acquérir des informations radar (deux bandes) tous les cinq ou six jours sur une même zone à dix mètres de résolution spatiale. Cette source de données permet d'accéder à des informations sur la structure des objets (i.e. biomasse forestière ou agricole) ainsi que de suivre et estimer les surfaces humides et la part de terrains qui ont été irrigués sur une certaine période. Une autre mission satellitaire avec autant d'intérêt
est la mission *Sentinel-2* qui délivre elle aussi des informations tous les cinq ou six jours, toujours à une résolution spatiale de dix mètres, dans le domaine de l'optique multispectrale (treize bandes). Ce capteur optique est particulièrement adapté pour cartographier l'occupation et l'usage des sols, suivre la biodiversité des états naturels ainsi que pour l'estimation de rendements à large échelle sur des grandes surfaces (Lambert, 2018).

À l'opposé de cette échelle, c'est-à-dire vers le microscopique, les données métaomiques issues du *metabarcoding*<fnref n="32" /> permettent de mieux caractériser l'environnement biologique des cultures ou des animaux. Ces données métaomiques sont l'assemblage des « empreintes » des génomes présents ou de leurs expressions (ARN, protéines), ce qui permet d'analyser de nouvelles dimensions des écosystèmes, pouvant mieux expliquer le comportement des cultures ou des animaux. On est seulement au début de l'exploration de ces nouvelles sources de données, dont certaines restent difficiles à obtenir (protéomique, métabolomique...).

## Prétraitements des données

Les challenges importants en prétraitement des données sont : i) identifier des données aberrantes ou peu fiables : les données collectées pendant les expérimentations ou sur le terrain sont nombreuses, très bruitées et sujettes à de multiples sources d'erreurs, comme un capteur défectueux. Des outils spécifiques sont donc nécessaires pour annoter ces données, identifier rapidement les capteurs défectueux, diagnostiquer l'hétérogénéité dans le champ ou la serre, afin d'améliorer la qualité des jeux de données pour les analyses futures ; ii) lier données et connaissance de l'expert dans les analyses comme par exemple mimer automatiquement le raisonnement d'un expert quand il valide un « petit » jeu de données, ou utiliser la connaissance de l'expert pour recaler des courbes (alignement des dates de stades phénologiques).

Un défi particulier est la fusion de données. Des informations difficiles à obtenir directement peuvent être retrouvées en combinant des données, soit de même nature (par exemple, la surface foliaire d'une plante (une donnée scalaire) est prédite à partir de l'analyse de quinze images de cette plante prise sous différents angles), soit de natures différentes. Pour cela, de plus en plus de données, de

<footnote n="32">32. Le *metabarcoding* est une méthode d'indentification des espèces à partir de segments d'ADN ou d'ARN. En ne ciblant pas d'espèce spécifique mais déterminant la composition d'espèces dans un échantillon, le *metabarcoding* permet l'identification de nombreux taxons dans un assemblage de populations (de *bactéries* ou autres micro-organismes) au sein d'un échantillon environnemental (par exemple échantillon de sol, *sédiments*, *excréments*...). C'est ainsi une des méthodes les plus rapides d'évaluation environnementale de la biodiversité de systèmes écologiques riches en espèces inconnues ou difficiles à déterminer.</footnote>
natures variées et hétérogènes, sont collectées pour suivre un même phénomène
ou une même zone d'étude (données dites « multisources »). Les connaissances
contenues dans ces données représentent une vraie opportunité pour mieux
comprendre les phénomènes complexes associés aux pratiques agricoles modernes
afin de pouvoir, par la suite, mieux les suivre et les gérer. Dans ce cadre général,
un des enjeux principaux est aujourd'hui de savoir comment exploiter au mieux
ces sources d'informations hétérogènes et complémentaires pour en tirer le
maximum d'information (car, en sciences de la complexité, « le tout est plus
grand que la somme de ses parties »<fnref n="33" />). Selon la typologie des sources impliquées
dans le processus, deux stratégies de fusion sont envisageables : la fusion précoce
et la fusion tardive. Dans le premier cas de figure, les données sont combinées
ensemble au début du processus pour constituer un unique et nouveau jeu de
données homogènes. Par exemple, ramener toute l'information disponible à la
même résolution spatiale, temporelle ou d'unité d'analyse. Dans ce contexte, une
fois le nouveau jeu de données constitué, des techniques classiques de l'analyse
monosource peuvent être utilisées. Dans le second cas de figure (fusion tardive),
un processus d'analyse est mis en place par chaque source de façon spécifique
et la combinaison est faite au niveau des descripteurs ou de la prise de décision.
Par exemple à partir de chaque source, des descripteurs propres peuvent être
extraits, qui ensuite seront combinés pour exploiter des interactions à plus haut
niveau entre les différentes sources considérées. Enfin, les différentes sources
peuvent être combinées dans un processus dit "end-to-end", c'est à dire où les
étapes classiques de traitement sont remplacées par un système unique (géné-
ralement un réseau de neurones profond) qui prend en entrée les sources brutes
et renvoie en sortie les décisions attendues (Charvat et al., 2018; Plaisant, 2004;
Tonda et al., 2018).

Dans le cas des séries temporelles, la fusion de séries ayant des résolutions
temporelles différentes est un défi important. Par exemple, le capteur d'activité
d'un collier porté par un animal envoie des informations toutes les cinq minutes,
mais la pesée de ce même animal ne sera faite qu'une fois par jour. Pour comparer
les individus entre eux, il peut être alors nécessaire d'interpoler les séries temporelles
sur un même support de temps (par des méthodes de lissage linéaires ou
polymoniales) en faisant éventuellement correspondre leurs similarités (dates
de stades phénologiques, pics de croissance...). Le *Dynamic Time Warping* (Sakoe
et Chiba, 1978) est une technique bien connue de mesure de similarités entre deux
séries. Cette technique ne répond pas à toutes les questions de recalage de courbes
que l'on rencontre autour du vivant, où la prise en compte du temps phénologique
est fondamentale. Ces questions constituent un défi encore largement ouvert
en biologie.

<footnote n="33">33. http://www.scilogs.fr/complexites/le-tout-est-il-plus-que-la-somme-des-parties/</footnote>
Il existe également des méthodes capables d'extraire plusieurs modèles des séries temporelles à des échelles temporelles différentes, puis de choisir les plus pertinents grâce à des approches issues de la théorie de l'information (principe de longueur de description minimale – MDL) (Vespier et al., 2012). L'intérêt de ces approches est qu'elles permettent de se focaliser sur l'échelle temporelle des phénomènes observés, et non sur celle de la valeur technique d'échantillonnage.

Dans le cas de la télédétection, avec l'explosion du nombre de missions satel-
litaires (i.e Sentinel, Spot, Pléiades et PléiadesNeo, PlanetScope, etc.), il devient
possible de collecter, à moindre coût, des informations dans différents domaines
spectraux (optique et radar) et à différentes échelles spatiotemporelles qui
décrivent une même zone d'étude. Cette quantité massive d'information multi-
source requiert le développement de nouveaux outils de gestion et d'analyse
de données (Schmitt et Zhu, 2016). Généralement, dans un processus classique
de fusion multisource de données d'observation de la Terre, les sources sont
exploitées à travers un processus de fusion précoce. Par exemple, dans le cas
d'imagerie à différentes échelles spatiales, une étape de rééchantillonnage de
l'information pour porter toutes les images à la même échelle spatiale est adoptée
au préalable. Malheureusement, ce type de processus peut introduire des biais
ou des erreurs dus à la génération de nouvelles informations synthétiques. C'est
pour cela qu'aujourd'hui, des approches de fusion tardive sont préférées autant
que possible. Des premiers exemples dans le contexte de la cartographie de
l'occupation du sol commencent à apparaître mais nous sommes encore loin
d'une solution générique pouvant être déployée de façon systématique sur des
territoires différents et adaptée aux différents pratiques agricoles.

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Par exemple...

À INRAE, l'équipe MISCA de l'UMR Tetis développe Warping, des méthodes de gestion de l'information permettant de répondre aux grands enjeux sociétaux liés à l'environnement, qu'il s'agisse de stocker, de gérer, de partager ou d'analyser de gros volumes de données. En particulier, elle contribue à la cartographie des sols en appliquant des techniques de deep learning sur de très gros jeux de données.

