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

Auteurs – Véronique Bellon-Maurel, Pascal Bonnet, Isabelle Piot-Lepetit, Ludovic Brossard, Pierre Labarthe, Pierre Maurel, Jean-Yves Courtonne.

Remerciements (contribution, relecture, édition) – Frédérick Garcia, Nathalie Mitton, Alexandre Termier.

<figure><img src="image_47.png" /></figure>
Le numérique aura un impact fort sur l'agriculture. Sera-t-il positif ou négatif ? Certains, comme Rotz et al. (2019), s'inquiètent du fait que ces technologies provoqueront une plus grande intégration des marchés et une concentration des entreprises, d'autres, comme Bonny (2017), réfutent cette opposition, sous réserve de changements dans la gouvernance et d'une bonne communication avec le grand public. En parallèle, plusieurs auteurs soulignent qu'agroécologie et numérique peuvent converger (Bellon Maurel et Huyghe, 2016 ; Biradar et al., 2019 ; Caquet et al., 2020 ; Grieve et al., 2019 ; Klerkx et Rose, 2020 ; Wegener et al., 2017). L'agroécologie désigne tout à la fois une discipline scientifique, un mouvement ou encore un modèle agricole s'appuyant sur un ensemble de pratiques alternatives, dont l'objectif est de construire des systèmes alimentaires viables respectueux des Hommes et de leur environnement. Comme rappelé par Altieri (1989), elle mobilise des aspects techniques et des aspects socioéconomiques sur toute la chaine de production (ce qui est produit, comment c'est produit et pour qui c'est produit). Les techniques de production agroécologiques cherchent à améliorer les systèmes agricoles en utilisant les processus écologiques, en particulier les synergies biologiques entre les composantes de l'agroécosystème et l'équilibrage des « entrées et sorties » du système, aussi appelé « bouclage des cycles ».

Ce chapitre sera consacré à étudier les opportunités et les défis que présente le numérique pour l'agroécologie dans son acceptation la plus large, c'est-à-dire celle de systèmes alimentaires durables. En tant que « technologie habilitante », le numérique peut en effet accroître les capacités de réponse à quatre enjeux qui touchent les agriculteurs :

* mieux produire, en cohérence avec les principes de l'agroécologie, en créant des connaissances pour accompagner la transition agroécologique et en s'adaptant aux changements exogènes, en premier lieu le changement climatique ;

* mieux produire en assistant l'agriculteur dans la conduite de l'exploitation ;

* mieux s'inscrire dans l'écosystème de l'agriculture, i.e., dans les chaînes de valeur et les écosystèmes territoriaux ;

* mieux partager, apprendre et comprendre en accompagnant la transition agroécologique : partage de données, d'informations, de connaissances.

Les spécificités des pays du Sud seront également abordées.
41 Mieux produire : créer des connaissances pour accompagner la transition vers l'agroécologie

Les connaissances scientifiques et techniques pour accompagner la transition vers de nouveaux systèmes de production (agroécologie avec ses déclinaisons comme l'agriculture biologique, la protection intégrée ou l'agroforesterie) sont encore en construction. Or, pour diffuser largement ces modèles agroécologiques et permettre leur changement d'échelle, il est urgent d'en comprendre les mécanismes (Altieri et al., 2012) et de construire des références (Vanloqueren et Baret, 2009). En agroécologie, tous les niveaux de diversité et de régulations biologiques – intraspécifique, interspécifique ou fonctionnelle (couplage végétal-animal, écologie des paysages) – peuvent être mis en œuvre pour rendre les systèmes résilients (Caquet et al., 2020). Le revers est la profusion des possibles – choix variétaux, assemblages d'espèces, couplages entre culture et élevage – qui rend a priori impossible l'ambition de créer une connaissance sur l'ensemble du champ des possibles. Face à ce défi, les modes de construction de la connaissance doivent être renouvelés et le numérique permet de construire ces connaissances essentielles à la transition agroécologique (Leveau et al., 2019) avec trois leviers

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Piège à insectes connecté. © Le mas numérique.</figcaption></figure>
## Représenter les systèmes complexes de l'agroécologie

La modélisation en agroécologie est en plein essor mais le sujet est complexe<fnref n="43" />. La modélisation n'a de sens pour l'action que si elle intègre les interactions dans l'exploitation voire jusqu'à l'échelle du paysage (Tixier et al., 2013). Sa mise en œuvre est délicate. Antle et al. (2017) identifient plusieurs points à aborder pour construire les modèles de nouvelle génération servant l'agroécologie : (i) l'amélioration des modèles existants, pour prendre en compte l'incertitude ou des événements extrêmes ; (ii) le passage des modèles de cultures aux systèmes de production ; (iii) la modélisation des cultures et des rotations complexes ; (iv) les modèles faisant le lien entre cultures et production animale ; (v) le changement d'échelle, du champ au paysage ; (vi) l'interopérabilité. Il faut aussi construire les modèles des briques élémentaires décrivant chaque compartiment du système. De plus, l'échelle des paysages fait naître des fronts de science sur une « meilleure compréhension de la dynamique de populations et sur le rôle des interfaces milieu cultivé / milieu naturel, peu documenté » (Caquet et al., 2020). À l'échelle de l'exploitation agricole, plusieurs défis de modélisation se posent, l'exploitation agricole étant un système complexe piloté à la croisée des modélisations socio-écologiques et sociotechniques (Bergez et Thérond, 2019).

## Collecter des données en masse sur les nouveaux agroécosystèmes

L'absence de données et la difficulté d'y accéder sont un frein à l'amélioration et à l'usage des modèles. Or, l'agriculture est l'objet d'un extraordinaire accroissement de la quantité de données : en 2014, environ 190 000 données étaient produites par jour sur une ferme aux USA et en 2050 plus de 4 millions de données pourraient être produites par jour (Rotz et al., 2019). Ces données proviennent par exemple des objets connectés (Elijah et al., 2018), des capteurs à poste fixe (station météo, piège connecté, alarmes diverses...), embarqués sur des machines (capteurs de fonctionnement de la machine, mais aussi de caractérisation des cultures), portés par les animaux (capteurs d'activité, bolus pour enregistrer les températures, géolocalisation) ou les opérateurs humains (téléphones portables). La variété et le volume des données ayant trait à l'agriculture permettent aujourd'hui de qualifier

la situation de big data agricole (Bellon-Maurel et al., 2018). Or les données sont incontournables pour créer des modèles sur les mécanismes complexes de l'agro-écologie, difficiles à modéliser par des approches déterministes. L'élaboration de tels modèles nécessite de mener des observations et quantifications systématiques dans les systèmes de production agricole, à plusieurs échelles (Biradar et al., 2019). Chowdhary et al. (2019) évoquent d'ailleurs ce problème de manque de

<footnote n="43">43. Pas moins de 107 modèles ont été recensés à l'Inra en 2018 par Caquet et al. (2020).</footnote>
références, le << verrou du phénotypage >> qui handicape l'agroécologie et l'agro-
foresterie. C'est pourquoi le développement de connaissances dans ces domaines
exigerait d'accroitre les capacités de phénotypage haut débit dans des milieux
variés, en déployant le phénotypage haut débit à la ferme (en champ ou dans le
troupeau). Ceci questionne sur les dispositifs de phénotypage. Actuellement, le
phénotypage est mené par la recherche et les sélectionneurs avec des dispositifs
de mesure coûteux, tels des portiques ou autres plates-formes automatisées en
champs44. Plusieurs auteurs (Caquet et al., 2020 ; Grieve et al., 2019 ; Ingrand, 2018)
préconisent de développer le phénotypage à large échelle ou l'échantillonnage
continu des cultures, des animaux et des conditions d'environnement, ce qui
nécessitera la mise au point de mesures peu coûteuses et simples à utiliser, en
proxi-détection (capteurs portables) ou en télédétection – notamment grâce aux
satellites Sentinel 2 qui offrent dix mètres de résolution et trois à cinq jours de
revisite (Biradar et al., 2019) – pour approcher des caractéristiques physiques et
physiologiques des plantes et des animaux (Reynolds et al., 2019).

Modélisation à base de données, une étape vers
une nouvelle connaissance

Les possibilités ouvertes par l'intelligence artificielle pour tirer des connais-
sances à partir des données en particulier du "big data" ou des "smart data"
agricoles sont bien décrites (Pham et Stack, 2018 ; Wolfert et al., 2017), mais ne
visent pas spécifiquement l'agroécologie. Les quelques auteurs qui ont étudié
l'usage des réseaux de neurones en agroécologie (Jiménez et al., 2008 ; Schultz et
al., 2000) soulignent plusieurs points d'attention : (i) la question de la validation
des modèles obtenus et de l'incertitude ; (ii) le besoin de structurer le système en
sous-systèmes plus simples auxquels les réseaux de neurones seront appliqués et
(iii) l'importance de voir l'inférence, souvent résumée à une boite noire, comme
une étape vers un modèle plus analytique.

<footnote n="44">44. Voir par exemple *Field Scanalyzer de Lemnatec*, la *Phenomobile* ou le portique commercialisé par *Hiphen*, le *Fieldscan de Phenospex...*</footnote>
## 4.2 Mieux produire : le numérique pour assister l'agriculteur dans la conduite de l'exploitation

Selon Caquet et al. (2020), « la capacité du numérique et des agroéquipements à porter spécifiquement un modèle d'agriculture agroécologique reste un pari » et l'un des cinq « grands secteurs » à maîtriser concerne la « caractérisation de l'environnement, des plantes ou des animaux d'élevage, dans l'optique de mieux piloter, mieux analyser »<fnref n="45" />. La question de l'aide à la décision se pose aussi et d'autant plus fortement que les conduites d'exploitation sont souvent multi-objectifs. Ainsi, le « passage à l'échelle » vers une agroécologie très transformante (reconception des systèmes) nécessite de se doter de nouveaux outils parmi lesquels le numérique pourrait avoir une place importante pour (i) mieux piloter, au niveau de l'itinéraire technique (principes de l'agriculture et de l'élevage de précision) ou au niveau stratégique de l'exploitation (en intégrant des données économiques) ; (ii) mieux opérer, avec des agroéquipements dédiés à des systèmes plus complexes demandant plus d'interventions.

### Adapter les principes de l'agriculture de précision à l'agroécologie : observer et décider

Les principes de l'agriculture et de l'élevage de précision s'appliquent en agroécologie puisqu'ils préconisent des interventions adaptées aux besoins des plantes et des animaux. Ils se fondent sur un cycle de quatre étapes pour engager des actions au cours de l'itinéraire technique : observation (mesurer un « symptôme »), diagnostic (identifier l'état de la plante ou de l'animal), préconisation (définir l'action à mettre en place), action. L'agriculture de précision permet de cartographier les hétérogénéités dans les cultures et d'intervenir de manière différenciée dans les différentes zones de la parcelle agricole (Bellon et Huyghe, 2016) : fertilisation azotée (avec capteurs satellites depuis le début des années 2000 et technologies embarquées ou aéroportées depuis une dizaine d'années), irrigation de précision (Molden, 2007), s'appuyant sur une estimation du stress hydrique par « proxys » (température de surface des feuilles, estimation visuelle de caractéristiques physiologiques<fnref n="46" />), protection des cultures qui est l'élément le plus complexe à aborder du fait de la diversité des problèmes phytosanitaires

<footnote n="45">45. Les autres sont : « le partage d'information entre acteurs des territoires », « les agroéquipements pour les besoins spécifiques de l'agroécologie », « la caractérisation de la réponse des organismes à des fins de phénométype » et « les éléments de traçabilité des modes de conduite ».</footnote>

<footnote n="46">46. Apex Vigne- https://www.hdigitag.fr/fr/application-mobile-apex-vigne-facilite-le-suivi-de-la-croissance-de-la-vigne/</footnote>
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Décollage d'un drone de cartographie au Sénégal. © CIRAD.</figcaption></figure>

(mauvaises herbes, insectes et autres ravageurs, et maladies). L'élevage de précision implique de suivre en temps réel l'environnement (mesure d'ambiance dans les bâtiments ou en conditions extérieures) et les animaux avec, depuis une vingtaine d'années, des capteurs sur l'animal ou dans son environnement disponibles surtout pour les élevages laitiers : identification et géolocalisation par RFID ou GPS, imagerie (2D, 3D, infrarouge), accéléromètres, sons, automates de mesure (bascules, compteurs à eau, à lait, distributeurs d'aliments) (Chastant-Maillard et Saint-Dizier, 2016). Les paramètres suivis sont divers : la croissance, la production de lait, l'ingestion alimentaire, le statut physiologique, le comportement, la reproduction, la santé et le bien-être (détection de boiteries, troubles digestifs, etc.)... (Benjamin et Yik, 2019 ; Fournel et al., 2017 ; Halachmi et al., 2019 ; Knight, 2020 ; Neethirajan, 2017 ; Rowe et al., 2019 ; Veissier et al., 2019 ; Xin et Liu, 2017). Aujourd'hui, ces techniques visent plutôt les élevages conventionnels mais des solutions se développent pour les systèmes alternatifs, par exemple avec des dispositifs de suivi des animaux et du pâturage (Shalloo et al., 2018) pour améliorer l'efficacité des systèmes extensifs basés sur l'herbe, plafonnée sinon par le manque de données, et garantir la conduite responsable de l'élevage auprès des consommateurs (Neethirajan, 2017).
Deux questions crucales émergent pour la gestion des systèmes agro-
écologiques :

(1) Concernant l'observation, c'est celle de la détection précoce des dysfonctionnements. En culture (Divya et Santhi, 2019 ; Johannes et al., 2017) comme en élevage (Ingrand, 2018), c'est un point crucial du passage à l'échelle des agricultures alternatives (agroécologie, agriculture biologique, protection intégrée) qui ne disposent pas des mêmes panoplies curatives que l'agriculture conventionnelle. En champ, l'observation visuelle est très demandeuse en temps, dépendante de l'expérience et de la disponibilité de l'observateur (Mul et al., 2016) et quelquefois impossible à mettre en œuvre si le problème est indétectable. Les technologies sont commercialisées ou encore au stade de la recherche : (i) dispositifs optiques pour les plantes et la détection des insectes volants (Brydegaard et al., 2014 ; Grieve et al., 2019), (ii) quantification des spores par analyse en temps réel des bioaérosols mais non satisfaisant aujourd'hui (Sharma Ghimiri, 2019), (iii) pièges à insectes connectés (López et al., 2012), (iv) dispositifs de suivi des animaux (Li et al., 2020 ; Moura et al., 2008 ; Tullo et al., 2018 ; van Hirtum et Berckmans, 2004), et plus récemment dispositifs dits « portables » car portés par les animaux (Neethirajan, 2017).

(2) Concernant l'aide à la décision, c'est celle de la construction des modèles pour fournir une information utilisable pour décider. Lepenioti et al. (2020) listent trois types de traitement des données : (i) l'analyse descriptive qui répond aux questions « Quelle est la valeur de la grandeur recherchée ? Quel niveau par rapport à d'autres producteurs, d'autres années ? Que s'est-il passé ? » » ; (ii) l'analyse prédictive, qui répond aux questions « Que va-t-il se passer ? » et « Pourquoi ? » et (iii) l'analyse prescriptive, qui répond à la question « Que recommande-t-on de faire ? ». Le degré de complexité de ces modèles est croissant, ainsi que les problèmes d'interprétabilité et d'incertitudes. Les verrous méthodologiques sont liés à la construction du modèle : choix des symptômes à intégrer, variabilité naturelle de l'expression des symptômes et, pour la préconisation, autres facteurs inhérents à la plante ou à l'animal, à l'environnement, au système de production ou d'élevage (prise en compte des autres individus de son groupe), au matériel d'intervention, et à la stratégie de l'agriculteur.