Chez Inria, plusieurs équipes-projets (GEOSTAT, TITANE, FLUMINANCE (Inria, INRAE, Université Rennes 1),...) et l'action exploratoire AYANA travaillent sur l'analyse d'images satellitaires.
Au-delà du multisource purement satellitaire, d'autres types d'information sont aujourd'hui associés à des données d'observation de la Terre. Par exemple, des informations géolocalisées « spontanées » ou issues de sciences citoyennes (Ienco et al., 2019) ont une grande plus-value pour mieux étalonner et compléter les informations purement physiques des capteurs satellitaires.

## Approches supervisées

L'analyse supervisée consiste principalement en deux tâches : la classification supervisée et la prédiction de futures valeurs. La classification supervisée consiste, étant donné une série temporelle et un ensemble de classes prédéterminées (par exemple « animal malade » et « animal bien portant »), à assigner l'une de ces classes à la série temporelle. En pratique, cela peut aider à déterminer l'état d'un animal ou d'une plante à partir de données de capteurs et d'informations sur les différents états possibles. Les méthodes de classification supervisée ont besoin d'être « entraînées » : pour cela, il faut leur fournir un nombre important d'exemples correctement étiquetés avec leur classe. À partir de ces exemples, l'algorithme de classification construit un (ou plusieurs) modèle(s), pour assigner une classe à une série temporelle non étiquetée en fonction des caractéristiques de celle-ci. Les grandes familles d'approche de classification supervisée diffèrent principalement par la manière dont elles construisent ces modèles. Les approches les plus simples, de type k-plus proches voisins (k-Nearest Neighbor ou kNN en anglais), ne construisent pas de modèle mais cherchent les k exemples de l'ensemble d'entraînement les plus proches de l'individu à étiqueter, et renvoient l'étiquette majoritaire. La difficulté est de choisir une bonne méthode de similarité (Karlsson et al., 2016).

Enfin, les très populaires méthodes de réseaux neuronaux profonds peuvent être utilisées avec succès pour la classification de telles données. La méthode de ce type la plus performante actuellement, MLSTM-FCN (Karim et al., 2019), combine un bloc convolutif CNN (Convolutional Neural Network) avec un bloc LSTM (Long Short Term Memory). Le bloc CNN, très utilisé en analyse d'image, sert de filtre qui parcourt la série temporelle ou le spectre et en extrait des attributs caractéristiques au temps t. Il est combiné au bloc LSTM, très utilisé en analyse de données séquentielles (en particulier des textes), et qui permet de mettre en relation des valeurs passées et présentes. Ce type d'approche peut donner d'excellents résultats (Kamilaris et Prenafeta-Boldú, 2018), par contre plus encore que les autres elle requiert une grande quantité de données d'entraînement étiquetées (qui peuvent être difficiles à acquérir dans certains scénarios agronomiques), et son paramétrage peut se révéler délicat (Zhu et al., 2017).
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## Par exemple...

Chez Inria, l'équipe-projet **STATIFY** (Inria, UGA, CNRS(Inria, CNRS, Institut polytechnique de Grenoble) s'intéresse à la modélisation statistique de systèmes mettant en jeu des données ayant une structure complexe. Ses membres développent des méthodes statistiques pour capturer la variabilité des systèmes étudiés en garantissant un bon niveau de précision et en prenant en compte les valeurs extrêmes reflétant généralement des phénomènes rares. En particulier ils modélisent les événements météorologiques pour l'agroécologie.

Comme exemple de l'utilisation de méthodes de classification supervisée en agriculture, dans Fauvel et al. (2019), les auteurs exploitent des données de capteurs d'élevage de précision provenant de vaches laitières. Ces vaches sont équipées de thermomètres ainsi que de colliers avec un accéléromètre. L'analyse des séries temporelles de température et d'activité physique permet de détecter la période d'œstrus plus précisément que les méthodes existantes ou l'observation visuelle, y compris dans les cas fréquents (30 %) où les vaches n'expriment pas de comportement particulier en phase de pré-œstrus.

## Approches non supervisées

Les approches non supervisées permettent de découvrir certaines structures dans les données, que ce soit des regroupements avec le clustering ou des motifs récurrents avec le pattern mining.

**Clustering.** Le clustering (ou classification non supervisée) est une méthode d'apprentissage qui a pour objectif d'identifier des classes pertinentes dans les données. À l'intérieur de chaque classe, les données sont regroupées par similarité ou par proximité. Pour obtenir une bonne classification, il faut à la fois minimiser l'inertie intraclasse (pour avoir des classes homogènes) et maximiser l'inertie interclasse (pour avoir des classes bien différenciées). Deux grandes familles de méthodes sont couramment utilisées : i) la classification ascendante hiérarchique, ou CAH, qui cherche à regrouper itérativement les individus, en commençant par le bas (les deux plus proches) et en construisant progressivement un arbre, ou dendrogramme, regroupant finalement tous les individus en une seule classe, à la racine ; ii) la classification par réallocation dynamique (dont l'algorithme des k-means est une version très connue) : le nombre k de classes est fixé a priori.
Ayant initialisé k centres de classes, tous les individus sont affectés à la classe dont le centre est le plus proche au sens de la distance choisie. L'algorithme calcule ensuite les barycentres de ces classes qui deviennent les nouveaux centres. Le procédé (affectation de chaque individu à un centre, détermination des centres) est itéré jusqu'à convergence vers un minimum (local) ou un nombre d'itérations maximum fixé.

Les principaux verrous à lever quand on fait du clustering de données multi-variées sont d'identifier le « bon » nombre de classes et de définir une distance adaptée aux données, avec parfois la nécessité de réduire la dimension. Une technique courante est de faire de l'analyse en composantes principales sur les données et d'appliquer ensuite le *clustering* sur les coordonnées des données dans la base des vecteurs propres, avec toutes les difficultés de choix de dimension que cela comporte. Une façon de contourner ces difficultés est de faire du *clustering* par mélange de processus de Dirichlet (Coquet et al., 2002).

**Découverte de motifs (Pattern mining).** Les motifs correspondent à des régularités/irrégularités ou des spécificités implicites des données ou de sous-parties des données. Dans les applications agronomiques, un individu peut être décrit à travers une suite de caractéristiques/événements. Par exemple, une parcelle décrite par une suite d'opérations culturales, une plante décrite par une séquence ADN, etc. Un des grands défis est l'extraction de sous-séquences fréquentes/rares dans ce type de données.

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Par exemple...

À INRAE, l'UMR TETIS s'intéresse à l'extraction de sous-séquences fréquentes/rares dans ce type de données et de motifs fréquents sous forme d'items et de séquences (suites d'événements ordonnés dans le temps) afin de caractériser la différence de croissance de végétation entre différentes zones spatiales. En particulier, leurs travaux s'appliquent à l'estimation des surfaces humides et au suivi de la biodiversité.

D'autres approches visent à mettre en évidence des sous-parties des données dont les caractéristiques sont très différentes de celles du reste des données (par des différences de distribution sur certains attributs, etc.). Par exemple dans *Millot et al.* (2020), les auteurs ont exploité la notion de motifs discriminants afin de caractériser, à partir de données de simulations, des sous-familles de protocoles de cultures dans les fermes urbaines dont une partie des attributs (température, lumière, CO₂, etc.) montre une distribution intéressante par rapport à une mesure d'intérêt donnée.
Ces méthodes sont confrontées à un nombre de motifs trouvés trop important pour une utilisation facile par les experts. Une piste prometteuse et très étudiée actuellement est la sélection du sous-ensemble des motifs les plus pertinents. L'extraction de motifs à partir de séries temporelles peut s'effectuer après un prétraitement transformant la suite de valeurs numériques en suite de valeurs symboliques : les méthodes classiques de découverte de motifs s'appliquent alors. Quand les données numériques sont conservées, les méthodes d'extraction de sous-séries représentatives, appelées shapelets, peuvent s'appliquer.

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Par exemple...

Des unités INRAE comme l'UMR **PEGASE**, l'UMRH, l'UMR **Toxalim** et l'UMR **GenPhyse** utilisent ces différentes approches d'apprentissage respectivement pour l'alimentation de précision, la détection précoce des anomalies de rythme d'activité de vaches laitières dans un troupeau, la détection de pathologies chez les porcelets ou l'analyse du comportement des truies.

Apprentissage par renforcement

Comme de nombreux types de données, les données agricoles sont souvent incertaines (cf. 3.1). L'apprentissage par le renforcement (en anglais *reinforcement learning*, abrégé RL par la suite) consiste à apprendre à agir dans un environnement incertain. Un exemple d'utilisation moderne du RL pour la planification de la gestion de l'ensemble des cultures a pour origine *Garcia* (1999), basé sur l'interaction avec un modèle de règles de décision pour la culture du blé, Déciblé (*Chatelin et al.*, 2005). Le simulateur empirique de culture est utilisé pour évaluer les politiques exprimées sous forme d'ensembles de règles de décision. Dans *Ndiaye*, (1999), des méthodes sans modèle – à savoir le *Q-learning* et le *R-learning* – ont été mélangées avec des algorithmes génétiques, des arbres de décision et de la logique floue pour trouver des règles de décision optimales pour la gestion des cultures couplées à Déciblé. Le résultat n'a pas été jugé aussi bon que les choix de décision auxquels un expert pourrait s'attendre. Ces premières approches étaient intéressantes dans la mesure où elles ont introduit des techniques modernes de RL pour la gestion des cultures en considérant toute une série d'actions. Elles ont également exprimé une politique optimisée de manière naturelle, c'est-à-dire sous la forme d'un ensemble de règles de décision simples qui correspondent au raisonnement des agriculteurs. Les limites des études de *Garcia* (1999), et *Ndiaye* (1999) sont que l'apprentissage est hors ligne, en utilisant un simulateur de modèle de décision empirique avec ses propres biais et domaine de validité.
L'apprentissage n'étant qu'en différé, les systèmes n'utilisent pas les commentaires des agriculteurs pour améliorer la politique apprise à l'aide du simulateur.

Ces méthodes ont ensuite été appliquées à un cadre plus complexe, en incorporant un modèle économique pour la gestion du colza, et une composante de parasites et de maladies dans la modélisation des cultures (Trépos et al., 2014). Les méthodes de RL ont été appliquées avec succès à la planification de l'irrigation lorsque la disponibilité en eau est limitée (Bergez et al., 2001). Néanmoins, chaque décision de gestion doit être prise en tenant compte de l'ensemble de la séquence des choix. Différentes variétés de cultures ont des besoins en eau différents ; ainsi, il y aura des coûts d'irrigation différents. Bu et Wang (2019) ont proposé une architecture informatique générale pour la prise de décision intelligente en agriculture, basée sur le *Q-Learning* profond. Dans la pratique, le *deep Q-Learning* nécessite des milliards d'essais et d'erreurs. En outre, il n'est pas proposé d'intégrer des connaissances spécialisées (par exemple, des connaissances sur la physiologie des plantes) dans ce système ; des approches utilisant des connaissances expertes pourraient être envisagées (apprentissage basé sur un modèle), permettant de réduire la quantité d'exemples nécessaires pour l'entraînement de plusieurs ordres de grandeur.

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## Par exemple...

L'équipe-projet **SCOOL** (Inria, CNRS, Université de Lille) spécialisée en apprentissage par renforcement, étudie la recommandation de pratiques dans le domaine de l'agriculture dans le contexte d'exploitations de très petite taille, en particulier dans des pays en voie de développement, et également dans le domaine du jardinage. Ces recherches sont menées dans une perspective de développement durable.

Les diverses méthodes d'apprentissage automatique et de sciences des données sont implémentées dans la bibliothèque scikit-learn, principalement développée à Inria et qui fait partie des trois bibliothèques d'intelligence artificielle les plus téléchargées au monde.

L'unité INRAE **MIAT** travaille également sur le développement de méthodes basées sur les processus décisionnels de Markov et sur l'apprentissage par renforcement appliqués à la gestion des systèmes agroécologiques, en abordant tout particulièrement les enjeux liés à la dimension spatiale des problèmes.
Les entrepôts de données et analyse OLAP

Les entrepôts de données (ED) sont apparus pour gérer de très gros volumes de données issues de sources hétérogènes (Chandra et Gupta, 2018). La modélisation multidimensionnelle (i.e. données caractérisées à travers de multiples axes d'analyse) et hiérarchique (i.e. un axe d'analyse peut être associé à différents niveaux de granularité) est la base des ED, et de l'analyse multidimensionnelle. Par exemple, l'analyse de la quantité de pesticides ou d'azote appliquée par les agriculteurs peut être caractérisée selon plusieurs dimensions (ou axes d'analyse) : temporelle, spatiale, et au niveau de la culture (Bouadi et al., 2017). Cela permet de représenter les quantités par type de culture, par saison et par parcelle. Ces dimensions peuvent être exprimées selon différents niveaux de détail. Par exemple, l'information spatiale peut être définie à l'échelle d'une parcelle, ou à une échelle plus générale comme le bassin versant, la région, etc. En effet, chaque parcelle appartient à un bassin versant, qui à son tour appartient à une région, elle-même située dans un pays.

L'analyse multidimensionnelle fait appel à des traitements OLAP (On-Line Analytical Processing) permettant d'agréger, de visualiser et d'explorer de manière interactive les données. Si nous reprenons l'exemple précédent, nous pourrions alors analyser la quantité des pesticides ou d'azote à l'échelle de la parcelle ou alors à un niveau plus agrégé de la dimension spatiale comme le bassin versant. Les traitements OLAP servent à naviguer entre différentes granularités d'une ou de plusieurs dimensions, et ce de manière très efficace (i.e. la navigation est instantanée).

Les utilisateurs exploitent l'entrepôt de données en combinant les différentes dimensions et les différents niveaux de granularité des hiérarchies correspondantes. Pour sélectionner les données appropriées à l'échelle adéquate, les utilisateurs expriment et soumettent des requêtes à l'entrepôt de données.

D'autres travaux (Palpanas, 2000) décrivent le couplage de l'analyse multidimensionnelle avec des méthodes de fouille de données (ex. pattern mining), l'objectif étant de proposer des méthodes hybrides associant les capacités exploratoires et analytiques de l'OLAP et les capacités descriptives de la fouille de données. Par exemple, l'outil ADSS-OLAP (Abdullah et Hussain, 2006), couplant OLAP et fouille de données (clustering) a été développé pour analyser l'incidence de la cochenille sur les cultures de coton. Pour enrichir davantage l'analyse OLAP et permettre l'exploration de données géographiques, l'idée a émergé de coupler les deux technologies OLAP et SIG (Système d'informations géographiques). Ainsi, le nouveau concept de Spatial-OLAP (SOLAP) (Bédard et al., 2007) est introduit
pour pouvoir exploiter conjointement les outils OLAP (décision, graphiques, etc.) et les outils géographiques (représentation cartographique, agrégateurs géographiques, etc.).

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## Par exemple...

Chez Inria, l'équipe-projet **LACODAM** (Inria, Institut national des sciences appliquées de Rennes, Institut national supérieur des sciences agronomiques, agroalimentaires, horticoles et du paysage, Université Rennes 1) a modélisé et construit un entrepôt de données pour analyser/explorer, dans l'espace et dans le temps, les effets des pratiques agricoles sur les émissions d'azote dans l'eau et dans l'air (Bouadi et al., 2017). Par ailleurs, l'équipe-projet étudie l'utilisation de l'apprentissage machine pour l'amélioration du bien-être animal (santé des vaches laitières et alimentation des truies).