La décision multiobjectif dans la conduite de l'exploitation agroécologique

Prendre des décisions stratégiques de conduite de l'exploitation est particulier en agroécologie car l'objectif est généralement multivarié (optimiser les trois dimensions de la durabilité<fnref n="47" />) et multitemporel (court et long termes). Ces acteurs attendent des systèmes d'aide à la décision spécifiques, qui intègrent la dimension

<footnote n="47">47. Ce sont les dimensions économique, environnementale et sociale.</footnote>
holistique (Schnebelin et al., 2021) Des questions spéciales de modélisation se posent donc pour répondre aux challenges propres à l'agroécologie comme : (i) la détermination de l'optimum dans un système spatiotemporel multiéchelle ; (ii) l'intégration de la stratégie de l'agriculteur dans le modèle d'optimisation (Antle et al., 2017 ; Groot et al., 2010) ; (iii) la gestion de l'incertitude. L'utilisation de formalismes alternatifs de modélisation et de gestion du risque est aussi à explorer : il s'agit non plus de rechercher un compromis optimal mais de garder le système dans un espace de possibles « désirés ».

## Coconstruire agroéquipements et agroécosystèmes novateurs

Les technologies peuvent jouer un rôle clé pour la mise en œuvre « à l'échelle » de l'agroécologie qui est techniquement plus complexe à gérer que la monoculture (Wegener et al., 2017). Les cultures en mélanges (pluriespèces, plurivariétés) ou en association pourraient être implantées à grande échelle par une grande précision d'intervention (du semis à la récolte) et la caractérisation voire le tri des produits en mélange issus de la récolte. En agroforesterie, les troncs sont un inconvénient pour la mobilité des machines classiques et un frein à leur adoption (Mattia et al., 2018), mais peu de propositions technologiques existent ; Chowdahry et al. (2019) suggèrent de développer de petits "soft robots" de faible coût, aux bras souples, travaillant en réseau. En production animale, des robots de traite transportables au pâturage pourraient permettre un retour plus généralisé à l'alimentation au pâturage (Cloet et al., 2017). Enfin, si on considère le bien-être de l'exploitant, ou plus largement des opérateurs, il s'agit de réduire les tâches dangereuses, fatigantes ou gourmandes en temps (Vasconez et al., 2019). Le maraîchage et l'arboriculture sont particulièrement concernés : robots désherbeurs commercialisés en maraîchage, robots désherbeurs open source et de faible coût pour le maraîchage en planche (Farmbot, LettuceThink), robots de récolte – aujourd'hui un point dur et coûteux en maraîchage et arboriculture – et en particulier robotique collaborative ou cobotique (Vasconez et al., 2019).

Ainsi, les robots pourraient répondre aux contraintes d'intervention dans les nouveaux systèmes de culture et d'élevage avec une productivité équivalente aux pratiques actuelles. Le travail collaboratif, soit entre petits robots travaillant en essaim, soit entre robot et humains (cobots), pourrait être une voie à explorer. Les verrous sont le coût économique des robots en lien avec leur plurifonctionnalité, l'organisation du travail collaboratif (entre robots ou avec l'Homme), la perception et la préhension, la sécurité (mobilité, interaction avec l'Homme). Le déploiement de ces technologies nécessite aussi de relever les défis posés par leurs impacts environnementaux (fabrication, usage, fin de vie) et les enjeux de résilience (réparabilité, adaptabilité et autonomie). La coconception participative
est une voie à explorer pour réussir l'innovation robotique pour l'agroécologie, en réduisant les tensions entre des approches fondées sur l'écologie et celles fondées sur l'apport des technologies (di Salvo et al., 2014).

Au Danemark, l'ITU (IT University of Copenhagen) aborde cette tension en considérant les robots comme une partie de l'écosystème ("robotics agroecology"^48).

Enfin, l'écueil du clivage entre les grosses exploitations qui adoptent ces technologies et les petites exploitations non conventionnelles qui ne les adoptent pas ou avec retard (Caquet et al., 2020) pourrait peut-être être évité par la combinaison des approches frugales et des approches high tech, à l'instar des travaux high-low tech (MIT^49 ; Kadish et Dulic, 2015) et des approches "makers" (Anderson, 2012).

## 4.3 Mieux s'inscrire dans l'écosystème de l'agriculture : chaînes de valeur, territoires

Au-delà des bénéfices potentiels pour la production agricole, le numérique pourrait renouveler la manière dont les agriculteurs, dans un contexte de transition agroécologique, interagiront avec l'écosystème de l'agriculture, au niveau de la filière (en amont, avec les services à l'agriculture ou aval avec la commercialisation) ou de la gestion territoriale.

### Les services à l'agriculture renouvelés par le numérique

**Le conseil** – Les activités de conseil sont au cœur des systèmes d'innovation en agriculture (Labarthe, 2009). Elles favorisent les interactions entre les acteurs de ces systèmes : organisations collectives d'agriculteurs (coopératives notamment), organismes de recherche, ONG, acteurs publics, industries d'amont et d'aval, intermédiaires...

La question de l'effet de la digitalisation sur les services de conseil aux agriculteurs est aujourd'hui l'objet de nouvelles recherches (Fielke et al., 2020) et des projets visent à développer des solutions numériques pour mieux équiper les conseillers agricoles, en s'appuyant sur des méthodes de codesign^50. La digitalisation impacte en effet fortement les activités des conseillers, à la fois au niveau *front office* (nouvelles interfaces et applications entre conseillers et agriculteurs) et au niveau *back office* (fabrication de nouveaux services via l'utilisation massive de données ou de modèles agronomiques). Mais la digitalisation s'accompagne

<footnote n="48">48. https://realitu.dk/projects/robotic-agroecology/</footnote>

<footnote n="49">49. http://highlowtech.org/</footnote>

<footnote n="50">50. Voir par exemple les projets européens https://www.h2020fairshare.eu/ ou https://www.agrilink2020.eu/</footnote>
également de l'émergence de nouveaux acteurs (startups, firmes du secteur des technologies de l'information) qui peuvent transformer en profondeur l'offre de conseil technique et les dynamiques des systèmes d'innovation agricole (Fielke et al., 2019).

Parallèlement, le conseil agricole est l'objet de nombreuses politiques publiques européennes, nationales et régionales, dont l'objectif est de contribuer au développement durable de l'agriculture (Dhiab et al., 2020). L'enjeu est donc double : d'une part la digitalisation va transformer les modalités du conseil agricole, d'autre part le conseil doit accompagner la digitalisation de l'agriculture pour qu'elle s'inscrive dans un développement durable, en déverrouillant certaines contradictions sociales, économiques ou environnementales liées aux technologies numériques : inégalité d'accès à l'information, inadaptation des solutions numériques, perte d'autonomie, risque de rapports de forces ou de verrouillage (voir partie 5 : risques).

**L'assurance** – La protection financière est un facteur essentiel d'amélioration de la qualité de vie en agriculture, du fait de sa sensibilité aux intempéries. Les systèmes sont divers, soit sous forme de fonds (exemple : le fonds « calamités agricoles »), soit sous forme d'assurances plus ou moins privées. Ces différents systèmes correspondent à la compensation d'un dommage et le numérique peut aider à son identification. Les assurances sont soit « traditionnelles », basées sur une réclamation de perte (de récolte, de rendement), soit – plus récemment – « indicielles », qui indemnisent le client sur la base d'indices liés à ces pertes (De Leeuw et al., 2014) : indices de rendement régionalisé, indices climatiques, indices basés sur l'imagerie satellitaire (Vroege et al., 2019), indices composites (De Leeuw et al., 2014). Le numérique pourrait améliorer les services d'assurance indicielle grâce aux systèmes d'observation et aux modèles. Pour construire les indices, les informations – classiquement issues des autorités publiques (météo, rendement spatialisé) (De Leeuw et al., 2014 ; Rao, 2010) et de la télédétection (De Leeuw et al., 2014 ; Vroege et al., 2019) – doivent vérifier quatre principes, ce qui n'est pas trivial : être (i) dignes de confiance et vérifiables, (ii) fortement corrélées avec le dommage, (iii) continûment accessibles et (iv) collectées sur un temps suffisamment long (Vrieling et al., 2014). Les modèles permettent d'estimer l'aléa en assurance traditionnelle et relient les données au dommage en assurance indicielle, via l'indice. L'imparfaite corrélation entre l'indice et le dommage est le « risque de base », que l'on cherche à réduire en créant des indices composites, par exemple combinant des données satellitaires, climatiques, voire d'usage des sols (De Leeuw et al., 2014 ; Rao, 2010 ; Vroege et al., 2019). Les dangers sont (i) de créer des indices complexes, non interprétables par les agriculteurs (Vroege et al., 2019), (ii) de mal intégrer les dynamiques météorologiques dues au changement climatique qui rendent encore plus complexe la relation entre
données météorologiques et rendements et (iii) de mal utiliser les données massives – multisources, multirésolutions et non stationnaires – dans les analyses statistiques paramétriques des modèles actuariels classiques (Ghahari et al., 2019).

## Renouveler les chaînes de valeur avec une meilleure connexion aux marchés

Le numérique ouvre la possibilité de remodeler le système alimentaire et les chaînes de valeur. Dans les chaînes globalisées, il peut réduire les coûts commerciaux, garantir la conformité aux normes et faciliter les échanges internationaux et, dans les chaînes plus courtes, mettre en visibilité et assurer la transparence. Ainsi peut-il (re)donner du pouvoir aux acteurs aux deux extrémités de la chaîne de valeur : petits exploitants et consommateurs (Jouanjean, 2019).

**Plate-formisation** – Les plates-formes sont au cœur des nouveaux circuits économiques de vente de produits agricoles, alimentaires ou de services (cofarming.info, hellotractor.com) (ANRT, 2018). Ce sont des interfaces d'intermédiation ouvertes, entre fournisseurs et clients, leur apportant des synergies techniques et économiques (Tirole, 2016). Côté « usager », la gratuité et la simplicité d'utilisation accélèrent le processus d'adhésion d'un maximum d'utilisateurs, ce qui est la principale proposition de valeur pour inciter les fournisseurs à utiliser la plate-forme (Leibovici, 2015). Le e-commerce agro-alimentaire concerne des géants comme Walmart et Amazon mais est aussi présent à des échelles très locales avec un nouveau modèle de développement rural et agricole qui hybride les comportements modernes (basés sur la mondialisation, voire la globalisation) et postmodernes (fondés sur l'ancrage territorial) (Rieutort, 2009). De nombreuses collectivités territoriales cherchent à construire des plates-formes pour rapprocher l'offre de la demande et ainsi dynamiser l'agriculture et le territoire – permettant à des zones rurales isolées d'accéder à des segments de marché valorisés et de créer des relations stables avec les consommateurs des zones urbaines –, approvisionner les cantines scolaires et satisfaire les citoyens et ce dans les pays du Nord ou du Sud (IPES-Food, 2016). Via le numérique et les plates-formes, le marché mondial de la consommation « collaborative » devrait bondir de 15 à 335 milliards de dollars entre 2017 et 2030 (Claquin et al., 2017). Un tel développement nécessiterait une logistique adaptée, qui pourrait également s'appuyer sur le numérique (Messmer, 2013).

Le verrou qui entrave ces nouveaux circuits est double : visibilité de l'offre et logistique. Aujourd'hui, l'offre est éparpillée sur des plates-formes multiples, ce qui limite l'effet réseau (loi de Metcalfe) et donc l'attractivité de la plate-forme qui a alors du mal à trouver son modèle économique. De plus, le manque d'agilité
numérique et de logistique sont des freins énormes à l'entrée des agriculteurs dans les plates-formes. La restauration collective réclame un approvisionnement local de masse (Loi Égalim) : comment l'assurer et le sécuriser avec une offre désagrégée ? La recherche – en particulier en recherche opérationnelle – pourrait donc être convoquée pour planifier ces approvisionnements désagrégés, pour la gestion de bases de données distribuées (dans les diverses plates-formes) et pour concevoir une logistique adaptée à ces produits fragiles mais de faible valeur ajoutée.

**Traçabilité et confiance** – La traçabilité alimentaire humaine et animale est obligatoire entre les entreprises (General Food Law de l'UE en 2002) et optionnelle au sein des entreprises. Les suivis intra-entreprises se généralisent dans les usines avec l'automatisation et les systèmes d'information (Fountas et al., 2015) mais sont diversement adoptés dans les exploitations (Galliano et Orozco, 2011) : en France, les logiciels de suivi technico-économique sont utilisés en moyenne par 7 % des agriculteurs en structures collectives avec une grande variabilité (de 2 à 35 %)<fnref n="51" />. C'est un marché en croissance (aux USA, il devrait doubler entre 2016 et 2023 avec une croissance de plus de 14 % par an<fnref n="52" />) car il y a un enjeu à automatiser la capture des données pour éviter les erreurs de saisie et diminuer la charge de travail : codes optiques (codes à barres, QR codes), électroniques tels que les RFID (Luvisi, 2016), reconnaissance vocale (Bellon-Maurel et al., 2014). L'enregistrement des pratiques va entraîner la massification des données privées qui peuvent être valorisées par une meilleure information des consommateurs sur les conditions de production, en réponse à leurs attentes (Jouanjean, 2019). C'est l'arrivée de « l'hypertransparence » (Kos et Kloppenburg, 2019) qui transforme la gouvernance de la chaîne de valeur, avec de nouveaux rôles pour les consommateurs, qui influencent les distributeurs ou les transformateurs, ou pour les petits exploitants mieux rémunérés par des acheteurs prêts à payer plus cher pour des « propriétés » recherchées, y compris un prix équitable pour les agriculteurs (Jouanjean, 2019). Ainsi, l'effet est double : aider les consommateurs à faire des choix éclairés et les producteurs à démontrer qu'ils adoptent des normes et pratiques améliorées (Gardner et al., 2019 ; Kos et Kloppenburg, 2019) par un étiquetage justifiant le consentement à payer (Caquet et al., 2020). De même, c'est un élément-clé des initiatives – essentiellement volontaires – de certification de la durabilité (Mol et Oosterveer, 2015) qui pourraient alimenter des systèmes participatifs de garantie par les pairs (SPG) – qui évitent de passer par des contrôles par des tiers payants (Lemeilleur et Allaire, 2020) – ou aider à réaliser l'affichage environnemental via des ACV (Analyses de Cycle de Vie) automatiquement (Bellon-Maurel et al., 2014, 2015 ; Miah et al., 2018).

<footnote n="51">51. http://agrotic.org/observatoire/2017/11/06/usage-du-numerique-pour-la-gestion-technico-econo-mique-des-exploitations-agricoles/</footnote>

<footnote n="52">52. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/farm-management-software-market-217016636.html</footnote>
Cette recherche de transparence peut s'appuyer sur des technologies confortant la confiance, question centrale (Jouanjean, 2019). Les technologies *blockchains* (chaînes de blocs) portent cette promesse. La *blockchain* est une technologie de stockage et de transmission d'informations, transparente, sécurisée, et fonctionnant sans organe central de contrôle<sup>53</sup> (système distribué sans autorité centrale). Elle crée une base de données avec l'historique de tous les échanges, partagée par ses différents utilisateurs, ce qui permet à chacun de vérifier la validité des données. Cependant, dans les chaînes d'approvisionnement, la mise en œuvre des *blockchains* n'est pas triviale. En effet, la *blockchain* garantit la validité des données transmises (origine, intégrité, temporalité), mais pas leur véracité, à savoir la cohérence entre les flux de données et les flux de produits. C'est un problème aujourd'hui traité par de la consolidation de données (construction d'indices de confiance sur les données) ou par des technologies (RFID<sup>54</sup>, couplage RFID/vidéogrammétrie 3D/empreintes digitales, Gopalakrishnan et Behdad, 2019). Enfin, les produits alimentaires étant périssables, il y a un intérêt à les suivre dans la chaîne logistique, surtout si elle est longue, en enregistrant les données pendant le transport : identification rapide des responsabilités en cas de défaillance, réaffectation anticipée des produits en cas de dysfonctionnement, évitant du gaspillage alimentaire, détection de falsification de produits pendant le transport (Jouanjean, 2019).

<footnote n="53">53. https://blockchainfrance.net/</footnote>

<footnote n="54">54. https://www.wwf.org.nz/what_we_do/marine/blockchain_tuna_project/</footnote>
<figure><img src="image_50.png" /></figure>

En savoir +

L'hypertransparence, en 2017, a-t-elle motivé le lancement de la marque « C'est qui le patron ? » (CQLP) ? CQLP a utilisé Internet pour coconcevoir avec les consommateurs une gamme de produits éthiques (rémunération des producteurs), en les interrogeant sur le cahier des charges technique et social des produits et leur consentement à payer les propriétés attendues. Autre exemple, l'application Yuka qui donne «des informations sur l'impact sur la santé» construites à partir de la base de données ouverte Open Food Fact<fnref n="55" /> (670 000 produits référencés par les consommateurs, en avril 2020), fait évoluer les modes de consommation et va jusqu'à influencer les industriels quichangent la formulation des aliments mal notés <fnref n="56" />.

Cependant, certains auteurs alertent sur les risques de cette hyper-
transparence : elle ne serait que partielle et orienterait nos priorités (Gardner
et al., 2019), elle pourrait exclure les petits agriculteurs (Jouanjean, 2019 ; Kos
et Kloppenburg, 2019), elle pourrait nécessiter l'intervention d'intermédiaires
privés, renforçant l'asymétrie d'information. Enfin, son bénéfice pour les
agriculteurs n'est pas assuré. Cela implique également que les consommateurs
soient prêts à payer pour des attributs de produits garantis (qualité, origine,
empreinte environnementale ou sociale).

<footnote n="55">55. https://fr.openfoodfacts.org/</footnote>

<footnote n="56">56. https://www.franceinter.fr/yuka-l-application-qui-force-intermarche-a-revoir-ses-recettes</footnote>
## Gérer les ressources à l'échelle du territoire

La gouvernance territoriale peut être définie (Rey-Valette et al., 2011) comme « un processus dynamique de coordination entre des acteurs publics et privés aux identités multiples et aux ressources asymétriques autour d'enjeux territorialisés visant la construction collective d'objectifs et d'actions en mettant en œuvre des dispositifs multiples qui reposent sur ces apprentissages collectifs et participent des innovations institutionnelles et organisationnelles au sein des territoires ».

L'agriculture s'inscrit de plus en plus clairement dans les projets de territoire, du fait de son rôle dans l'aménagement de l'espace, mais aussi du fait de la reterritorialisation des filières qui est aujourd'hui encouragée comme facteur de la résilience des territoires (IPES-Food, 2016). La transition agroécologique renforce la place de l'agriculture dans ce dialogue territorial car l'écologie paysagère, point-clé de la réussite du projet agroécologique, suppose une approche collective du territoire. De plus, le bouclage des cycles (de l'azote et du carbone), recherché en agroécologie, peut se faire au-delà de la ferme, à l'échelle territoriale dans une approche de type « économie circulaire de la biomasse ». Plusieurs types d'opportunités s'ouvrent dans ce domaine grâce au numérique.

Sur les territoires, les nouvelles filières de bioéconomie et d'économie circulaire se mettent en place : les déchets agricoles deviennent des ressources (Klerkx et al., 2019) avec aujourd'hui des plates-formes spécialisées, places de marché des matières organiques (par exemple : Organix de Suez) ou d'échange de produits alimentaires à date limite courte (application toogoodtogo). La connaissance des flux de matières mobilisés par les filières à chaque étape (production, transformation, échanges, consommation, déchets) est de plus en plus cruciale pour (i) questionner l'usage des ressources naturelles et identifier d'éventuels problèmes de concurrence d'usages (par exemple pour les biocarburants de première génération versus les usages alimentaires, l'alimentation des animaux d'élevage versus l'alimentation humaine), (ii) appréhender les vulnérabilités amont/aval des filières (par exemple : dépendance aux importations), et enfin (iii) estimer des empreintes environnementales (par exemple empreintes carbone, énergétique, eau, pollutions chimiques, utilisation des sols, etc.) (Bioteau et al., 2013). Au-delà de ces aspects purement quantitatifs, mobilisant en particulier les sciences de l'environnement et du numérique, les sciences humaines et sociales sont indispensables pour comprendre le fonctionnement des réseaux d'acteurs qui sont concernés par ces flux, voire qui les pilotent. L'enjeu est double : réinscrire les filières agricoles à la fois dans les territoires (ancrage matériel et social) et dans les limites planétaires (dimension environnementale). Le déploiement de la bioéconomie aux échelons européen, nationaux et locaux demande en outre
une cohérence entre échelles et entre territoires dans la mise en place des plans d'actions ; or cette vision multiéchelle reste encore peu développée.

Au-delà de ces filières, le développement du numérique permet de revisiter et d'enrichir la boîte à outils de l'ingénierie de la gouvernance territoriale pour faciliter le dialogue au sein du monde agricole et avec les autres acteurs des territoires. Cette ingénierie renouvelée doit aider à la coordination, la participation et l'apprentissage des acteurs et à l'adoption de nouvelles pratiques basées sur le numérique. De manière plus globale, elle doit servir à la construction et au pilotage de projets de territoires afin que leurs modèles de développement accordent une place explicite et inclusive à l'agriculture.

Dans ces domaines, les outils se développent mais des recherches complémentaires sont nécessaires en sciences et technologies numériques pour (i) pallier le manque de données à des échelles territoriales et sur des systèmes mal connus, (ii) améliorer la représentation et la modélisation spatiale et temporelle de ces systèmes et la visualisation des sorties de modèles, (iii) faciliter la médiation entre acteurs, (iv) sécuriser les systèmes et circuits d'information.

## 4.4 Accompagner la transition : partage de données, d'informations, de connaissances

Il est indispensable d'accompagner exploitants et filières dans la transition agroécologique qui est une importante prise de risques. L'accompagnement doit s'adapter à l'approche agroécologique qui promeut « l'apprentissage individuel et collectif, source d'innovation » (Meynard, 2017) et s'appuyer sur : (i) la modélisation, à assortir d'indications sur l'incertitude pour aider à identifier les impasses, les risques, les capacités de résilience ; (ii) l'apprentissage collectif ; (iii) l'objectivation du risque et son accompagnement socioéconomique (Caquet et al., 2020). Ce chapitre décrit la réponse du numérique pour le partage et l'apprentissage.

### Le numérique, un atout pour le partage des connaissances

Dans un contexte de déploiement des principes de l'agroécologie, il est urgent de pérenniser les savoirs traditionnels, souvent adaptés à un terroir (Altieri et al., 2012) : il s'agit de renforcer le capital humain par la formation et les méthodes participatives qui prennent en compte les besoins, les aspirations et la situation des petits exploitants (Calvet-Mir et al., 2018). D'une part, les plates-formes, avec différents niveaux de médiation, facilitent la collecte, les échanges et la diffusion
de savoirs : vidéos sur les pratiques agroécologiques réalisées par les médiateurs en relation avec les agriculteurs (AccesAgriculture, DigitalGreen<fnref n="57" />, Osea, etc.) (Bentley et al., 2019), recueil de connaissances des agriculteurs (comme CONECT-e qui a créé des communs numériques sur les variétés primitives pour éviter l'érosion de connaissances et le verrouillage par des sociétés commerciales) (Calvet-Mir et al., 2018), réseaux sociaux généralistes sans médiation (YouTube). Wyckhuys et al. (2018) insistent sur deux points pour la réussite des technologies numériques dans l'adoption de pratiques nouvelles : (i) garantir l'accès au numérique, en surmontant des obstacles techniques, psychologiques et d'organisation, et (ii) prendre comme point de départ les connaissances et les pratiques des agriculteurs avant de se lancer dans l'élaboration de formations basées sur le numérique. D'autre part, le numérique facilite la cocréation de connaissances, démarche appropriée à l'agroécologie qui « combine différents types de connaissances, traditionnelles, indigènes, connaissances des agriculteurs et connaissances scientifiques » (Milgroom et al., 2016). Selon Wyckhuys, et al. (2018), cet apprentissage social est bien approprié aux problèmes agricoles complexes car il crée un espace pour différents points de vue, reconnaissant la diversité et les connaissances locales. C'est pourquoi ces auteurs préconisent de s'appuyer sur des expériences participatives utilisant des dispositifs numériques (tablettes) : les Digital Farmer Field Schools.

Il reste cependant des verrous aux échanges entre pairs et à l'apprentissage individuel, qu'ils soient technologiques (quelles technologies pour capitaliser et pour favoriser les échanges ?) ou sociologiques (quels modes d'apprentissage promouvoir ?).

## Approche participative et innovation ouverte

L'approche participative est le socle de l'innovation ouverte et des living-labs, dispositifs d'innovation ouverte, dans lesquels citoyens, habitants, usagers sont des acteurs clés des processus de recherche et d'innovation. En agriculture, les living-labs peuvent être adossés aux dispositifs de la recherche autour d'expérimentations de systèmes agroécologiques ou mis en place au sein de projets d'innovation territoriale. L'innovation ouverte est essentielle en agroécologie : élaboration des « chemins » (les conditions futures plausibles) et de scénarios de la transition (l'instanciation du modèle en fonction des chemins identifiés) (Antle et al., 2017), meilleure représentation des phénomènes aux différentes échelles (process biologiques, gestion de la ferme, optimisation) (Groot et al., 2012). Or, les outils numériques sont très utiles pour ces processus participatifs en contribuant à (i) stocker et enregistrer l'information issue des ateliers participatifs ; (ii) montrer et visualiser les données (visions actuelle, future, dynamique... du territoire) ; (iii)

<footnote n="57">57. Plus de 5 000 vidéos, en 50 langues, réalisées en 10 ans, avec l'aide de DigitalGreen (www.digitalgreen.org)</footnote>
équiper les processus participatifs (outils de modélisation et de scénarisation, jeux sérieux...) ; (iv) partager et diffuser les connaissances ; (v) créer de nouvelles connaissances, à partir de la diversité des connaissances, des délibérations et des couplages ; (vi) créer des liens entre agriculteurs, entre agriculteurs et chercheurs, entre agriculteurs et société, etc. (Bergez et al., 2016 ; Enkel et al., 2020 ; Leveau et al., 2019). Certains outils, comme les objets-frontières, permettent de faciliter l'analyse des compromis et les représentations multicritères lors des ateliers participatifs (Duru et al., 2015). Les modèles d'accompagnement (Barreteau, 2003) en font partie. Pour pallier le problème de la compréhension du modèle par les porteurs d'enjeux et créer une meilleure interactivité (Bécu et al., 2008), ils sont mis en œuvre dans le cadre de jeux sérieux. C'est la « ludification » ou « gamification » (Seaborn et Fels, 2015). De plus, depuis cinq ou six ans, émergent des jeux sur des plates-formes numériques pour faciliter l'expression des points de vue ou des préférences et la coconstruction (Speelman et al., 2014), la sensibilisation des acteurs (Prada et al., 2014), l'apprentissage (projet GATES<fnref n="58" />, Speelman et al., 2014), etc. Cette approche est aujourd'hui complétée par la réalité augmentée, qui pourrait aider les porteurs d'enjeux à visualiser les futurs paysages diversifiés, dès la conception des systèmes de cultures<fnref n="59" />.

Sur le plan sociologique, les verrous à la mise en œuvre d'une approche participative sont de plusieurs ordres : motivation des agriculteurs pour s'engager dans ce chemin inconnu, capacité d'organisation collective du changement, capacité à collecter et représenter les savoirs tacites, capacité à ouvrir les sources d'informations pour accompagner le changement.

## L'agriculteur, producteur de données

Si « l'agriculture multifonctionnelle » existe depuis toujours (Renting et al., 2008), une nouvelle fonction se dessine aussi grâce aux outils numériques de collecte de données : la production de données.

Un premier enjeu est que les agriculteurs deviennent des acteurs du capital numérique des territoires. Les informations sur des composantes de ce capital telles que la biodiversité ou la fertilité des sols, seront crucales pour la documentation, l'évaluation et le paiement des services écosystémiques (PSE). Le coût de collecte de l'information est aujourd'hui tel que les PSE sont distribués de manière uniforme en fonction des moyens mis en œuvre (OCDE, 2011). Mieux caractériser

<footnote n="58">58. https://www.gates-game.eu/en/project/overview
Projet H2020 "Applying GAming TEChnologies for training professionals in Smart Farming — GATES" (Grant Agreement number: 732358 — GATES — H2020-ICT-2016-1)</footnote>

<footnote n="59">59. Voir thèse #DigitAg « Le numérique au service de l'agroécologie : La réalité augmentée pour accompagner la conception de systèmes agroforestiers » sur www.hdigitag.fr</footnote>
l'environnement, identifier des grandeurs mesurables simples qui rendent compte de
son fonctionnement, quantifier, sera nécessaire si l'on passe d'une logique d'obligation
de moyens à une logique d'obligation de résultats (Caquet et al., 2020). Au-delà des
PSE, les agriculteurs contribueront à créer des communs informationnels qui, pour
Antle et al. (2017), ont une valeur de bien public pour l'investissement public et la
prise de décision politique. Des initiatives existent déjà, sur des données de qualité
des sols (Della Chiesa et al., 2019) ou de biodiversité<fnref n="60" />. Van der Burg et al. (2019) ont
bien identifié cette capacité de l'agriculture numérique à générer d'autres services
du fait des données produites ; ils invitent la recherche en priorité à clarifier le rôle
sociétal des exploitations agricoles, à ouvrir l'imagination des parties prenantes
sur les autres objectifs possibles que l'agriculture intelligente pourrait servir, et à
'améliorer la réflexion sur leur valeur relative.

Un second enjeu est que les agriculteurs produisent des données avec – et pour – la recherche afin d'analyser et de comprendre les processus biologiques qui sous-tendent la réalisation des services écosystémiques dans les nouveaux systèmes agroécologiques. Caquet et al. (2020) prônent de nouvelles stratégies « qui combinent les expérimentations menées par la recherche et la mobilisation d'autres sources de données [...] », comme les expérimentations à la ferme (Cook et al., 2013). Plusieurs auteurs considèrent ce domaine comme une nouvelle voie de recherche en agronomie (Reckling et al., 2020) pour reconcevoir les systèmes de culture en comprenant les processus (Falconnier et al., 2016), mener des essais de variétés en conditions réelles (Schmidt et al., 2018) et faire la démonstration de nouveaux systèmes de production (Leclère et al., 2018). L'expérimentation à la ferme est facilitée par les systèmes automatiques de surveillance et de mesure (monitoring) (Piepho et al., 2011) et l'agriculture de précision (Adams et Cook, 1997 ; Panten et al., 2010) qui réduisent les incertitudes dues à l'échantillonnage et à la mesure manuelle.