À INRAE, l'unité **TSCF** consacre un de ses axes de recherche à l'OLAP spatial. Elle contribue entre autres à l'entreposage et l'analyse en ligne des données de biodiversité, notamment à travers le projet VGI4BIO (www.vgi4bio.fr) qui propose des méthodes d'analyse des indicateurs de biodiversité dans le contexte agricole centrés données et utilisateurs VGI.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Optidose® un outil pour adapter la dose en fonction des paramètres de la culture et du risque épidémique. © Le Mas Numérique.</figcaption></figure>
## 3.4 Gestion et ingénierie des connaissances pour l'aide à la décision en agriculture

Les sections précédentes ont présenté l'état de l'art sur la donnée, que ce soit sa collecte, sa gestion ou son traitement ; nous avons également vu comment la modélisation permettait de gérer et représenter de façon mathématique des connaissances à partir des mesures et observations pour aider à l'interprétation et à la préconisation. Une autre facette importante de l'agriculture numérique est la gestion de connaissances, c'est-à-dire des informations de plus haut niveau, aussi bien des connaissances scientifiques générales (par exemple processus physiologiques des plantes ou des animaux) que des méthodes spécifiques à certains acteurs des filières agricoles (par exemple conduite de troupeau d'un éleveur, méthodologie de fabrication de certains fromages, etc.). Des efforts importants ont été engagés ces dernières années pour formaliser ces connaissances et les organiser dans des ontologies permettant d'y accéder de manière structurée. Les ontologies sont une des composantes des systèmes informatiques aidant l'utilisateur à accomplir une tâche. Cette aide peut prendre plusieurs formes, de l'automatisation d'une décision d'irrigation à la découverte d'une information pour l'aider à prendre une décision. Les connaissances peuvent également être produites par les analyses présentées plus haut. Dans ce cas la difficulté est de présenter ces analyses aux acteurs humains de la manière la plus intelligible qui soit. Là encore, les développements récents en analyse des données sont d'un intérêt particulier pour l'agriculture, que ce soit *via* des approches de visualisation ou *via* les méthodes d'interprétabilité des modèles d'apprentissage. Enfin, le but de tout ce qui est présenté dans cette section est de permettre aux acteurs humains de prendre de meilleures décisions. Des outils spécifiques, les OAD (Outils d'aide à la décision), utilisant tout ou partie des techniques présentées dans ce chapitre, sont disponibles pour ces acteurs et en constante évolution : cette section se conclura par un tour d'horizon de ces outils.
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L'UMR BIOEPAR a contribué au développement de EMULSION, un logiciel et un OAD open source, basé sur l'intelligence artificielle. EMULSION permet aux modélisateurs de développer des modèles mécanistes stochastiques de systèmes complexes en épidémiologie, à différentes échelles et en utilisant différents paradigmes, tout en réduisant la quantité de code informatique à écrire (Picault et al., 2019). Sur cette base, le projet ATOM (Automation of decision support Tools based On epidemiological Models) vise à développer un processus d'industrialisation de la génération d'OAD à partir de modèles épidémiologiques mécanistes (https://www6.angers-nantes.inrae.fr/bioepar/ Recherche/Projets-en-cours/ATOM).

## Les systèmes à base de connaissances en agriculture

**Des premiers systèmes experts aux systèmes à base de connaissances** – Dans les années soixante-dix sont apparus les premiers systèmes experts, issus de la recherche en intelligence artificielle. Ces systèmes sont dédiés à la résolution d'un problème précis à partir des connaissances issues d'un ou plusieurs experts pour mimer leur raisonnement dans le but de les remplacer à terme. Dans l'approche dite symbolique, les connaissances expertes sont formalisées à l'aide d'un langage de représentation des connaissances basé sur le raisonnement logique. Cela s'opposait alors à l'approche connexionniste, qui mimait le fonctionnement du cerveau humain par des réseaux de neurones.

Une particularité du secteur agricole est que les problèmes inhérents à la gestion d'une culture ou d'un troupeau nécessitent des connaissances expertes de plusieurs domaines (sciences des sols, météorologie, chimie, biologie...). Pour pallier cette demande forte de plusieurs expertises, certains systèmes experts intègrent comme composants des modèles de simulation tels que ceux décrits au 3.2. Citons par exemple le système expert "CrOp Management Expert" (COMAX), dédié à la culture du coton, dont l'objectif est de maximiser les rendements en minimisant les intrants (McKinion et Lemmon, 1985) et qui encapsule un modèle de simulation de développement du coton (GOSSYM). L'acquisition des connaissances expertes étant cruciale pour le développement des systèmes experts, l'ingénierie des connaissances se concentrait alors sur les méthodes d'acquisition de ces connaissances. Ces méthodes permettaient de guider le cogniticien dans les tâches
complexes d'identification, d'extraction et de formalisation des connaissances expertes issues de diverses sources (entretiens d'experts ou autres documents décrivant la tâche de résolution de problème).

Très prisés dans les années quatre-vingts, les systèmes experts ont été également sévèrement critiqués car non adaptables à une autre application que celle de départ, et difficilement évolutifs. Dans les années quatre-vingt-dix, les systèmes experts ont ainsi évolué vers des systèmes à base de connaissances. La notion d'ontologie apparaît alors dans le domaine informatique. Les ontologies ont pour vocation de formaliser des connaissances du domaine consensuelles et relativement stables, avec l'objectif qu'elles puissent être réutilisées dans d'autres systèmes à base de connaissances.

Un système à base de connaissances est composé de deux parties distinctes : d'une part, la base de connaissances, comprenant une ontologie structurant les connaissances du domaine, une base de faits qui instancie l'ontologie pour décrire des situations spécifiques, et éventuellement une base de règles qui enrichit l'ontologie ; d'autre part, un moteur de raisonnement qui est associé au langage de représentation des connaissances mais indépendant de toute base de connaissances particulière.

## Évolution des méthodes d'acquisition et de capitalisation des connaissances –

L'évolution vers les systèmes à base de connaissances s'est accompagnée d'une évolution de la conception des rapports entre l'humain et la machine. Les systèmes à base de connaissances et le système informatique intelligent associé ont pour objectif de coopérer avec leur utilisateur pour l'aider à réaliser une tâche nécessitant diverses connaissances, en complétant ses connaissances, en lui révélant les conséquences de ses choix et en lui proposant d'autres options que celles qu'il aurait imaginées. L'ingénierie des connaissances a évolué alors vers une forme de médiation de la modélisation des connaissances, produisant des « modèles de connaissances », un modèle prenant ici un sens différent plus englobant qu'en 3.2 puisque représentant des connaissances et non plus des phénomènes. Ces modèles permettent au cogniticien, en charge de l'implémentation dans un système informatique, de dialoguer avec des experts pour enrichir et valider les connaissances à représenter. Pour aider cette médiation, plusieurs méthodes ont été développées, la plus connue étant "Knowledge acquisition and documentation structuring" (KADS et son évolution commonKADS). Par exemple, un système préconisant des dates d'irrigation des manguiers a été développé à partir de la méthode commonKADS (Nada et al., 2014).
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Par exemple...

L'équipe-projet **GRAPHIK** (Inria, INRAE, CNRS et Université de Montpellier) étudie la représentation des connaissances. Elle travaille entre autres sur une méthode de collecte, de modélisation et de formalisation des connaissances visant à améliorer la qualité des fromages de terroir. La collecte est réalisée à l'aide de questionnaires ; la modélisation se fait par la création de cartes mentales (*mind maps*) pour faciliter la validation par les experts et la formalisation est réalisée dans le langage des graphes conceptuels.

Les modèles de connaissances vont se déployer sur d'autres systèmes informatiques comme les systèmes de recherche (de sources) d'information. Cette évolution se traduit par la création de « mémoires des organisations ». La mémoire d'une organisation est l'ensemble des ressources humaines et matérielles, supports de connaissances, permettant à l'organisation de réaliser ces tâches. Une mémoire peut ainsi être composée d'un ensemble de documents textuels, de vidéos, de listes de compétences des employés et d'un ou plusieurs modèles de connaissances. La formalisation de ces modèles permet leur exploitation automatique, en vue d'aider à la circulation des ressources et des connaissances au sein des membres de l'organisation. Cette formalisation prend souvent la forme d'un *thesaurus* : une liste organisée de termes normalisés, organisés par trois types de relations (équivalence, hiérarchie, association), dans le but d'indexer et d'aider à la recherche de divers contenus.
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En savoir +

La FAO (organisation des nations unies pour l'alimentation et l'agriculture) a largement contribué à produire des mémoires d'organisation dans le domaine agricole (O'Leary, 2008). Sa base bibliographique AGRIS met à disposition différents types de ressources (documents scientifiques, jeux de données...) dans plusieurs langues. L'indexation de ces ressources est réalisée grâce au thesaurus AGROVOC, devenu le thesaurus multilingue incontournable dans le domaine agricole (Sini et al., 2008). Ce thesaurus assure une large couverture du domaine agricole et peut être adapté en fonction des besoins d'une nouvelle organisation. Un exemple de mémoire d'organisation est le projet Agropedia réalisé par plusieurs instituts agricoles indiens avec la FAO (Pappu et al., 2010), pour traduire les connaissances scientifiques issues des universités en des connaissances pragmatiques utiles pour les agriculteurs. Les modèles de connaissances utilisés dans Agropedia prennent la forme de cartes de thèmes (Topic Maps) agrégeant l'ensemble des connaissances nécessaires à une culture donnée.