Ces démarches de collecte de données à vocation de recherche ou de docu-
mentation environnementales par les agriculteurs se heurtent à de nombreux
verrous scientifiques, techniques (par exemple, quelles variables mesurer ? Où ?
À quelle fréquence ? En croisant avec quelles autres sources de données ? Quelles
infrastructures pour le partage des données et des connaissances ?) et socio-
économiques (motivation à partager les données, valeur des données, évolution
du métier, gouvernance des données...).

<footnote n="60">60. http://observatoire-agricole-biodiversite.fr/</footnote>
4.5 Les spécificités des pays du Sud

La plupart des organisations internationales (FAO, 2020) ou bailleurs du développement (Banque Mondiale, 2019) voient l'agriculture numérique comme une source de transformation majeure et d'amélioration du secteur agricole, des systèmes alimentaires et du commerce pour les pays des « Sud » (Lixi et Dahan, 2014). En Afrique, les raisons pour développer une agriculture numérique sont les suivantes :

* le numérique permet de diversifier l'économie des services et de créer des emplois dans un contexte favorable : de bonnes formations en informatique, une recherche appliquée en sciences des données et géomatique, et une population sensibilisée au téléphone mobile (en 2014, 72 % de la population 61) ;

* de nombreuses catégories d'agriculture et de ménages agricoles peuvent être concernées ; en favorisant l'inclusion des femmes et des jeunes (El Hassane et al., 2015), le numérique agricole limite l'exode rural ;

* l'Afrique est une terre d'avenir agricole : grande réserve foncière et potentiel d'un secteur agroalimentaire pourvoyeur d'emplois au sein de filières agricoles variées (Pesche et al., 2016).

Le contexte particulier de l'agriculture africaine doit être détaillé :

* les systèmes de production sont beaucoup plus divers que dans les pays tempérés : diversité inter et intrapays, diversité des zones agroclimatiques d'où des agroécosystèmes très contrastés (tropicaux et méditerranéens, régions arides et humides), diversité de situations des territoires ruraux, des structures et des régimes fonciers, coexistence de structures socioéconomiques variées avec une forte prévalence de l'agriculture familiale de subsistance, en pluriactivité ou commerciale (75 % des terres arables du monde ; Lowder et al., 2016) associée à une diversité de techniques et pratiques et des structures spécialisées en monoculture souvent destinées à l'export ;

* les systèmes de production sont aussi plus complexes : la forte prévalence des systèmes plurispécifiques intégrés et multifonctionnels tels que les systèmes agropastoraux (en zone sèche) ou agroforestiers (cacao, café en zone humide) génère des paysages et des organisations complexes, de multiples règles et institutions de gouvernance de ressources territoriales partagées (pâturages des systèmes pastoraux mobiles, forêts tropicales), dans un contexte où l'information territoriale manque cruellement ou, si disponible, est rarement mise en commun ;

<footnote n="61">61. https://donnees.banquemondiale.org/indicator/IT.NET.USER.ZS?end=2016&start=1960&view=chart</footnote>
* les circuits de commercialisation sont très variés (filières courtes, locales plutôt vivrières, filières régionales et nationales pour approvisionner les villes et filières internationales, qui agrègent les produits de petits producteurs) et peuvent être fragiles (manque d'infrastructures, morcellement de l'offre, difficultés d'adaptation aux standards...);

* les systèmes alimentaires connaissent, comme au Nord, une forte évolution accélérée par l'entrée de nouveaux acteurs et investisseurs dans l'agrofourniture, la production et la commercialisation agricole – créant une tension sur la coexistence des modèles d'agriculture –, et par les outils numériques avec les plates-formes du e-commerce et le renouvellement de l'aide à la décision et des systèmes d'information territorialisés (usage de la proxidétection par drone, systèmes d'information sur les marchés, logiciels de gestion intégrés – ERP – intégrateurs en filières) ; fait important, le numérique entraîne un renforcement de la participation des femmes et des jeunes ;

* le manque d'organisation sur les données est patent : absence de métriques (données de mesures), de mutualisation et d'archivage des données recueillies, faiblesse de certains systèmes publics d'information – sur le foncier (titres de propriété, cadastres), les ressources (qualité des sols, eau disponible), les quantités d'intrants utilisés, les quantités produites, les origines (traçabilité);

* l'intermédiation, la communication et les modes ou niveaux d'interaction (échange d'information) entre acteurs du monde agricole sont complexifiés par les faibles niveaux de formation des usagers, l'illettrisme ou la multiplicité des dialectes, qui ouvrent au développement de solutions numérique ad hoc (conseil agricole via boites vocales en langue vernaculaire).

Nous ciblons ici les besoins des agricultures « intermédiaires », multifonctionnelles et pluriactives, majoritaires sur le continent africain, et de leur écosystème, à savoir les circuits logistiques et l'information territoriale, qui présentent de nombreux verrous. Il s'agira de développer un numérique pour, de manière prioritaire :

* privilégier le développement de « systèmes alimentaires localisés et territorialisés » s'appuyant sur des modèles de production alternatifs (agroécologie, recyclage des biomasses);

* participer à l'organisation du capital informationnel des territoires qui manquent cruellement de données, au service de tous (exploitations individuelles, organisations intermédiaires, institutions...);

* faciliter la communication avec les agriculteurs, dans un contexte de faible couverture réseau, d'accès inégal à l'énergie, d'illettrisme, de pluralité des langues et dialectes;

* améliorer l'approvisionnement dans les circuits de commercialisation.
Les verrous scientifiques et techniques à la ferme ou dans la chaîne logistique, sont globalement les mêmes que ceux que l'on trouve dans les pays du Nord : besoin de technologies pour anticiper les risques (détection précoce des dysfonctionnements, aide à la décision personnalisée), gestion collective des ressources rares comme l'eau ou la matière organique, accès aux marchés (information, logistique), mais elles sont exacerbées par les conditions particulières des pays des Sud : diversité des systèmes, solvabilité, niveau technique des agriculteurs, illettrisme, manque d'infrastructures de communication (réseau, data centers) et de distribution d'énergie. Au-delà des aspects techniques, des considérations politiques, sociales et économiques doivent aussi être explorées pour anticiper l'impact du numérique sur les entreprises, les ménages agricoles pluriactifs, les marchés, les filières locales et les chaînes de valeur internationales, les sociétés et territoires (Tsan et al., 2019), car le numérique au service des agricultures du Sud reste un sujet de fortes interrogations (Bonnet et al., 2019; Deichmann et al., 2016; Pingali, 2012). Les conditions de l'innovation et des transitions en numérique agricole devront être étudiées au niveau des institutions (quel contexte politique, sociotechnique et socioéconomique pour développer l'agriculture numérique et plus largement l'économie numérique ?) et des processus (quels processus d'innovation pour aboutir à des applicatifs ayant un impact avéré sur les agricultures familiales ?) avec des questions sur les modalités de la recherche en agriculture numérique et sur la forme des systèmes d'innovation à mettre en place.

## Conclusion

Ce chapitre a fait l'inventaire des domaines dans lesquels le numérique pourrait servir la mise à l'échelle et le développement d'une agriculture répondant aux principes de l'agroécologie au sens large dans la phase de production et d'insertion dans son environnement économique et social (chaînes de valeur, territoires). Cet inventaire de possibilités fait ressortir des besoins technologiques et méthodologiques en observation, en science des données, en modélisation, en extraction de connaissance, en stockage et échange de données, et dans les agroéquipements spécifiques pour assister l'intervention humaine, très sollicitée en agroécologie. Mais si les opportunités sont potentiellement nombreuses, il y a aussi des risques à développer le numérique en agriculture. Ceux-ci doivent être identifiés et analysés (Chapitre 5) pour mieux cadrer les recherches futures (Chapitre 6), afin de développer un numérique responsable, pour des systèmes alimentaires durables et compatibles avec les limites planétaires.
5

Risques

**Auteurs** – Frédérick Garcia, Pierre Labarthe, Emmanuel Prados, Véronique Bellon-Maurel, Grégoire Chambaz.

**Remerciements (contribution, relecture, édition)** – Ludovic Brossard, Nathalie Gandon, Aurélie Javelle, Nathalie Mitton, Alexandre Termier.

<figure><img src="image_51.png" /></figure>
Nous vivons dans un monde largement impacté par la révolution numérique en cours. Nous avons vu au chapitre 4 un ensemble de potentialités offertes par ces nouvelles technologies qui pourraient aider à développer une agriculture à la fois plus agroécologique, plus durable, et plus productive. Plus largement, le potentiel disruptif des technologies numériques semble sans limite et la révolution numérique pourrait apparaître ainsi comme une révolution de l'« encapacitation » (empowerment en anglais) où l'on voit s'accroître considérablement la capacité des acteurs à transformer efficacement tous les domaines de la société, tels que l'agriculture, mais aussi la santé, les transports, la culture, l'environnement, etc. Observer, prédire, anticiper, contrôler les processus naturels et sociaux à l'œuvre sur la planète pourraient sembler désormais relever du domaine du possible avec le numérique.

Le développement croissant des technologies numériques en agriculture soulève pourtant aujourd'hui de nombreuses interrogations quant à la tenue des promesses dont ce développement est porteur et sur la justesse et l'acceptabilité sociale des transformations qui l'accompagnent. Cette prise de conscience des risques inhérents à la révolution numérique n'est pas propre à l'agriculture. Les nombreuses analyses conduites autour des questions de démocratie, d'économie, d'environnement, de travail, de formation, d'information, etc. confirment l'ampleur des changements en cours et soulignent l'importance qu'il y a à ce que la société s'empare des enjeux du numérique, en intégrant le fait que les technologies ne sont pas neutres (Stiegler, 2015 ; Boullier, 2019).

En écho à ses nombreuses potentialités, le développement du numérique en agriculture nous semble s'accompagner de plusieurs risques : décevoir les attentes suscitées par la transition vers une agriculture et des systèmes alimentaires plus écologiques ; amplifier les impacts négatifs du numérique sur la société en termes de perte d'autonomie des acteurs et de renforcement des inégalités et des rapports de force ; mais aussi dériver vers une perte de souveraineté numérique et alimentaire du pays, et enfin accroître la vulnérabilité, diminuer les rendements et affaiblir la gouvernance du système alimentaire devenu trop complexe.

Évoquer ces risques, c'est permettre au citoyen, à l'agriculteur, au chercheur, de réfléchir à ses pratiques, ses choix, ses priorités afin de les guider et de construire un numérique responsable, qui les minimisera. Ce chapitre a vocation à les inventorier.
## 5.1 Compromettre la transition écologique de l'agriculture

Plusieurs raisons pourraient altérer la promesse du numérique de contribuer à la transition écologique. Pour certains, le numérique serait une technologie « verrouillante », qui a tendance à être déployée pour essayer de soigner des symptômes plutôt que pour corriger les causes des problèmes et dangers auxquels nous sommes confrontés, et dont la large diffusion serait une fuite en avant qui bloquerait toute possibilité de changements plus systémiques et radicaux. Le numérique en agriculture viendrait également distendre les derniers liens forts entre l'Homme et la nature. Enfin, le numérique a une empreinte écologique certaine, mais encore mal connue et peu prise en compte, ce qui pourrait remettre en question les véritables gains environnementaux qu'il apporterait.

### Verrouiller la transition agroécologique

Le verrouillage technologique, ou sociotechnique, notion issue des théories de l'innovation (David, 1985 ; Arthur, 1994), fait référence à une situation où une innovation est bloquée car la forte cohérence des stratégies économiques et techniques des différents acteurs en place, ce que l'on nomme le régime socio-technique, empêche toute déstabilisation et évolution, même dans le cas où l'innovation pourrait être profitable au plus grand nombre.

Ce concept de verrouillage est typiquement évoqué dans le cas de la transition agroécologique (Meynard, 2018), visant à réorienter les systèmes de production vers des pratiques moins consommatrices d'intrants chimiques, en référence à deux spécificités de l'agriculture des pays développés : une protection des cultures principalement basée sur l'usage des pesticides, et une spécialisation des productions accompagnée d'une raréfaction de la polyculture-élevage. L'organisation intégrée, systémique, de la chaîne agroalimentaire autour de ces caractéristiques rend alors difficile la transition agroécologique car l'ensemble des acteurs économiques, technologiques, territoriaux, doivent évoluer de manière coordonnée.

La question posée est alors de savoir si le développement des technologies numériques en agriculture n'est pas lui-même porteur d'un nouveau risque de verrouillage technologique, qui viendrait limiter les chances de succès de la transition agroécologique dans toute sa diversité. En effet, le numérique apparaît comme un vecteur d'intégration très fort entre les différents acteurs de la chaîne agricole, à toutes les échelles économiques et territoriales. De plus, il est globalement parfaitement compatible avec le régime sociotechnique du modèle agricole actuel, en particulier dans son lien aux machines agricoles
(tracteur-GPS-matériel d'application modulée) ou aux technologies satellitaires, qui mettent d'ailleurs en avant l'objectif d'une meilleure maîtrise de la consommation d'intrants (Labarthe, 2010). Ainsi, le numérique pourrait venir renforcer le verrouillage sociotechnique de la situation actuelle, limitant encore plus l'émergence possible d'innovations alternatives promouvant des pratiques agricoles radicalement plus écologiques et moins productivistes, qui pourraient ultérieurement venir faire évoluer le système actuel. La digitalisation serait ainsi caractérisée par une forme de dépendance au sentier 62, excluant des formes alternatives d'agricultures (Clap et Ruder, 2020). Ce n'est donc pas tant le risque d'une agriculture numérique « non écologique » qui est souligné, mais celui d'une numérisation de l'agriculture qui accompagne et qui renforce le modèle dominant productiviste, qu'il s'agit justement de faire évoluer vers une agriculture plus agroécologique.

## Distendre le lien de l'Homme à la nature

La révolution numérique et les nouvelles technologies qui l'accompagnent ont pour impact majeur chez l'Homme de transformer ses perceptions et représentations du monde, en proposant des interfaces qui sont supposées étendre et enrichir ses capacités corporelles et cognitives.

En agriculture, ce développement du numérique se traduit par des « agriculteurs augmentés » grâce à des capteurs et des robots intelligents, qui constituent une interface nouvelle entre eux et le monde vivant de l'exploitation agricole, animaux ou plantes. Dans le domaine des sciences sociales, plusieurs travaux portent ainsi sur les conséquences de ces nouvelles interfaces, particulièrement en élevage où il s'agit par exemple d'étudier si la « machine sépare l'Homme de la matière » via la data, ou encore si le robot est « un facteur de liberté ou d'emprisonnement des bêtes et des Hommes » (Lagneaux et Servais, 2014). Si le monde des plantes reste encore peu exploré, des premiers travaux commencent à porter néanmoins sur les transformations apportées par le numérique à nos relations avec les plantes (Javelle et al., 2021).