**Accès sémantique à des sources d'information** – La naissance du Web sémantique au début des années 2000 a fortement impacté le domaine de la représentation des connaissances. Les technologies du Web sémantique sont un ensemble de langages, de protocoles et d'outils, standardisés sous l'égide du W3C, en vue de permettre l'exploitation automatisée des ressources du Web à partir de leur contenu. Les ressources du Web (des documents HTML par exemple, ou plus largement des données quelconques disponibles sur le Web) sont annotées avec des métadonnées décrivant le contenu de ces ressources dans un langage formel, constituant une base de faits qui peut être enrichie d'un thesaurus ou d'une ontologie qui précise sa sémantique.
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## Définition

Les principaux langages formels du Web sémantique sont les suivants :

* Resource Description Framework (RDF) : le langage de description des ressources du Web sous la forme d'un graphe constitué de triplets (sujet, prédicat, objet) ;

* RDF Schema (RDFS) : une extension de RDF permettant de définir un vocabulaire en termes de classes et propriétés (ou prédicats binaires) organisés par spécialisation ;

* SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL) : le langage d'interrogation de descriptions RDF(S) ;

* Ontology Web Language (OWL) : le langage privilégié de description des ontologies du Web Sémantique ;

* Semantic Web Rules language (SWRL) : un langage de règles qui permet d'enrichir des descriptions OWL ;

* Simple Knowledge Organization System (SKOS) : spécification en RDFS dédiée à la formalisation des terminologies, *thesaurus*, classifications et autres vocabulaires contrôlés utilisés dans les systèmes de recherche d'information.

Les ontologies du Web sont modulaires, centrées sur un besoin précis pour faciliter leur réutilisation et leur combinaison. Leur mise à disposition sur le Web améliore l'interopérabilité entre les systèmes à base de connaissances. Notons l'initiative du groupe de travail de la RDA Agri Semantic qui a étudié l'usage de ces technologies et ressources associées pour améliorer l'échange et le partage des données agricoles (Aubin et al., 2017). Ces technologies ont permis la transposition des mémoires d'organisation vers le Web.
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## Par exemple...

INRAE développe des mémoires d'organisation concernant l'impact des changements climatiques sur les pratiques agricoles et l'agroécologie. Une archive des bulletins d'alertes agricoles français, les Bulletins de Santé du Végétal (BSV), a été constituée lors du projet VESPA qui a étudié les réseaux d'épidémiosurveillance (Roussey et al., 2017).

Le portail Web collaboratif GECO (https://geco.ecophytopic.fr/) a été développé pour améliorer le partage de connaissances autour de la protection intégrée des cultures et de l'agroécologie. Ce portail gère un ensemble de fiches textuelles explicatives pour proposer des moyens de lutte contre les bioagresseurs (Soulignac et al., 2017). GECO permet des recherches indépendantes du niveau d'expertise de l'utilisateur.

Les ontologies du Web et les thesaurus SKOS deviennent des ressources réutilisables. Pour retrouver l'ensemble de ces ressources, des portails spécifiques ont été développés.

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## Par exemple...

À INRAE, l'axe informatique de l'UMR MISTEA a, entre autres, développé le portail AgroPortal (http://agroportal.lirmm.fr/) qui répertorie et met à disposition de façon ouverte les ontologies et thesaurus autour de l'agronomie et l'agriculture. AgroPortal fournit également des services d'aide à l'annotation de documents textuels et à la détection de liens entre les concepts de deux ontologies (problématique d'alignement d'ontologies). Il contribue également aux avancées du phénotypage haut débit des plantes.

**Intégration sémantique de données structurées** – Le Web de données liées (Linked Data), développé dans les années 2010, marque une nouvelle étape du partage de données basée sur les technologies du Web sémantique : on considère alors un réseau d'ensembles de ressources liés entre eux. Ce réseau repose sur l'utilisation de vocabulaires partagés (thesaurus, ontologies, etc.) pour décrire les données. Cette évolution va de pair avec la généralisation de la notion de donnée : on parle de données quelconques, notamment de données structurées issues de diverses bases de données.
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## Par exemple...

Quelques exemples de données structurées :

Les données météo d'une station INRAE sont disponibles sur le Web de données (http://meteo.clermont.cemagref.fr/). Une ontologie centrale Semantic Sensor Network (SSN) fournit un patron (design pattern) de description des mesures.

Le projet européen SmartOpenData (http://www.smartopendata.eu/) a proposé une infrastructure (et un schéma de données SmartOpenData (smod)) pour gérer les données ouvertes et liées dans le domaine de la biodiversité et de l'environnement (par exemple en gestion des données d'agroforesterie).

Le projet Agronomic Linked Data (AgroLD - http://www.agrold.org) intègre dans une même base RDF 50 bases de données. Son objectif est d'interroger conjointement et de lier des points de vue différents sur les plantes cultivées (génomique, protéomique et phénomique) et formalisés par au moins une des dix ontologies du Web utilisées (Gene Ontology, Plant Trait Ontology, etc.).

Des architectures hybrides intégrant des ontologies, un moteur d'inférence, et des bases de données de différents formats (relationnelle, NoSQL, RDF) telles que OpenSilex (http://www.opensilex.org/) sont utilisées pour développer plusieurs systèmes d'information sur le phénotypage haut débit. Dans cette architecture, tout objet scientifique (plant, pot, champ...) est identifié par un identifiant web (URI) et typé par un élément d'une des ontologies associées. La base RDF stocke les métadonnées descriptives statiques et la base NoSQL stocke les flux de données brutes : photos de drones, séries temporelles de capteurs en champs, etc.
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Par exemple...

Le système d'information GnpIS est en charge de stocker toutes les données structurées des expérimentations faites sur le phénotypage des plantes (Pommier et al., 2019). Les ontologies proposées par le réseau Crop Ontology (https://www.cropontology.org/) sont utilisées comme des dictionnaires de tous les traits observables dans les expérimentations.

Concernant l'animal, un réseau d'ontologies du Web développé à INRAE est utilisé pour rendre compatibles les descriptions des expérimentations animales effectuées dans différents centres de recherche. Ce réseau se compose actuellement de trois ontologies du Web (Salaun et al., 2018) : *Animal Trait Ontology for Livestock* (ATOL, sur les traits phénotypiques des animaux d'élevage), *Environnement Ontology for Livestock* (EOL, sur les paramètres environnementaux d'élevage), et AHOL (pour la santé animale du bétail).

**Architectures émergentes** – Au-delà du Web de données, la problématique de l'exploitation intelligente de données toujours plus volumineuses et hétérogènes suscite des recherches très actives qui combinent représentation des connaissances, gestion de données, Web sémantique, fouille de données et apprentissage, etc. C'est dans ce contexte qu'a été proposée une nouvelle architecture appelée *Ontology-Based Data Access (OBDA)* (Xiao et al., 2018) qui combine une approche particulière de l'intégration de données, dite par médiation, avec la notion de système à base de connaissances. Un système OBDA est structuré en trois niveaux : le niveau conceptuel, organisé autour d'une ontologie (décrite par exemple en RDFS ou OWL) ; le niveau des données, composé de diverses bases de données préexistantes et indépendantes entre elles ; et le niveau des "mappings" qui traduisent les données pertinentes pour l'application visée en une base de faits utilisant le vocabulaire de l'ontologie. Les requêtes au système (par exemple en SPARQL) utilisent ce vocabulaire, l'utilisateur s'exprimant au niveau conceptuel, sans connaissance du système de stockage des données (par exemple, une requête « quels sont les auxiliaires permettant de lutter contre le bioagresseur X et les itinéraires techniques associés qui limiteraient la compétition avec la plante principale ? » fait abstraction des schémas des bases de données sous-jacentes).
<figure><img src="image_38.png" /></figure>

## Par exemple...

À INRAE, l'unité URFM Écologie des Forêts Méditerranéennes du département **ECODIV** mène des recherches pluridisciplinaires en écologie. En particulier, elle met en œuvre des systèmes OBDA matures tels que Ontop (https://ontop-vkg.org/) et MASTRO (https://www.obdasystems.com/mastro) pour une gestion durable des écosystèmes forestiers méditerranéens.

Dans le cadre de l'Internet des objets, certains de ces systèmes utilisent aussi les technologies Web sémantique (ontologie OWL, règles SWRL, base d'annotations RDF).

Les organismes de normalisation comme le W3C ou l'ETSI travaillent actuellement sur la validation de nouveaux standards et ontologies pour combiner l'Internet des objets et le Web sémantique : l'ontologie SAREF pour ETSI et l'ontologie "Web of Things" (WoT) pour le W3C. Ces ontologies n'ont pas encore atteint le niveau de maturité suffisant pour être utilisées dans des applications réelles.

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

## Par exemple...

À INRAE, l'unité TSCF propose une traduction de la méthode d'irrigation manuelle IRRINOV sous forme de règles SWRL et d'un réseau d'ontologies du Web pour représenter les connaissances permettant d'automatiser les arrosages.

Des questions demeurent sur la compatibilité des ontologies construites sur des principes différents : usages différents, auteurs différents, ontologies fondationnelles différentes etc. Certaines ontologies du Web proposent des schémas de données correspondant à des patrons réutilisables (design patterns) centrés sur un besoin précis. D'autres ontologies proposent des classifications de référence pour qualifier les données. Les gestionnaires de données doivent ainsi construire un réseau d'ontologies pour structurer leurs données, en vérifiant que ces ontologies restent compatibles entre elles. Sont-elles basées sur les mêmes patrons ? Permettent-elles de produire des inférences correctes ? Enfin, les questions de distribution du raisonnement sur tous les composants d'un système de type « Internet des objets » sont des problématiques de recherche actuelles.
Restitution des connaissances, visualisation, interactions
homme-machine en agriculture

Les approches de production de connaissance à base de données (section 3.3) ont conduit à des résultats de plus en plus précis et fiables, mais aussi de plus en plus difficiles à comprendre, au point que l'on qualifie aujourd'hui la plupart de ces approches de « boîtes noires », avec l'impossibilité pour l'utilisateur de comprendre les déterminants du résultat produit (par exemple une décision de l'itinéraire technique). Une solution à ce problème est d'utiliser des approches d'interprétabilité locale comme LIME (Ribeiro et al., 2016) ou SHAP (Lundberg et Lee, 2017), qui visent non pas à expliquer le modèle appris dans sa globalité, trop complexe, mais les raisons qui ont conduit le modèle à produire cette décision dans le cas précis fourni par l'utilisateur, comme, par exemple, les attributs qui ont le plus contribué (positivement ou négativement) à la décision. Par exemple, SHAP, utilisé pour la détection d'œstrus vue plus haut (Fauvel et al., 2019), fournit des explications du type: « un œstrus a été prédit aujourd'hui en se basant sur l'évolution de la température des trois derniers jours et sur un temps de repos important il y a trois jours ».

En parallèle à la question de l'interprétabilité, la représentation visuelle de données et d'informations est un passage obligé pour tout système informatique lorsqu'il s'agit d'interagir avec des utilisateurs. « Visualiser » consiste à produire des éléments visuels (graphes, courbes, cartes, images) pour aider les utilisateurs à comprendre, explorer, analyser, donner du sens à des données, des modèles, des informations, parfois en grandes dimensions, souvent complexes (Kubicek et al., 2013). Une interface homme-machine, des visualisations fluides et efficaces, sont souvent essentiels dans le succès de systèmes numériques grand public. Le domaine de l'agriculture n'échappe pas à cette réalité.

L'exigence en matière de visualisation dans ce secteur est forte du fait de
la conjonction de plusieurs facteurs : une croissance saisissante des masses de
données collectées, des utilisateurs non informaticiens mais souvent technophiles,
la nécessité d'une vision à différentes échelles spatiales et temporelles, sur des
données privées et publiques. La visualisation est parfois même considérée comme
une matière stratégique, car la maîtrise de ces techniques peut représenter un
avantage compétitif, un pouvoir, pour certains acteurs de la chaîne agroalimentaire.
Le domaine est d'ailleurs fortement investi par les acteurs privés (équipementiers),
mais il existe des initiatives pilotées par des universités et des instituts, dont INRAE
et Inria, sous licences libres (par exemple AQUAPONY²⁴, GeoVisage<fnref n="35" />, PARCHEMIN<fnref n="36" />)
ou participatives (I-EKbase<fnref n="37" />) (Wachowiak et al., 2017).

<footnote n="34">34. http://www.atgc-montpellier.fr/aquapony/</footnote>

<footnote n="35">35. http://geovisage.nipissingu.ca/</footnote>

<footnote n="36">36. http://www.parchemins.bzh/index.php/outil-de-visualisation-donnees-lagriculture-littorale-bretagne/</footnote>

<footnote n="37">37. http://iekbase.com/hot-spots-monitorin</footnote>
<figure><img src="image_40.png" /></figure>

## Par exemple...

À INRAE, le groupe Écologie et Évolution des Zoonoses de l'UMR CBGP analyse la diversité virale des hantavirus et des processus évolutifs qui la façonnent. Ils ont entre autres piloté le développement de AQUAPONY, un visualiseur web qui permet de naviguer de manière interactive sur un arbre phylogénique et facilite l'interprétation objective des scénarios évolutifs.

Les outils actuellement déployés pour le monde agricole reposent sur des paradigmes classiques de visualisation : cartographie (GIS, Geographical Information Systems), interfaces de visualisation de données de capteurs, collections de visualisations liées (multifacettes) et outils réactifs (*dynamic queries*). Les interfaces sémantiques et les stratégies de visualisation liées (mise en relation de vues) sont des sujets très actifs, ainsi que les visualisations 3D, qui donnent une perception de la topologie des zones géographiques (jusqu'aux profils des champs), et l'usage de la synthèse d'images, voire de la réalité augmentée.

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

## Par exemple...

À INRAE, l'UMR SAS accompagne la transition agroécologique des systèmes et territoires d'élevage. En particulier, elle a participé au projet PARCHEMINS achevé en mars 2021 sur la visualisation de données d'agriculture littorale en Bretagne. Le projet PARCHEMINS a mis en place un visualiseur cartographique, outil web de consultation de cartes, qui permet à l'utilisateur d'interagir avec des données géographiques. À destination d'utilisateurs non géomaticiens ou non spécialistes des outils informatiques, il permet de représenter et d'analyser de l'information spatiale, de façon intuitive et simple d'utilisation.

L'interactivité et la rapidité de réponse des outils de visualisation sont un défi en agriculture (et ailleurs !), car ces visualisations doivent être adaptées à des terminaux légers (*smartphones*, tablettes) ou embarqués (tracteur connecté). La fluidité des visualisations de données est étroitement liée aux solutions techniques, aux protocoles d'échanges de données et à l'architecture des systèmes. La visualisation adaptative, sujet actuellement très actif en recherche, permet d'adapter la visualisation au contexte : profession de l'utilisateur, terminaux de visualisation, nature des données disponibles.
La question de la visualisation et du partage de la connaissance est peu abordée en pratique et reste ainsi pour l'instant plus dans le champ de la recherche que de l'application. Or en agriculture, l'expertise humaine joue un rôle traditionnellement très important, ce qui crée un contexte particulièrement favorable au développement de techniques interactives : il est en effet tentant de combiner les capacités expertes humaines avec des algorithmes d'apprentissage, d'optimisation ou de modélisation (Boukhelifa et al., 2018). Suivant les stratégies et les systèmes, l'interaction homme-machine (IHM) peut être explicite (l'utilisateur est régulièrement interrogé via une interface, un système de visualisation) ou implicite (à l'insu de l'utilisateur ou en non-verbal, la machine captant des informations qu'elle utilise comme base d'apprentissage). Le courant actuel des recherches en visualisation et IHM se focalise préférentiellement sur des questions d'interprétabilité, d'explicabilité, de causalité et de transparence des interactions.