Au-delà du risque de perte de lien matériel à la nature par le fait de l'augmentation des interfaces numériques, plusieurs auteurs abordent également la question de la réification du vivant amenée par l'agriculture de précision, et des risques éthiques que cela soulève (Bos et al., 2018). C'est tout particulièrement le cas pour l'élevage, pour lequel la technologisation et l'artificialisation croissantes des modes de production agricole évoquent pour certains un possible transanimalisme 63

<footnote n="62">62. La notion de dépendance au sentier (path dependence ou dépendance au chemin emprunté) s'est développée en science politique au cours des années quatre-vingt-dix, pour souligner le poids des choix effectués dans le passé et celui des institutions politiques sur les décisions présentes.</footnote>

<footnote n="63">63. Droit Animal Ethique & Sciences (2017). *Transanimalisme, animaux augmentés, animaux cyborg : vers un statut de « sous-machine » ?* 93, https://www.fondation-droit-animal.org/documents/revue93.pdf</footnote>
visant à développer des animaux « augmentés », dans le but certainement d'en améliorer le bien-être, mais également d'en accroître la productivité. Quels sont les impacts de cette approche réductionniste, qui renforce l'image de l'animal-machine (Meuret et al., 2013) sur la relation homme-animal (Larrère et Larrère, 1997), mais aussi sur l'efficience de la globalité du système de production ? Quels regards les citoyens portent-ils sur cette agriculture ? Autant de questions abordées par les sciences humaines et sociales en lien avec les sciences agronomiques.

## Contribuer à l'empreinte environnementale croissante du numérique

Par ailleurs, le numérique a une charge environnementale aujourd'hui peu ou pas prise en compte en agriculture. Comme pour les autres domaines de la société, le développement du numérique en agriculture va impliquer une multiplication des équipements de captation de données, de transferts (déploiement des réseaux de capteurs sans fil, voire usage de la 5G), de stockage et de calcul (cf. les plates-formes proposées par les tractoristes), nécessitant des composants et systèmes électroniques toujours plus puissants et toujours plus énergivores, avec toutes les conséquences environnementales<fnref n="64" /> que cela implique (épuisement des ressources, changement climatique, etc. (Marquet et al., 2019)).

<figure><img src="image_52.png" /></figure>

### En savoir +

La chaîne agroalimentaire représente aujourd'hui 13 % de la consommation énergétique totale française (en particulier, pour le maintien de la chaîne du froid) ; la part du numérique tous secteurs confondus s'élève à 12 % de la consommation électrique et 3 % de la consommation énergétique totale, le contributeur majeur étant les flux vidéo. Si les chiffres actuels en agriculture ne paraissent pas spécialement alarmants, l'augmentation de la part du numérique agricole dans ce bilan doit toutefois être surveillée.

La multiplication des capteurs connectés de toute sorte augmenterait le recours à des ressources comme les métaux précieux (argent, or, palladium) et les terres rares (néodyme, praséodyme, gallium, germanium, etc.) présents dans ces composants électroniques, et dont l'extraction et la séparation nécessitent une quantité énorme d'énergie et d'eau, au sein de sites de production très inégalement répartis sur Terre et aujourd'hui principalement situés en Chine (Pitron, 2018). Elle poserait aussi des défis en termes de gestion de fin de vie des matériels avec un risque de dissémination de déchets technologiques non réellement contrôlée, à

<footnote n="64">64. https://www.lemonde.fr/blog/binaire/2019/01/29/impacts-environnementaux-du-numerique-de-quoi-parle-t-on/</footnote>
l'instar de ce que l'on observe pour le retraitement des téléphones portables en France : seuls 15 % des appareils sont collectés en regard des plus de 25 millions de téléphones mis sur le marché chaque année, et ce malgré l'existence de la filière DEEE de retraitement des déchets d'équipements électriques et électroniques (Blandin, 2016).

## 5.2 Renforcement des inégalités et des rapports de forces

Un des risques associés au mouvement de digitalisation de l'agriculture, signalé dès les années quatre-ving-dix (Wolf et Buttel, 1996), réside dans un renforcement d'une trajectoire d'industrialisation de l'agriculture, dont les conséquences sociales et environnementales sont l'objet de controverses. Il y aurait une forme de co évolution entre la diffusion des technologies numériques et la concentration de la production dans des unités de production toujours plus grandes, orientées vers la recherche d'efficience et les gains de productivité, au détriment d'autres formes d'agricultures ou de populations de travailleurs agricoles. Ces risques sont discutés par des approches inscrites dans différentes disciplines des sciences humaines et sociales, principalement en sociologie, en sciences politiques et en économie institutionnelle (Klerkx et al., 2019).

### Des risques d'exclusion

Les risques d'exclusion associés à l'agriculture numérique sont multiples. Ils renvoient à différents débats sur la diversité et la coexistence des modèles de production agricole.

Un premier risque est relatif aux exploitations agricoles de petite dimension économique. La question de l'exclusion des petites exploitations n'est pas propre aux technologies numériques : il a été montré comment la modernisation de l'agriculture française a pu exclure les petites exploitations agricoles, notamment par les économies d'échelle qui caractérisent le développement technologique (Deléage, 2013). La digitalisation s'inscrirait donc dans cette trajectoire technologique de l'agriculture basée sur l'agrandissement des exploitations agricoles. Elle pourrait même l'accélérer, car intrinsèquement, certaines technologies numériques (par exemple celles basées sur les images satellitaires) nécessitent des tailles minimales de parcelles ou de surfaces agricoles pour être profitables. Ce risque d'exclusion est à rapprocher de l'inadéquation présentée en 5.1 entre les technologies numériques et certaines formes d'écologisation de l'agriculture, qui nécessitent des reconceptions plus profondes des systèmes de production.
Un deuxième risque est celui de renforcer une précarisation du travail agricole, dans un contexte de croissance de la part du salariat dans l'emploi agricole et de recherche de réduction des coûts du travail pour accroître la productivité des exploitations. Le développement de la robotique, en se substituant à la main d'œuvre ou en la réduisant à certaines activités plus qualifiées, pourrait renforcer encore la précarité de certaines populations, et notamment des populations pauvres de travailleurs immigrés.

Troisième risque, les difficultés d'accès aux technologies numériques, et/ou aux compétences nécessaires à leur utilisation, seraient aussi un facteur d'exclusion dans le domaine agricole. Ce débat rejoint en partie celui lié à la fracture numérique (digital divide) et au risque d'exclusion de certains territoires ruraux en retard d'équipements numériques infrastructurels.

## Perte d'autonomie des agriculteurs

Des recherches en sociologie rurale ont examiné les implications que pourrait avoir la digitalisation sur l'autonomie décisionnelle des agriculteurs et le sens qu'ils donnent à leur métier. Elle peut avoir des répercussions importantes sur le tissu culturel des zones rurales et des agriculteurs, car elle affecte ce que signifie être un agriculteur (Burton et Riley, 2018). La numérisation peut faire passer la culture agricole d'une gestion « pratique » et fondée sur l'expérience à une approche axée sur les données. Elle pourrait « discipliner » les routines de travail des agriculteurs, en les conditionnant à travers une nouvelle forme de « rationalité algorithmique » (Miles, 2019). En conséquence, une numérisation échappant au contrôle des agriculteurs est un sujet de débat 65. Des questions ont également été soulevées concernant l'effet de la numérisation sur l'autonomie des agriculteurs, y compris la crainte que les agriculteurs ne deviennent des « travailleurs de données » (Rotz et al., 2019).

## Contrôle par l'aval et par l'amont

Une autre interrogation réside dans les rapports de force que la digitalisation pourrait renforcer entre l'agriculture et ses secteurs d'amont et d'aval. L'agriculture a souvent été décrite comme un secteur dominé par l'amont et l'aval, et notamment par son amont (machinisme, industrie chimique, semences...) pour les dynamiques d'innovation. Différents auteurs s'interrogent donc sur la façon dont la digitalisation s'inscrit dans les transformations (ou dans le renforcement) des rapports de l'agriculture à d'autres secteurs.

<footnote n="65">65. https://www.amisdelaterre.org/communique-presse/nouveau-rapport-agriculture-et-numerique-vers-une-fuite-en-avant/</footnote>
Avec l'amont, les technologies numériques pourraient accroître la dépendance des agriculteurs à certains intrants (pesticides, engrais minéraux...) tout en optimisant et réduisant leur utilisation. Ce paradoxe est notamment lié au fait que les technologies numériques s'incarnent dans des équipements spécifiques qui embarquent des modèles, standardisent les modes de décision et induisent des asymétries de connaissances. Elles changent le contrôle des connaissances (Bronson et Knezevic, 2016).

Avec l'aval, les nouveaux outils de partage et de contrôle de l'information (et notamment les technologies de type big data et blockchain) peuvent changer ou renforcer la place de différents acteurs dans les écosystèmes d'innovation et les chaines de valeur. Les questions posées sont celles des conséquences sur le partage de la valeur, sur la gouvernance des filières, sur le risque de formes de filialisation de l'agriculture et de contrôle par les firmes d'agroalimentaire situées en aval de l'agriculture.

Un nouveau questionnement est lié au rôle que peuvent jouer de nouveaux acteurs, à savoir les firmes du secteur des technologies numériques, des startups aux multinationales ; des géants du numérique ont par exemple réalisé des investissements significatifs en agriculture, parfois de façon jointe avec des équipementiers. Ces investissements s'accompagnent eux aussi de nombreux questionnements sur la gouvernance des données en agriculture, sur la capacité des acteurs du secteur agricole à contrôler les connaissances qui sont intégrées dans les technologies numériques et à capter la valeur qu'elles produisent (Carbonell, 2016).

Les technologies numériques sont donc associées à des dynamiques intersectorielles qui appellent à mener des recherches pluridisciplinaires sur les changements institutionnels induits et sur d'éventuels risques de verrouillage (Carolan, 2020; Labarthe, 2010).

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

Une particularité fondamentale des technologies numériques est qu'elles ne sont pas neutres pour les systèmes d'innovation et de connaissances agricoles : elles peuvent transformer en profondeur la façon dont se construisent et se diffusent les connaissances et les informations au sein du secteur (Busse et al., 2015).

Des travaux récents font ainsi part des potentialités mais aussi des menaces que font peser les technologies numériques sur certains acteurs ou certaines fonctions au sein des systèmes d'innovation. C'est notamment le cas du conseil agricole, dont les acteurs, les méthodes, le contenu, voire la légitimité même, sont profondément questionnés par les technologies numériques (Fielke et al., 2020).
Il y a pourtant de nombreux enjeux autour du rôle que le conseil ou d'autres intermédiaires des systèmes d'innovation peuvent jouer avec l'avènement du numérique : comment intégrer des informations de plus en plus nombreuses sans générer un trop grand stress ou une pression psychologique pour les agriculteurs ? Qui sera capable d'évaluer et de comparer l'efficacité, la robustesse et la pertinence de différents outils numériques ? Qui pourra contrôler le contenu de ces connaissances (modèles agronomiques, tests de validité, etc.) embarquées dans ces outils et applications ?

La question de l'impact du numérique sur la diffusion des informations et des connaissances au sein du secteur agricole renvoie également au problème des inégalités, soulevé dans la sous-section précédente. Ces inégalités sont liées à des questions d'accessibilité (financière, cognitive, connectique) aux technologies numériques. La question de l'inégalité d'accès au conseil et à l'information n'est pas nouvelle (Mundler et al., 2006) ; il s'agit de savoir si le numérique sera un vecteur de réduction ou d'accroissement de ces inégalités. Cela renvoie à des questions de coûts et d'équipements des territoires ruraux en infrastructures numériques, mais pas seulement : il s'agit aussi de former la population agricole et rurale, dans toute la diversité des groupes sociaux qui la composent, afin de lui permettre d'acquérir les compétences nécessaires à une utilisation efficace et pertinente de ces technologies.

## 5.3 Perte de souveraineté

Le rapport final de la commission d'enquête du Sénat « Souveraineté numérique » de 2019 (Longuet, 2019) démontre que la question de la souveraineté numérique est on ne peut plus actuelle. Ce rapport souligne en particulier le fait que cette question constitue pour la France un triple défi « éthique, de sécurité et de liberté économique », dans un contexte dans lequel nos sociétés sont confrontées à une mise en cause de leurs valeurs, et où l'Homme est « de plus en plus une somme de données à exploiter ». Bien que l'agriculture soit un domaine où la question de la souveraineté nationale, à l'échelle individuelle ou collective, peut apparaître comme assurée de manière évidente (production par essence ancrée sur les territoires, lien culturel fort aux terroirs, rôle historique de la puissance publique dans l'organisation et l'appui à la production agricole, importance reconnue en France d'une recherche agronomique publique, la PAC pilier de la construction européenne), le développement des technologies numériques en agriculture fait apparaître de nouveaux enjeux forts liés à la souveraineté numérique (Klerkx et al., 2019).
## Perte d'autonomie dans la maîtrise de l'alimentation

La numérisation croissante de la chaîne producteurs – transformateurs – distributeurs – consommateurs, qui vise principalement à rationaliser l'offre de production face aux besoins, minimiser les coûts de logistique et de transformation, et maximiser la satisfaction des consommateurs, conduit potentiellement à une intégration toujours plus grande de l'agriculture. La question de la souveraineté se pose dès lors qu'un acteur devient monopolistique dans le contrôle d'un secteur, comme on peut le voir avec l'offensive actuelle d'un géant du numérique comme Amazon dans le domaine de la distribution alimentaire<fnref n="66" />. On peut également évoquer ici le développement rapide de l'usage des outils connectés sur *smart-phones* pour l'évaluation des aliments et autres produits de consommation (impact environnemental, qualité nutritive), qui peut à terme impacter fortement les modes de consommation<fnref n="67" />. Le contrôle démocratique de ces nouveaux outils grand public n'est pas nécessairement assuré, avec le risque là encore de situation monopolistique. Enfin, le modèle économique de la transition numérique repose en partie sur des startups, dont certaines visent à se faire racheter par des grands groupes, ce qui soulève intrinsèquement des questions de souveraineté nationale quant aux technologies et services numériques qui seront développés pour l'agriculture et aux données qui en seront issues (Schneider, 2020).

## Confiscation des données agricoles

La souveraineté numérique passe par la maîtrise de la donnée. Que ce soit du fait des grands constructeurs d'agroéquipements ou des géants du numérique, le risque existe d'une confiscation des données agricoles, soit par simple fermeture de l'accès aux données, soit par leur ouverture dans des formats non pratiquement manipulables. Un cheval de Troie de la collecte de données en agriculture est la machine agricole, comme les robots de traite en élevage mais aussi les tracteurs et machines de récolte pour les grandes cultures. Sur ces machines agricoles, des capteurs de plus en plus nombreux recueillent des données sur les opérations effectuées, et les transmettent aux constructeurs. Les contrats d'achat régissent leur usage au bénéfice du constructeur (une cession globale des données agricoles y est souvent stipulée), et entretiennent la non-transparence sur la chaîne des données (que contiennent-elles, où vont-elles, pour quoi faire ?), ainsi qu'un quasi verrouillage (il peut être très difficile pour les agriculteurs de pouvoir simplement disposer efficacement de leurs données, encore plus de les valoriser) (Carbonnel, 2016). La profession est consciente de ce risque, et les agriculteurs français se sont

<footnote n="66">66. https://siecledigital.fr/2020/08/31/amazon-ouverture-de-son-premier-supermarche-connecte-amazon-fresh/</footnote>

<footnote n="67">67. https://www.capital.fr/conso/peut-on-faire-confiance-a-yuka-pour-ses-courses-1319721</footnote>
organisés *via* la charte *Data Agri*<fnref n="68" /> proposée par les syndicats FNSEA et JA, pour
'améliorer la maitrise, la transparence et la sécurité des données agricoles dans
les contrats. La France apparaît ainsi comme relativement en avance en Europe
sur la réflexion autour de l'usage des données agricoles, dans une démarche
qui vient compléter de manière indépendante la réglementation RGPD sur les
données personnelles.

Le partage des données agricoles est une priorité à la fois pour la profession
agricole et pour la recherche agronomique afin de soutenir le développement
des connaissances agronomiques et des technologies et services numériques
en agriculture. C'est également un enjeu fort de souveraineté numérique. La
plate-forme Agdatahub<fnref n="69" /> d'échanges de données utiles au secteur agricole, et
à l'initiative de nombreuses organisations agricoles (chambres d'agriculture,
instituts techniques...) et entreprises, est un bon exemple de la volonté et de la
possibilité d'organiser un système de confiance autour de la donnée (choix des
sociétés françaises DAWEX et 3DS OUTSCALE pour la plate-forme Agdatahub).

## Perte de maitrise de l'outil de production

La question de la souveraineté se pose également au niveau de la maitrise des
outils de production agricole. La numérisation se traduit par une complexification
croissante de ces outils (Bournigal, 2014), avec une maintenance de plus en
plus difficile, que ce soit pour les agriculteurs ou pour les concessionnaires qui
subissent ainsi une perte d'autonomie technique. Il en est de même au niveau de
la formation, car les enseignants des lycées agricoles rencontrent des difficultés
à former les jeunes futurs professionnels utilisateurs des agroéquipements, dans
un domaine de haute technologie et en grande mutation (Isaac et Pouyat, 2015).

Par ailleurs, la question de la souveraineté se pose également avec l'absence
d'entreprises nationales parmi les leaders du machinisme agricole (AGCO,
John Deere, New Holland, Lely, De Laval), même si la France possède plusieurs
entreprises pionnières en robotique mobile agricole (par exemple Naïo Technologies).

## Un enjeu de cybersécurité

Dans le domaine de la cybersécurité, un premier enjeu concerne les risques
d'attaques *via* les objets et capteurs connectés (Dhar, 2021). Soit l'objet connecté
devient lui-même une source d'attaque du type *deny of service*, soit il est piraté
pour en prendre le contrôle dans un but malveillant. Ce dernier cas est le plus à

<footnote n="68">68. https://www.data-agri.fr/</footnote>

<footnote n="69">69. https://agdatahub.eu/</footnote>
craindre, particulièrement dans le cas de systèmes agricoles très intégrés dans lesquels l'agriculteur aura laissé beaucoup d'autonomie au système de contrôle automatique (serres automatiques, robots de traite, etc.). Le fait que ces objets soient souvent produits hors d'Europe et que nous n'ayons pas la main sur leur conception (pour assurer une security by design) doit nous rendre d'autant plus vigilants sur l'existence possible de backdoors informatiques.

Un second enjeu relève plus globalement de la protection contre la récupération et le piratage (vol, altération, destruction) de données agricoles. Les choix de conception des plates-formes de partage de ces données ont bien sûr un impact fort sur le niveau de protection envisageable. Même si les cas majeurs de cyberattaques concernent pour l'instant des organismes stratégiques pour nos sociétés (hôpitaux, aéroports, banques, etc.), l'importance vitale de nos systèmes de production et consommation alimentaire pourra dans l'avenir les transformer en cibles potentielles (Gupta et al., 2020).

## 5.4 Accentuation de vulnérabilités et rendements négatifs

### Vulnérabilités du système agroalimentaire

Comme nous l'avons décrit en 2.3, l'activité agricole moderne interagit avec un ensemble de filières et d'acteurs de tailles et de natures très diverses. Les chaînes logistiques ou décisionnelles qui en résultent sont très « longues ». L'activité agricole s'insère aussi dans des territoires tendanciellement de plus en plus spécialisés (Bowler, 1986). Le fonctionnement de ce système repose sur de très nombreuses et de très fortes relations de dépendance asymétriques entre ces acteurs. Il repose aussi sur des usages intensifs de technologies dont les utilisateurs deviennent progressivement dépendants. La digitalisation de ce système pourrait accroître des dépendances entre plusieurs de ses éléments et en créer de nouvelles<sup>70</sup> (ces évolutions amplifient les risques que le fonctionnement partiel ou interrompu d'un élément soit à même de paralyser l'ensemble du système. Ces problèmes de blocage et d'interdépendance ont bien été mis en lumière lors de la crise de la Covid-19 avec l'émergence de plusieurs points de tension à différents endroits du système agroalimentaire<sup>71</sup>. En désorganisant les chaînes logistiques, la crise due à la Covid-19 a aussi amené à l'émergence de pénurie de biens dans de nombreux secteurs dont le cuivre et les puces électroniques, mettant ainsi en évidence la réalité des risques liés à leur dépendance (Bouissou et

<footnote n="70">70. Cf. section 5.1 (« Verrouiller la transition agro-écologique ») et section 5.2.</footnote>

<footnote n="71">71. Par exemple les risques liés à la logistique et à l'arrêt des flux migratoires, ceux liés aux instabilités générées par la mise en place de politiques nationales non collaboratives de type « chacun pour soi »...</footnote>
Albert, 2021). Cette alerte devrait être d'autant plus saisissante qu'un certain nombre de chocs (régionaux et systémiques) prévisibles dans les deux prochaines décennies<sup>72</sup>, en particulier le pic pétrolier (Delannoy et al., 2021), auront très probablement un impact bien supérieur sur tout le fonctionnement de la société, en particulier celui du système agroalimentaire (Servigne, 2014). Alors qu'il est désormais critique d'augmenter la résilience du système agroalimentaire, la numérisation de celui-ci risquerait ainsi de le fragiliser en le rendant plus vulnérable.

## Complexification, rendements décroissants et risques associés

Comme établi précédemment, le système agroalimentaire repose sur de nombreux acteurs, filières et territoires de plus en plus spécialisés et de tailles et de natures très diverses. Il repose aussi sur de nombreux mécanismes de régulation et de nombreuses relations de dépendances. Ainsi aujourd'hui, l'agriculture et ses secteurs amont et aval forment un système sociotechnique complexe au sens de Tainter (Allen et al., 1999).

Tainter a pu démontrer que les sociétés humaines se complexifient tendanciellement à mesure qu'elles résolvent les problèmes auxquels elles sont confrontées – parce que les solutions déployées nécessitent l'ajout de nouveaux éléments dans le système et l'introduction de nouvelles régulations (Tainter, 1990 ; Chambaz, 2019). Cette complexité est « payée » in fine en dépenses énergétiques : plus

une société devient complexe, plus elle nécessite d'énergie pour assurer son fonctionnement de base (Tainter, 2016). Ce problème est amplifié par le fait que l'accroissement en complexité suit la loi des rendements décroissants : à partir d'un seuil, les bénéfices de l'augmentation en complexité d'une société s'accroissent moins rapidement que les coûts, jusqu'à une situation critique où les coûts peuvent devenir plus importants que les bénéfices<sup>73</sup> (on parle alors de rendements négatifs), comme cela a pu être observé peu avant l'effondrement de plusieurs civilisations (Tainter, 2009). L'enjeu de la complexité est donc de maintenir son coût énergétique global en dessous des bénéfices qu'elle prodigue, sans quoi le risque est que la trajectoire d'évolution du système échappe à tout contrôle et que toute tentative de correction du système aboutisse en réalité à accroître sa volatilité, sa vulnérabilité et son incontrôlabilité.

<footnote n="72">72. Et dont la probabilité et l'intensité vont s'amplifier dans les décénnies suivantes ! Cf. Chapitre 2.</footnote>

<footnote n="73">73. Ces phénomènes de rendements décroissants puis négatifs sont largement étudiés et documentés, notamment en agriculture (Brue, 1993), dans la sécurité (Elhefnawy, 2004), l'extraction d'hydrocarbures (Tainter et Patzke, 2012) ou plus généralement dans l'évolution macroéconomique mondiale (Elhefnawy, 2008).</footnote>
Le système agricole et alimentaire est déjà un système sociotechnique particulièrement complexe dont les coûts globaux comprennent des coûts indirects (parfois très éloignés) liés aux externalités négatives telles que les impacts environnementaux, sanitaires et sociopolitiques, qui sont invisibles ou ignorés par la grande majorité des acteurs (cf. 2.1). Notre incapacité à évaluer ces coûts globaux consolidés (énergie, matière, pollutions), notre inaptitude à nous situer dans la dynamique susmentionnée, nous font donc potentiellement prendre des risques majeurs à chaque complexification supplémentaire du système.

Il est donc sans doute nécessaire aujourd'hui de s'interroger sur les effets du développement du numérique par rapport à ce risque, en particulier dans l'agriculture. En effet, comme nous l'avons vu précédemment, la numérisation croissante de la chaîne agroalimentaire risque de complexifier encore davantage ce système, et de renforcer et étendre les liens et dépendances. Un usage incontrôlé de l'IA et du big data<sup>74</sup> pourrait nous enfermer davantage dans une spirale de complexité croissante.

## Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons parcouru un ensemble de risques qui accompagnent le développement du numérique en agriculture. Ces risques sont de natures différentes, et portent sur des dimensions économiques, politiques, sociétales, psychologiques, environnementales, etc. Ces risques pourraient potentiellement être inhérents au déploiement de ces technologies : il est possible qu'ils ne puissent être évités voire contrôlés. Le déploiement et les usages de ces technologies dépendent évidemment des recherches menées en amont, mais ils dépendent aussi et surtout, in fine, de la façon dont les acteurs s'en emparent (citoyens, agriculteurs, acteurs de l'agro-industrie et agroalimentaire, acteurs politiques) et du fonctionnement global de la société (modèle économique, régime politique, cadres normatifs, idéologies...). La difficulté pour les sociétés de contrôler le développement du système technique a d'ailleurs été identifiée depuis longtemps (Ellul, 1977). Il est indispensable de prendre tous ces éléments en compte dans l'orientation des recherches futures sur ce domaine, comme nous tentons de le faire dans l'indentification de défis présentés dans le chapitre 6 pour un numérique responsable, pertinent et partagé.

<footnote n="74"><sup>74</sup>. Car, avec ces technologies, la quantité et la complexité des services et matériels requis vont significativement s'accroître (générations, circulations, stockages et traitements des données — capteurs, plates-formes, réseaux...).</footnote>
# 6

## Les défis de demain

Comment fournir des outils numériques pour aider à répondre aux enjeux et manques en agriculture

**Auteurs** – Ludovic Brossard, Véronique Bellon-Maurel, Pierre Bisquert, Tassadit Bouadi, Frédérick Garcia, Roland Lenain, Pierre Labarthe, Evelyne Lutton, Pierre Maurel, Nathalie Mitton, Alexandre Termier.

**Remerciements (contribution, relecture, édition)** – Lluis Miquel Pla Aragones, Isabelle Piot-Lepetit, Emmanuel Prados, Xavier Reboud.

<figure><img src="image_53.png" /></figure>
Ce chapitre est consacré à la mise en exergue des besoins et des défis de demain posés par le développement d'une agriculture numérique responsable au service de l'agroécologie, d'une diversité d'agricultures (incluant l'agriculture familiale) et de systèmes alimentaires durables. L'objectif est d'aller au-delà de l'état de l'art (chapitre 3) et de répondre aux opportunités d'un numérique au service de la transition agroécologique et de chaînes de valeur rééquilibrées (chapitre 4), tout en évitant les risques identifiés (chapitre 5). Il se concentrera sur les défis de recherche technologique, tout en notant les défis économiques et organisationnels associés, particulièrement marqués en agriculture.

L'analyse des besoins pour favoriser la mise en œuvre de l'agroécologie et des chaînes de valeur rééquilibrées nous amène à les organiser en quatre sections :

* mieux gérer collectivement, en intégrant l'échelle des territoires ;

* mieux gérer l'exploitation agricole ;

* rééquilibrer la chaîne de valeur, de l'amont à l'aval ;

* créer et partager des données et des connaissances.

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

Trois défis ont été identifiés pour répondre aux verrous reliés au numérique dédié à la gestion des territoires (chapitre 4.3) :

* la mesure et la surveillance (monitoring) à large échelle ;

* la visualisation des données ;

* les dispositifs numériques de participation, de médiation et de gouvernance.

### Surveillance et mesure à l'échelle territoriale

L'ambition d'une agriculture moins artificialisée qui valorise mieux les atouts locaux et le renouvellement naturel des ressources est conditionnée par la capacité à bénéficier des flux de matière, des potentiels de régulation biologique et des fonctionnalités étendues au-delà de la ferme (services écosystémiques, écologie des territoires). Les interactions sont multiples et ne peuvent être appréhendées que dans leur dimension de système. Cela repousse les bornes du périmètre à considérer, à la fois dans l'espace et dans le temps : certaines caractéristiques s'apprécient à l'échelle d'un territoire comme le degré de traversabilité (qui
dépendra de l'intensité des trames vertes ou bleues<sup>75</sup> qui le sillonnent), d'autres sont à considérer dans le temps comme la capacité de résilience et de vitesse de reprise face à des aléas climatiques. Ainsi, vouloir mobiliser des principes de l'agroécologie nécessite de quantifier des grandeurs difficilement perceptibles par les moyens classiquement mis en oeuvre. Cela mobilise des besoins de mesure et de surveillance (*monitoring*), d'évaluation (modélisation) et de gestion des données à de grandes échelles.

En termes de mesure et de surveillance, il s'agira d'identifier les données pertinentes, utiles et actuellement manquantes pour gérer collectivement l'agriculture à l'échelle territoriale et construire les outils permettant de les obtenir, avec les défis suivants :

* La mesure de nouvelles grandeurs, difficiles à appréhender (comme la biodiversité, la qualité des sols et de l'eau), de la façon la moins intrusive et la plus frugale possible ;

* Le réglage de la fréquence d'échantillonnage (temporelle et spatiale), point crucial en théorie de l'information. Les systèmes collectent des données, soit régulièrement – à granularités plus ou moins grandes dans le temps et l'espace (réseaux de capteurs) – soit sporadiquement (*crowdsourcing*, applications mobiles, véhicules de collecte mobiles, robots, drones). Les réseaux devront s'adapter à ces types de données présentant des modèles de trafic différents afin de les acheminer dans les délais impartis avec un taux de perte minimal. Cette question s'applique à toutes les échelles et sera complétée dans la partie 6.2;

* La gestion de l'hétérogénéité des données. Celle-ci est issue de la diversité des objets observés, des techniques de captation et de collecte (incluant le *crowdsourcing*), des acteurs, des grandeurs mesurées, des formats (valeur, images, localisation, etc.), des propriétés métrologiques (précision, fréquence, etc.). Gérer ces hétérogénéités nécessite le développement de méthodes *ad hoc* de filtrage et de fusion. La fusion pourra parfois s'effectuer à différents niveaux et de façon plus ou moins itérative, en tenant compte de l'incertitude liée à chaque donnée, de la variabilité de cette incertitude et de ses conséquences sur la suite de la chaîne d'information. Ces questions se posent pour tous types de données, physiques, biologiques, économiques, sociales, etc. Pour produire des bilans cohérents (par exemple de flux de matières) et leurs incertitudes associées,

<footnote n="75">75. La trame «verte» fait référence aux milieux naturels et semi-naturels terrestres et la trame «bleue» aux réseaux aquatiques et humides (fleuves, rivières, étangs, tourbières). La trame verte et bleue est un ensemble de continuités écologiques permettant le déplacement de populations d'espèces. Elle est constituée de corridors écologiques, assurant des connexions entre des réservoirs où la biodiversité est la plus riche et la mieux représentée. Ces corridors peuvent être des éléments linéaires (haies, bords de chemin, bandes enherbées...) ou des structures paysagères variées (https://dicoagroecologie.fr/encyclopedie/trame-verte-et-bleue/).</footnote>
on mobilisera les outils mathématiques et informatiques de réconciliation de données (généralement basés sur de l'optimisation sous contraintes) (Courtonne et al., 2015).