Le tandem IHM/visualisation intervient aussi dans un cadre où l'expertise humaine est essentielle pour gérer l'incertitude des données et la prise de décision sur des questions multicritères : les approches qualitatives sont complémentaires des approches automatiques/statistiques (choix des critères, par exemple), pour gérer les ambiguïtés, les trous de connaissances, les extrapolations à d'autres types de cultures. Des exemples peuvent être trouvés dans l'agroécozonage – fondé sur des techniques de clusterisation, de segmentation – ou la Web-application Crop-GIS couplant modélisation et visualisation pour la gestion de la culture du maïs<fnref n="38" />. Mais l'évaluation des systèmes interactifs est délicate car si l'algorithme apprend et s'adapte à l'humain, l'inverse est vrai aussi : l'utilisateur apprend à utiliser un système. Comprendre ces mécanismes subtils de coadaptation et de co évolution nécessite d'employer des approches de type science expérimentale (plans de tests, fiabilité des résultats, biais), de tester sur des cohortes de volontaires.

En conclusion, la visualisation et les IHM appliquées à l'agriculture sont des sujets relativement rares à la fois dans la littérature scientifique agronomique et dans celle sur la visualisation. Or c'est un facteur essentiel à l'adoption des technologies, les agriculteurs préférant des outils simples d'usage et moins précis à des outils très performants difficiles à utiliser (Pierpaoli et al., 2013).

## Outils d'aide à la décision (OAD)

À partir des années quatre-vingts, les programmes informatiques et l'électro-nique ont commencé à être utilisés pour améliorer l'efficacité de l'agriculture et mieux raisonner les activités agricoles. C'est l'émergence des premiers OAD numériques (Outils d'aide à la décision, en anglais DSS Decision support system).

<footnote n="38">38. https://www.cropgis.com/</footnote>
Cette nouvelle révolution est plutôt bien perçue par les agriculteurs (79 % des agriculteurs qui utilisent les nouvelles technologies reconnaissent leur utilité, source Rapport agriculture et innovation 2025 39) et aussi par la société qui attend des innovations numériques un moyen pour préserver l'environnement (47 % des personnes interrogées sondage Etude Opinion Way 2016). Les OAD numériques sont basés sur de la programmation informatique « simple » associée à un corpus de données de référence relativement restreint, ils s'installent sur un ordinateur personnel ou s'utilisent depuis une interface web qui permet d'accéder à l'application. Ils sont le plus souvent développés par les instituts de recherche ou les instituts techniques. Des logiciels comme INRAtion40 ou InraPorc 41 font partie de cette génération d'OAD. Ces logiciels conçus par l'INRA sont des références françaises en termes d'aide à la conception des rations alimentaires des ruminants et porcs d'élevage. Dans le domaine du végétal, de nombreux logiciels ont aussi été développés pour aider l'agriculteur à planifier et gérer la fertilisation des cultures, la lutte contre les ravageurs ou l'irrigation. Aujourd'hui, avec la déferlante du numérique, une nouvelle génération d'OAD a émergé, qui emploie des technologies numériques actuelles comme la télédétection, le GPS, l'Internet des objets, l'intelligence artificielle etc. Ces OAD sont conçus et produits par le secteur de l'AgriTech où sont présents les majors de l'agribusiness et de nombreuses startups (Padhy et Satapathy, 2020).

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

## Définition

L'agritech est un terme générique désignant les technologies de l'agriculture. Les Agritech se divisent en quatre pôles majoritaires : 1/ le biocontrôle, 2/ le big data agricole, 3/ la robotique et 4/ la génétique et les biotechnologies végétales. Ces quatre éléments sont souvent très liés et de nombreuses technologies agricoles sont issues de ces pôles.

L'intégration des nouvelles technologies dans les OAD permet de démultiplier la gamme de services offerts par ces outils couramment utilisés par les agriculteurs qui cherchent à prendre les décisions les plus adéquates pour gérer leur ferme (Spanaki et al., 2021). Connaître de manière précise l'état des parcelles agricoles ou des troupeaux est essentiel pour l'exploitant qui peut maintenant s'appuyer sur des données (images, mesures biophysiques...) issues de capteurs connectés pour avoir plus d'informations que ce que son œil ne peut lui permettre de collecter. Après différents traitements numériques, ces informations sont mises

<footnote n="39">39. https://agriculture.gouv.fr/sites/minagri/files/rapport-agriculture-innovation2025.pdf</footnote>

<footnote n="40">40. https://www.inration-ruminal.fr/</footnote>

<footnote n="41">41. https://inraporc.inra.fr/inraporc/</footnote>
à disposition de l'agriculteur via une application dédiée accessible par le Web ou sur smartphone. Dans le secteur animal, les éleveurs n'hésitent pas à adopter ces nouveaux outils basés sur le numérique quand ils sont susceptibles de leur apporter un gain technique, économique et qu'ils peuvent diminuer la pénibilité de leur travail. Il y a tout d'abord les OAD basés sur des capteurs portés par les animaux (en externe ou interne), qui mesurent en temps réel les caractéristiques physiologiques de l'animal et son activité (température, capteurs de pression abdominale, mouvement ...). En élevage laitier, l'éleveur pourra ainsi s'appuyer sur ces outils pour piloter le cycle de reproduction de l'animal et détecter de manière fiable les chaleurs, les mises bas, ou des problèmes de santé, ceci avant même que des signes extérieurs ne soient visibles par un professionnel. On voit aussi émerger des prototypes d'OAD basés sur la reconnaissance d'images (issues de caméras installées en élevage) à l'aide de méthodes d'intelligence artificielle (deep learning), permettant le suivi des animaux en termes de comportement et de santé, voire la reconnaissance faciale. Si une anomalie est constatée sur un groupe ou animal, une alerte peut être envoyée sur le smartphone de l'agriculteur. Même si nombre d'initiatives sont en cours, différentes questions, déterminantes pour qu'un OAD soit utilisé et utilisable par les professionnels, font l'objet de recherches, de plus en plus en interaction avec ces professionnels. Cela concerne notamment la précision, la pertinence (un OAD fournissant trop de fausses alertes par exemple risque d'être abandonné), l'adéquation et la forme des informations fournies à l'agriculteur selon son expertise et ses besoins, ainsi que l'ergonomie de l'outil, en lien avec les notions vues dans la partie visualisation et IHM (Li et al., 2020). La manière dont les connaissances de l'utilisateur seront utilisées fait l'objet de questionnements éthiques liés plus largement à l'innovation ouverte.

## 3.5 Automatisation, contrôle et robotique

Comme mis en évidence précédemment l'agriculture numérique est loin de se limiter à l'acquisition et au traitement des données. En effet, elle a vocation à exploiter ces données pour prendre des décisions et déterminer les actions à mener, tant au niveau spatial que temporel, afin d'optimiser les itinéraires culturaux capables de concilier de hauts niveaux de production, la qualité des récoltes et la préservation de l'environnement. En ce sens l'aboutissement de telles préco-
nisations requiert un travail précis et potentiellement fréquent, qui n'est pas toujours compatible avec les ressources et capacités humaines. Ceci est d'autant plus vrai que les tâches agricoles s'avèrent bien souvent fastidieuses, et parfois dangereuses. L'exploitation du potentiel complet des principes de l'agriculture numérique peut donc mener à une automatisation des tâches. Aujourd'hui, les technologies robotiques prolongent les développements d'ores et déjà mis en œuvre dans le cadre d'outils automatisés, ou de systèmes d'aide à la conduite
d'engins agricoles. Mais au-delà de l'automatisation de certains travaux, les progrès de la robotique dans le monde agricole doivent ouvrir la voie à une évolution des pratiques pour accompagner la transition écologique.

Farmstar fait partie des OAD basés sur des images spatiales à résolution infraparcellaire. Il a été développé par Airbus en collaboration avec les instituts techniques agricoles. La chaîne de traitement est ici complexe puisqu'elle mêle l'utilisation d'images spatiales avec d'autres sources de données comme les données climatiques et qu'elle mobilise la simulation informatique de modèles agro-nomiques. Le résultat est mis à disposition via des API (Application Programming Interface) qui sont interrogées par l'application utilisateur. L'agriculteur accède ainsi aux informations utiles sous forme de cartes et d'indicateurs « tableau de bord » via une application web intégrée qui masque l'architecture informatique complexe et les flux de données mobilisés.