* La gouvernance de la donnée, question exacerbée dans un système de données multisource. C'est une question générale qui sera abordée dans la partie 6.4.

Dans les pays du Sud, ces besoins sont accrus car, comme décrit en partie 4.5, ces pays manquent cruellement de capital informationnel au niveau des territoires. Or, ils sont indispensables aux administrations nationales (agriculture) et aux collectivités locales, organisations de producteurs, recherche, etc. pour l'innovation ouverte, l'anticipation des risques (climatiques, sanitaires), et une meilleure organisation des territoires et des filières. Dans ce contexte, il sera nécessaire d'intégrer dans nos recherches sur ces sujets des difficultés supplémentaires dues aux obstacles liés à la fracture numérique, à l'illettrisme, à la diversité des dialectes... Ces difficultés offrent en contrepartie aussi des pistes de recherche pour repenser nos systèmes et méthodes et les adapter à ce contexte.

## Visualisation

La gestion de données à grande échelle territoriale nécessite de révolutionner nos méthodes de visualisation. Du fait de ses spécificités, le monde agricole porte des questionnements de recherche qui ne trouvent pas encore d'écho dans le domaine de la visualisation, comme :

* visualiser des données hétérogènes, multiéchelles parfois massives, parfois rares : données spatiales, symboliques, temporelles, variables, incomplètes, incertaines, erronées, semi-quantitatives, voire qualitatives selon des structurations variées telles que cartographies (SIG), images (issues de satellites, drones), séries temporelles, graphes et réseaux ;

* visualiser des échelles extrêmes, les mettre en relation de façon fluide et claire, à courte ou longue distance (temporelles, géographiques), élaborer des outils d'agrégation et de statistiques pertinents et adaptés ;

* faire apparaître de nouvelles informations de façon semi-automatique par confrontation de cartographies ou de séries temporelles, pour mettre en évidence des régularités, des tendances, des corrélations ;

* répondre à des besoins contradictoires tels que, par exemple, visualiser des données massives, mais avec des applications mobiles (téléphones portables, tablettes), ou guider les utilisateurs tout en respectant leur autonomie ;

* trouver des représentations innovantes d'objets complexes, de dépendances ou de modèles, mobilisables par des acteurs d'horizons très différents.
Ces questionnements ouvrent de nouvelles perspectives pour certains sujets fondamentaux, comme par exemple la visualisation d'incertitudes (Boukhelifa et Duke, 2009 ; Potter et al., 2012) et la visualisation progressive (Fekete et al., 2019) à la charnière entre visualisation et IA. Notons que, concernant la visualisation, les questions de confidentialité et de droits d'usage des données restent pour l'instant relativement en retrait ou marginalement évoquées à propos de la construction de la confiance (Charvat et al., 2018). Les questions listées ci-dessus pourraient à terme faire émerger une recherche en visualisation et IHM propre au secteur agricole.

## Dispositifs numériques de médiation et gouvernance

L'approche multiacteur est incontournable à l'échelle des territoires et nécessite des outils d'accompagnement : le mode de production de la connaissance change, avec une recherche transdisciplinaire impliquant fortement les parties prenantes externes, ce qui peut être facilité à l'heure du numérique (Bergez et al., 2019). Dans les filières à l'échelle territoriale, le télescopage des intérêts individuels et collectifs est de plus en plus fréquent (Ryschawy et al., 2019). De nouveaux dispositifs numériques, issus de l'ingénierie territoriale sont attendus, pour faciliter le dialogue au sein du monde agricole et avec les autres acteurs des territoires (figure 2).

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Figure 2 : Outils et dispositifs de l'ingénierie de la gouvernance territoriale (Rey-Valette et al., 2011).</figcaption></figure>
Ces outils et dispositifs numériques pourront remplir une diversité de fonctions : analytiques, créatives, cognitives, relationnelles, décisionnelles, opérationnelles (Rey-Valette et al., 2011). Ils pourront contribuer également à la structuration de l'action collective en facilitant la participation et l'innovation ouverte, la prise de décision collective et la médiation.

## LA PARTICIPATION ET L'INNOVATION OUVERTE

Le numérique peut offrir des supports pour mettre en œuvre l'innovation ouverte et la participation. Face à des problèmes complexes, approches analytiques (en laboratoire) et participatives (avec des parties prenantes d'horizons divers) doivent ainsi être pensées conjointement, le numérique pouvant servir de passerelle entre les deux (modélisation et visualisation pour faciliter la négociation).

Pour motiver les agriculteurs à s'engager dans la transition agroécologique, les démarches pas à pas sont privilégiées et une capacité d'organisation collective du changement est nécessaire. De nouveaux outils numériques sont attendus pour équiper les démarches participatives : modèles d'accompagnement, ludification numérique, outils numériques d'analyse des séances participatives (traitement vidéo et audio pour l'identification et l'étiquetage des acteurs et des points de vue, etc.).

Par ailleurs, l'innovation ouverte génère des besoins de recherche complémentaires mobilisant les sciences de gestion, les sciences sociales et le droit : sur la nature des collaborations et des sources d'information en innovation ouverte assistée par le numérique, sur les modèles économiques, sur la gestion des savoirs tacites, etc. (Enkel et al., 2020). L'évaluation de l'apport inventif de chacun dans un process d'innovation ouverte destiné à une protection intellectuelle, aussi connu sous le terme de « paradoxe de l'ouverture » (Arora et al., 2016), soulève des questions en droit et en sciences économiques. Enfin se pose la question de la manière dont les réseaux d'apprentissages s'organisent pour faciliter l'innovation en agriculture numérique (Klerkx et al., 2019).

## LA PRISE DE DÉCISION COLLECTIVE

Cette prise de décision s'appuie sur différents processus que sont la délibération, la négociation et le vote. Pour la délibération (Besnard et Hunter, 2008), en permettant l'étude logique et automatique des arguments, le numérique pourrait permettre d'assurer l'aspect rationnel d'une délibération et la correction des conclusions dérivées. Concernant la négociation (Kilgour et Eden, 2010), une approche plus formalisée de l'établissement de compromis équitables mènera à l'engagement et la satisfaction des acteurs et ainsi à des décisions durables.
Enfin, en étudiant l'aspect formel du vote, le numérique pourrait permettre de caractériser ces principes afin d'établir une décision pertinente et désirable, par exemple en prenant convenablement en compte les préférences exprimées (Brandt et al., 2016).

Il conviendra de proposer des outils faciles d'utilisation, complétant les autres modes de délibération et de prise de décisions collectives, et s'intégrant sans heurt dans le quotidien des acteurs (notamment en périodes de choix stratégiques), afin par exemple de collecter leurs arguments et préférences. La visualisation des données et des décisions semble, à ce titre, cruciale.

## LA MÉDIATION

Le numérique renouvelle les objets frontières (Trompette et Vinck, 2009) qui font dialoguer et se comprendre des groupes sociaux aux codes, pratiques et intérêts hétérogènes, et les objets intermédiaires (Vinck, 1999), qui gardent une trace des différentes étapes de processus de conception collective d'un projet ou d'un système concret afin d'en renforcer l'acceptabilité et la réutilisation. En Afrique et dans les pays du Sud, l'usage des communs tels que les territoires (agropastoralisme, foresterie) ou l'eau (irrigation) reste très prégnant. Ainsi, le numérique pourrait être aussi mobilisé pour en renouveler les modalités de gestion. Les expérimentations d'apprentissage collectif, de *living labs* et de gestion concertée et participative exploitant le numérique déjà en cours, par exemple en Afrique de l'Ouest et au Maghreb, pourront être analysées et répliquées.

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

Trois leviers pourraient être actionnés pour répondre aux verrous identifiés en 4.2 dans l'objectif d'accompagner le passage de l'agroécologie à l'échelle :

* les systèmes de suivi des animaux, des plantes et de leur environnement;

* les outils d'aide à la décision (OAD);

* la robotique.

### Les systèmes d'acquisition et de diagnostic

L'enjeu est ici de disposer dans les exploitations, à moindre coût économique et écologique, de données fiables et précises, pour informer l'agriculteur de façon rapide et simple sur l'état de son système (animaux, végétaux, récoltes...), et notamment détecter précocement les dysfonctionnements, et ainsi l'aider
dans ses décisions. La captation massive et raisonnée de données pourrait être aussi intéressante pour favoriser le phénotypage massif à la ferme, dans le but de créer des connaissances nouvelles en agroécologie. En élevage, s'ajoutent des contraintes sur la mesure et la transmission, des questions éthiques et un besoin avéré pour les élevages non conventionnels. Dans le cadre de l'agroécologie, une question critique est la détection des dysfonctionnements, avec le compromis « couverture » (champ spatial couvert par le système de détection) versus spécificité. Les mesures spécifiques (par exemple détection d'un virus ou d'une bactérie) sont complexes à réaliser : besoin de mise en contact, coût, alimentation en énergie, problème des fausses alarmes en élevage (Dominiak et Kristensen, 2017). Les recherches doivent être inclusives et s'orienter vers une « instrumentation modérée » et des dispositifs accessibles à tous les exploitants (Bergez et al., 2019 ; Dumont et al., 2018).

Les recherches sur les systèmes d'acquisition, les capteurs et IoT, les systèmes de gestion de données et de modèles numériques associés en lien avec le cœur de métier et adaptés à la stratégie de l'agriculteur pourront porter sur :

* la création de nouveaux capteurs respectant les contraintes typiques de l'agriculture (frugalité, coût financier et énergétique). Des compromis seront à rechercher entre l'autonomie du capteur, ses impacts environnementaux, la résolution spatiale et temporelle versus spécificité, la qualité de la mesure, la robustesse, l'adaptation à l'objet étudié et au milieu de mesure, et la simplicité d'utilisation et de maintenance, ces deux derniers facteurs étant essentiels pour l'adoption. Dans le même objectif de simplification des interfaces homme-machine, des recherches pourraient être consacrées au développement des dispositifs de saisie audio des informations par l'agriculteur (par exemple pour les cahiers de cultures électroniques) : reconnaissance vocale, alignement d'ontologies, etc. Enfin, pour améliorer la compréhension de ces systèmes agroécologiques, il apparaît aujourd'hui de plus en plus essentiel de tenir compte non seulement des paramètres physiques de l'environnement, mais aussi des paramètres biologiques (microbiotes du sol, ou de l'animal), ce qui devrait générer des besoins en méthodes omiques.

* L'optimisation du mode de transfert des données de manière automatique vers le lieu de traitement pour qu'il n'ait quasiment aucun coût (Wolfert et al., 2017), critère majeur pour le phénotypage massif à la ferme ; ceci génère des questions de recherches autour de l'alimentation énergétique des capteurs, des réseaux de capteurs (ex. intelligence distribuée)...

* La volonté de limiter le nombre des capteurs (en lien avec la frugalité) et la difficulté à mesurer facilement et de façon non invasive certaines grandeurs invitent également à des recherches sur des "smart sensors", i.e. des
combinaisons de données issues de capteurs « simples » pour estimer ces grandeurs complexes via des traitements de données adaptés (exemple : apprentissage automatique). L'impact de ces développements sur la qualité et l'incertitude de l'information est à étudier.

Une fois captée, l'information peut servir à l'aide au diagnostic, pour caractériser l'état du système agricole et détecter les dysfonctionnements nécessitant une action. Les recherches pourront porter sur la construction de modèles de diagnostic. Si ce questionnement n'est pas spécifique à l'agriculture et peut être retrouvé dans d'autres secteurs, les recherches devront intégrer la connaissance métier (agriculture) pour aborder les questions prioritaires suivantes :

* le choix des indicateurs à intégrer, la prise en compte de la variabilité naturelle des indicateurs, propagation des incertitudes issues des indicateurs, sensibilité et spécificité adaptée à l'usage, adaptation aux conditions locales (type et lieu de l'exploitation, acceptation du risque et pratiques des agriculteurs, etc.);

* la fusion de données massives avec des données ponctuelles issues de sources variées, de traitement spécifique (SVM, deep learning), de partage de données (individuelles ou collectives);

* l'hybridation des approches « boîtes noires » (data driven) issues des méthodes d'intelligence artificielle, basées sur les données massives, avec les approches de modélisation plus mécanistes (concept driven) mais peu adaptées aux données en temps réel (Ellis et al., 2020). Cela implique des travaux sur l'explicabilité des approches « boîtes noires » et intégrant aussi ceux sur les systèmes à base de connaissances (ontologies).

Plus généralement, il est souhaitable que ces développements sur l'acquisition, la communication et les outils de traitement se fassent de façon intégrée et évolutives afin que le système complet soit en mesure de s'adapter dynamiquement à chaque profil de culture ou d'élevage, chaque taille d'exploitation, chaque stratégie appliquée par l'exploitant, ce qui pose un réel défis scientifique et méthodologique.

## Les défis de la robotisation et les transformations du travail agricole du fait du numérique

Les outils numériques transforment le travail agricole. Comment les orienter positivement pour que le travail des agriculteurs, exploitants ou salariés, soit moins pénible et mieux valorisé ? La robotique pourrait être une manière de déplacer le travail humain sur des tâches à plus haute valeur ajoutée, mais de nombreux défis scientifiques et technologiques restent à relever dans les domaines suivants :
## LA PERCEPTION ET L'INTERPRÉTATION DE SCÈNES DANS UN MILIEU DYNAMIQUE.

La perception et l'interprétation de scènes doivent être améliorées pour accroître la capacité de détection (fruit, feuille, maladie, etc.). L'apprentissage profond et encore plus l'apprentissage par renforcement sont des voies, d'autant que les robots, en embarquant des capteurs, généreront des données. Une alternative est d'exploiter l'expertise humaine dans la perception, ce qui questionne sur la coopération entre humain et robot. Enfin, il faut que les décisions prises par le robot soient explicables et interprétables et que le robot puisse se référer aux experts pour une détection ou une décision difficiles. Ceci implique de définir des critères de confiance sur la décision et d'expliciter les règles de décision issues de l'apprentissage, une thématique ouverte.

## LES APPROCHES DÉCISIONNELLES AVANCÉES.

Actuellement, les robots sont cantonnés à un mode de fonctionnement unique et, pour réaliser des travaux complexes, les commutations entre plusieurs modes de commandes sont séquentielles et réalisées par une planification préalable. Des avancées significatives sont ainsi attendues dans le domaine de la reconnaissance de scènes et de situations (dynamique du robot, contexte d'évolution, contraintes agrienvironnementales...) empruntant aux techniques d'intelligence artificielle (Hill et al., 2019) pour moduler les fonctionnements. Ces problématiques dépassent le cadre strict de la navigation autonome pour s'appliquer aussi aux outils actifs afin qu'ils travaillent avec précision.

## LA CONCEPTION DE NOUVEAUX OUTILS ACTIFS.

Aujourd'hui, l'innovation des robots agricoles est focalisée sur la navigation autonome, l'outil porté étant soit passif soit contrôlé de manière indépendante (Wu et al., 2019). Pour améliorer la répétabilité de l'intervention et accroître la vitesse d'exécution, des outils actifs à synchroniser avec le porteur mobile sont attendus, d'où des besoins de recherches sur la manipulation mobile et la coordination avec un porteur en mouvement.