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>Figure 1: Farmstar, de l'image spatiale haute résolution aux cartes de conseils</figcaption></figure>

<figure><img src="image_44.png" /></figure>

## Par exemple...

L'équipe-projet **VALSE** (Inria, Ecole Centrale de Lille, Université de Lille) étudie les problèmes issus de l'analyse de systèmes dynamiques distribués, incertains et interconnectés. Elle vise la conception d'algorithmes d'estimation et de contrôle dans divers domaines. En particulier, dans le domaine de l'ostréiculture, ces algorithmes ont permis la conception d'un biocapteur basé sur les mesures et l'interprétation du comportement des mollusques bivalves, pour la détection à distance de la pollution des eaux côtières et des conséquences du changement climatique.
Les milieux structurés, alliés des robots

L'essor de la robotique s'est historiquement ancré dans les domaines d'application de l'industrie, notamment automobile, pour l'automatisation des chaînes de production (Bahrin et al., 2016). Il est alors possible de concevoir des infrastructures permettant aux robots de se référencer et d'évoluer dans des environnements parfaitement connus et inchangés, ainsi que de maîtriser les conditions d'interactions (conditions de lumière, manipulation d'objets connus, création de zones spécifiques). Ceci aide grandement la conception d'algorithmes de perceptions et commandes robustes, basés sur des modèles d'évolution des robots qui nécessitent des hypothèses fortes (roulement sans glissement, reconnaissance d'objet ou de scène, localisation précise, etc.). Par conséquent, les applications de la robotique en agriculture se sont en premier lieu focalisées à l'intérieur des bâtiments, notamment pour la production animale (Bergerman et al., 2016). En ce sens, le plus gros marché de la robotique dans le domaine de l'agriculture se situe aujourd'hui dans l'élevage, avec les robots d'affouragement ou de traite. Ceux-ci peuvent en effet exploiter un certain nombre de repères, et bénéficier d'aménagements particuliers pour conserver un haut niveau de répétabilité. Ils sont ainsi à même de remplir des missions astreignantes (comme la traite ou le nourrissage des animaux) et libérer du temps à l'agriculteur. De telles évolutions accompagnent de plus en plus les pratiques, puisqu'aujourd'hui la moitié des nouvelles installations françaises en élevage laitier s'équipent de robot de traite (Tse et al., 2018).

Dans le cadre de la production végétale, il est plus difficile de mettre en place de telles infrastructures, et la structuration apportée par les cultures est par essence changeante, posant des problèmes de détection et de référencement. Néanmoins, l'automatisation de certaines tâches, et en particulier la conduite d'engins agricoles, a grandement bénéficié de l'avènement du GPS, notamment dans sa version centimétrique, constituant de fait une référence absolue. Ainsi de nombreux dispositifs visant à automatiser le pilotage, sous la surveillance d'un « conducteur », ont vu le jour, partageant un certain nombre de problématiques avec les avancées sur le véhicule autonome.

L'exploitation du seul capteur GPS demeure toutefois limitée pour la réalisation de robots entièrement autonomes (i.e. sans surveillance humaine embarquée), pour plusieurs raisons. Tout d'abord, les pertes possibles des signaux satellitaires aux abords des bâtiments, sous serres, ou à proximité de végétation haute, impliquent une reprise en main. Ensuite, l'accomplissement de travaux agricoles exige un référencement et une interaction avec la végétation et non avec une référence absolue, même si les plantations sont réalisées avec un référencement GPS. Enfin
l'absence d'un superviseur embarqué impose de doter une machine autonome de moyens de perception pour garantir la sécurité (évitement d'obstacles, gestion de la traversabilité).

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Étude d'un tracteur électrique robotisé pour l'agroécologie. © INRAE.</figcaption></figure>

Ainsi, plusieurs autres stratégies – vision (Stefas et al., 2019), laser (Tourrette et al., 2017) – viennent en substitution ou complément d'un référencement absolu pour réaliser la fonction de navigation autonome. Celle-ci est d'ores et déjà exploitée commercialement dans des robots, principalement pour le désherbage mécanique, la tonte, la surveillance. L'efficience de ces robots demeure néanmoins limitée pour le moment en termes de tâches et les performances sont intimement corrélées aux conditions de détectabilité.

Pour envisager des travaux plus complexes (taille, récolte en plein champ), de façon complètement autonome, il convient de pouvoir lever plusieurs verrous scientifiques et technologiques pour pouvoir appréhender la variabilité des milieux d'évolution, ainsi que la diversité et la complexité des tâches à effectuer, en conservant l'intégrité du robot ou des robots.
## De l'adaptation à la reconfiguration

Contrairement à la robotique mobile en milieux industriels ou routiers, les robots mobiles évoluant en milieux naturels requièrent des capacités d'adaptation pour affronter la diversité des conditions d'interaction et leur variabilité (Bergerman et al., 2016). Ceci suppose la modification en ligne des paramètres de perception et de commande (comme la modification des temps de réponse en fonction de la vitesse (Hill et al., 2020) ou l'adaptation de seuil de détection en fonction des conditions de luminosité. Plusieurs mécanismes d'adaptation et d'anticipation ou de commande robuste ont été proposés pour affronter la variation de ces milieux et conserver un haut niveau de précision, tout en maintenant l'intégrité du robot (Krid et al., 2017 ; Yandun et al., 2017). Cette dernière fonctionnalité se définit de façon relativement binaire dans les milieux structurés : éviter les collisions avec un obstacle géométrique, ne pas évoluer dans une zone interdite. En milieux naturels, la notion d'obstacle est plus floue, et sa résolution plus complexe. D'abord, la rencontre avec un obstacle n'est pas nécessairement un cas d'échec, car les robots ne doivent pas être arrêtés lorsqu'ils enjambent la végétation ou doivent pousser une branche. Ensuite, certaines zones peuvent être franchies à certaines conditions (limitation de la vitesse ou du chargement), et le franchissement dépend aussi des conditions de sol (notamment l'adhérence) et des propriétés du robot (Guastella, 2018). Enfin, l'évolution dans certaines zones peut mener à une perte de contrôle ou de stabilité physique du robot (Wolf et al., 2019).

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

### Par exemple...

À INRAE, l'UR **TSCF** conçoit des systèmes reconfigurables et à autonomie partagée, pour accroître les performances et la sécurité des engins œuvrant en milieux naturels, en particulier ceux rencontrés dans l'agriculture. Elle conçoit par exemple des mécanismes d'adaptation pour affronter la diversité des conditions d'interaction et leur variabilité.

Plusieurs approches permettent de prendre en compte cette complexité par la notion de traversabilité (ensemble des conditions permettant le passage d'une zone définie devant le robot). Néanmoins, le travail autour de cette notion illustre la difficulté à définir une approche unique de perception et de commande pour réaliser des tâches agricoles complexes par un robot. Aussi, de nombreux travaux sont focalisés sur la sélection en temps réel ou la fusion de comportements types
(voir le projet INRAE *Adap2E*<sup>42</sup>), ce qui pose le problème de l'interprétation de scène et de l'évaluation des comportements. En outre, de nombreuses stratégies en robotique agricole sont centrées sur la coopération de robots plus basiques, capables de s'associer ou de travailler sur une même zone. Ceci permet de limiter les risques sur le fonctionnement de chaque robot (énergie cinétique limitée en cas de choc) et le coût de chaque robot, mais reporte la complexité sur l'association et la synchronisation de la flotte (Blender et al., 2016).

Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons vu les différentes recherches menées pour l'utilisation du numérique en agriculture. Elles sont principalement centrées autour de la donnée, à tous les niveaux du cycle de la donnée, de sa captation à son exploitation en passant par sa collecte, sa traçabilité, son traitement, son stockage, son interprétation, sa restitution ou son usage dans des systèmes automatisés ou robotisés. Différentes compétences sont mises en œuvre pour y apporter des solutions efficientes, sûres et sécurisées incluant le réseau, la modélisation, l'apprentissage, la gestion des connaissances, le contrôle. Les buts sont, entre autres, d'assister les agriculteurs dans des tâches difficiles, de permettre une meilleure gestion de nos ressources, de favoriser les échanges et savoir-faire, le tout dans le respect autant que possible de l'environnement.

<footnote n="42">42. https://adap2e.inrae.fr/</footnote>