## L'INTERACTION HOMME-MACHINE ET L'AUTONOMIE PARTAGÉE.

En complément des questions de perception ou d'interface de communication, l'interaction entre humain et robot interroge l'autonomie et la collaboration : quand et comment redonner la main à un opérateur distant ? Comment un robot travaille-t-il en commun avec l'Homme ? En agriculture, la cobotique émerge commercialement avec les robots d'assistance (Laneurit et al., 2016) ou de portage de personne, et plus marginalement les exosquelettes – surtout passifs – pour faciliter le transport de charges. Des niveaux de collaboration plus complexes demanderont d'interpréter le comportement humain afin d'adapter les actions des
robots. Cette approche contribuera à populariser les robots qui ne remplaceront cependant pas toujours l'Homme, de même que l'on devra s'assurer de garantir la sûreté de fonctionnement de ces dispositifs.

## LA SÛRETÉ DE FONCTIONNEMENT.

C'est un point crucial pour les engins autonomes intervenant en milieu ouvert. Des avancées scientifiques, technologiques et législatives sont nécessaires, en s'appuyant sur le véhicule autonome mais avec des difficultés liées au milieu naturel : (i) maintien de la précision du positionnement (pour éviter un obstacle ou ne pas écraser les cultures), (ii) garantie de navigation dans un espace prédéfini, (iii) maintien de l'intégrité vis-à-vis des risques de collision, de perte de stabilité ou de contrôlabilité. Des infrastructures et protocoles sont nécessaires pour valider la sécurité de fonctionnement et les autres performances (techniques, environnementales).

## L'ADAPTATION À DE NOUVEAUX SYSTÈMES DE PRODUCTION.

Les robots doivent être conçus dans une perspective de frugalité et d'inclusion : choix des matériaux et composants (minimisation de l'usage de terres rares), besoin énergétique limité, maintenance réduite, réparabilité, évolutivité et mise à jour des robots. De même, la robotique doit pouvoir apporter des solutions à toutes les agricultures, avec des niveaux de sophistication et d'autonomie adaptés aux systèmes de production. Les nouveaux systèmes de cultures, avec des mélanges d'espèces, voire l'introduction d'arbres (agroforesterie) poseront des problèmes de navigation.

De plus se posent des questions relevant des sciences humaines et sociale (SHS) sur la manière dont le numérique et la robotique transforment le travail, sur la perte d'autonomie (deskilling) due à l'usage de machines qui remplacent les gestes ou les raisonnements du praticien. Pour éviter ces risques, un des enjeux est d'intégrer, dès la phase de conception, les conditions d'utilisation, l'impact sur le travail et la satisfaction des agriculteurs (Hansen et Straete, 2020 ; Vik et al., 2019) et des autres catégories de travailleurs (salariés, associés, sous-traitants).

### Modéliser pour intégrer les effets systémiques et construire des OAD utiles et utilisables

Les défis de recherche concernent plusieurs aspects de la construction des modèles et en particulier : la représentation et la compréhension des interactions, l'inclusion de la connaissance experte, la construction de modèles intégrés utiles aux agriculteurs, et la gestion de l'incertitude. Ils sont détaillés ci-dessous.
LA REPRÉSENTATION DE CES NOUVEAUX SYSTÈMES SOCIOAGROÉCOLOGIQUES

C'est un premier défi du fait que les systèmes agroécologiques sont beaucoup plus étendus (intégrant les chaînes de valeur) et beaucoup plus complexes (basés sur les interactions) qu'en agriculture conventionnelle. Les difficultés de modélisation sont liées aux choix des caractéristiques et grandeurs à intégrer (guidés par la capacité de mesure), à la variabilité naturelle de l'expression de ces caractéristiques, aux autres facteurs inhérents à la plante ou à l'animal, à l'environnement, au système de production ou d'élevage (prise en compte des autres individus de son groupe), au matériel d'intervention, et à la stratégie de l'agriculteur. On pourrait combiner des approches "data driven" (basées sur les statistiques, l'intelligence artificielle) et "concept driven" (modèles biologiques, économiques ou sociaux basés sur les mécanismes connus). On pourrait aller jusqu'à la création de véritables « jumeaux numériques » en intégrant les modèles développés pour les sous-systèmes, afin de tester des scénarios à l'échelle des systèmes (par exemple scénario de changement climatique, d'approvisionnement local massif...). Cette intégration n'est pas sans poser des problèmes d'alignement 76 quand la correspondance de concepts entre sous-modèles ou entre jumeaux numériques et système étudié n'est pas assurée.

LE NIVEAU D'INTÉGRATION DE LA CONNAISSANCE EXPERTE.

Ce second défi à relever dans la construction d'outils d'aide à la décision (de
type description, prédiction, prescription, cf. 4.2) génère des questions en SHS :
doit-on aller jusqu'à la prescription ou se limiter aux étapes d'observation voire
de diagnostic et laisser la décision (prescription) à l'arbitrage de l'agriculteur,
comme suggéré par Ingrand (2018) en élevage de précision ? Concernant la
gestion du risque, d'autres formalismes seraient actionnables, comme la théorie
de la viabilité (Aubin, 1991) en principe adaptée mais qui présente des défis de
recherche liés au fait que le modèle doit être de la forme générale d'un système
dynamique contrôlé et contraint, de dimensions faibles (< 10) (Brias, 2016). Ceci
ouvre des questions de recherche : que faire si le modèle n'est pas dynamique et
contraint (modèle à compartiments, systèmes multiagents) voire est inconnu ?
Comment utiliser les signaux faibles dans des séries temporelles (les points
de basculement) ? Comment gérer le compromis entre complexité et contrôle
(Anderies et al., 2019) ? etc.

<footnote n="76">76. L'alignement consiste à indiquer qu'un concept, défini dans une ontologie, est sémantiquement identique à un autre concept, défini dans une autre ontologie, même si ces concepts ne portent pas le même nom.</footnote>
## LA CONSTRUCTION D'OAD UTILES AUX AGRICULTEURS

Cette utilité est au cœur du cahier des charges, et se traduit par plusieurs points d'attention que les recherches futures devraient intégrer :

* **l'interface utilisateur:** à la fois pour visualiser les sorties inférées, indispensables pour une bonne prise de décision, en particulier dans le cadre d'une optimisation multicritère (Lepenioti et al., 2020) ou dans le cadre d'approches collectives (cf partie 6.2) mais aussi pour recueillir des données et pour connaître les objectifs stratégiques ou les préférences des agriculteurs et les intégrer dans les modèles de décision : visualisation des compromis, gamification (exemple du jeu sérieux numérique, C-real game). Il pourrait être pertinent d'explorer les IHM basés sur la communication orale, pour faciliter la saisie et la restitution de données et d'informations dans un contexte où l'agriculteur doit manipuler ;

* **la «personnalisation» des informations inférées** c'est-à-dire l'adaptation du modèle à la situation de la ferme ou de l'agriculteur, pour éviter l'uniformisation des prescriptions et pour être aligné sur la stratégie de l'agriculteur et prendre en compte ses objectifs (objectif de chiffre d'affaires, de revenu, mode de conduite...). Aujourd'hui les modèles de prescription sont issus de modèles de connaissance « large spectre » d'experts du domaine ; comment utiliser uniquement - ou prioritairement - les données collectées sur l'exploitation pour inférer des prescriptions plus conformes à l'exploitation et l'exploitant ? Ce verrou se traduit par des questions relatives à l'intégration des connaissances de l'agriculteur pour « personnaliser » les informations inférées et les rendre plus pertinentes par rapport à sa propre exploitation, non sans analogies avec la médecine personnalisée ;

* **la capacité à créer des modèles évolutifs** s'adaptant à un environnement changeant du fait de facteurs internes (stratégie) ou externes (environnementaux, réglementaires, économiques...). Cette question soulève celle de la mise à jour des modèles ("concept drift");

* **la sécurité de la recommandation faite,** c'est-à-dire la garantie qu'elle ne conduise pas à une situation plus dégradée, surtout en contrôle automatique. Ce problème est dû à l'empilement des modèles et à la propagation des incertitudes (Trnka et al., 2007) et aux caractéristiques de l'actionneur, ce dernier point devant absolument faire partie du modèle pour que la décision soit pertinente (voir l'indice d'opportunité de Tisseyre et Mc Bratney, 2008).

## L'INCERTITUDE ET SA PROPAGATION

L'incertitude est évoquée par 76 % des articles sur la modélisation (Lepenioti et al., 2020) : comment la réduire, comment la caractériser (épistémique, ontologique, aléatoire), comment la représenter (Caquet et al., 2020 ; Crespo et al., 2010 ; Groot et al., 2012) ? Comment aborder les données incomplètes, bruitées,
et la subjectivité des connaissances humaines, en particulier dans la prescription (Lepenioti et al., 2020 ? Quel compromis entre une modélisation trop complexe, ingérable et une modélisation simpliste peu pertinente (Caquet et al., 2020) ? Explorer diverses voies de simplification des modèles serait très certainement utile (modèles stochastiques, mécanistico-stochastiques, métamodèles...).

Si on examine plus particulièrement les pays du Sud, dès sa conception, tout système d'aide à la décision devrait intégrer les caractéristiques des agricultures de ces pays : multifonctionnelles, avec une prévalence des raisonnements temporels, spatiaux et une forte incertitude. Les OAD et systèmes d'information associés devraient viser en priorité à : (i) favoriser la mise en place ou le maintien de pratiques agroécologiques et l'apprentissage collectif (collecte et échanges de savoir facilités par le numérique) ; (ii) mieux gérer les ressources (eau, matière organique), de la parcelle au territoire, et les récoltes (dates, quantités), (iii) construire des connaissances nouvelles à partir des données et des expertises, dans un contexte de données rares mais aussi du big data qui émerge (cf 6.5).

## 6.3 Transformer les relations entre acteurs dans les filières

Le rééquilibrage des filières pour une meilleure intégration des agriculteurs et des consommateurs est un besoin urgent pour répondre aux enjeux du maintien d'une agriculture familiale attractive et des attentes des consommateurs vis-à-vis de l'alimentation. En réponse aux verrous, les défis numériques ont été identifiés à l'amont comme à l'aval de la filière, en particulier sur trois points :

* le service : conseil, assurances ;

* la traçabilité ;

* la plate-formisation<fnref n="77" /> et la reconfiguration des circuits de distribution.

### Le service : conseil et assurance

Concernant le conseil, chacun des verrous identifiés au chapitre 4 (accès au numérique, individualisation des décisions et maintien de l'autonomie de décision, rapport de forces avec l'amont et l'aval) ouvre des perspectives de recherche sur le conseil et la digitalisation, dans les domaines des sciences du numérique ou des SHS, avec trois perspectives :

<footnote n="77">77. La plate-formisation est un modèle d'entreprise dans lequel une organisation, au moyen d'une plate-forme web, agit à titre d'intermédiaire entre particuliers plutôt qu'en tant que fournisseur de biens et de services. Pour en savoir plus : https://www.decideo.fr/Entreprise-3-0%C2%A0-vers-une-ineluctable-%C2%AOplateformisation%C2%A0-du-Business-de-l-IT_a9280.html</footnote>
* la construction d'OAD capables d'intégrer les caractéristiques techniques de l'exploitation (pédoclimatiques, techniques agronomiques, agroéquipements) et les préférences de l'exploitant. Outre les éléments développés au 6.2, cette construction d'outils pourrait également s'appuyer sur une compréhension fine – à partir d'analyses agronomiques, sociologiques, gestionnaires et ergonomiques - du rôle des conseillers et des liens de confiance qu'ils tissent avec les agriculteurs, dans les profils d'utilisations des solutions numériques ;

* la poursuite d'analyses économiques des modes de décision des agriculteurs et des dynamiques d'adoption d'innovations numériques, dans un contexte marqué tant par la diversification des comportements d'agriculteurs en termes de recherche d'information que par la fragmentation de l'offre de services suite à la privatisation du conseil. Des recherches pourront aussi être menées pour identifier des modèles économiques durables d'un conseil digitalisé;

* l'analyse institutionnelle de la gouvernance de la numérisation de l'agriculture, renvoyant à la question de la transparence de l'utilisation des données, à celle de la régulation des rapports de force et au contrôle du conseil comme acteur majeur du processus de digitalisation.

Concernant l'assurance (partie 4.2), des avancées techniques sont encore nécessaires pour réduire le risque de base de l'assurance indicielle ; on pourrait s'appuyer sur les nouveaux gisements de données (satellites, stations connectées...) ou des traitements appropriés (De Leeuw et al., 2014; Ghahari et al., 2019). Enfin, l'assurance « basée sur l'usage » – qui émerge dans le domaine de la mobilité (Husnjak et al., 2015) – est encore inconnue en agriculture mais pourrait être utilement explorée dans le cadre d'une agriculture connectée. Ces assurances « sur l'usage » pourraient-elles accompagner l'adoption des pratiques agroécologiques – plus délicates à mettre en œuvre avec le besoin d'une surveillance accrue mais plus résilientes en cas de choc sanitaire ou climatique – en garantissant le revenu sous réserve que les cultures ou les troupeaux aient été correctement suivis et que les recommandations des OAD aient été appliquées ? Ces questions doivent être abordées dans des approches pluridisciplinaires.

## Traçabilité, transparence de toute la chaîne, vie des données

Comme montré dans la partie 4.3, dans le contexte actuel, la traçabilité des flux et produits agricoles présente une importance capitale afin d'instaurer la confiance entre les agriculteurs et les consommateurs. Par exemple, la blockchain génère un intérêt croissant pour partager toute la vie d'un produit, en permettant par la même occasion de réduire les fraudes. Mais de nombreux défis sont à relever dans le domaine de la gestion technique et institutionnelle des données, en particulier liés à la traçabilité au sens large des pratiques et des produits.
## LES DÉFIS TECHNIQUES DE LA BLOCKCHAIN

Comment adapter les *blockchains* actuelles, qui ont été conçues pour des informations bancaires, à ce nouveau type de données, en lien avec un flux de produits souvent périsables, pour les suivre et les archiver efficacement sans violer les principes de base de stockage des données d'une *blockchain* ? Comment le flux d'information qui caractérise la traçabilité dans les *blockchains* peut-il être incontestablement lié au flux de produits ? Comment abaisser les coûts des systèmes d'identification et qui doit les supporter alors qu'ils bénéficient à toute la chaîne ? Comment assurer la sécurité des données dans un écosystème où les sources de données se multiplient<sup>78</sup> ? Également, comme évoqué dans le chapitre 3, les *blockchains* publiques sont très consommatrices d'énergie (car la validation des informations, pour être « incontestable », est ouverte à un grand nombre de participants « en compétition virtuelle », les « mineurs », ce qui se traduit par un grand nombre de calculs en parallèle) et on pourra leur préférer une *blockchain* privée, de consommation plus faible (car basée sur un nombre restreint de participants autorisés) et également plus adaptée aux applications agricoles. Mais ces dernières soulèvent le problème de gouvernance des *blockchains*.

## LE STOCKAGE DES DONNÉES ISSUES DE LA CHAÎNE AGRICOLE ET ALIMENTAIRE

Ces données peuvent être dites industrielles car elles concernent la production agricole mais aussi les industries amont et aval. Doit-on les stocker dans des entrepôts spécifiques ou de manière distribuée ? Comment garantir la souveraineté des données ? Certains opérateurs doivent-ils être évités du fait du *Cloud Act*<sup>79</sup> ?

## L'INTÉGRATION DES DONNÉES

C'est un élément important pour faciliter une utilisation analytique ultérieure. Du fait de l'augmentation importante du volume des données, du besoin de vérifier leur qualité, et de la valeur de l'information, des systèmes capables de permettre l'accès à une information pertinente et fiable vont devenir des sources de valeur. Il s'agit de faire vérifier et de faire dialoguer les systèmes d'information de l'entreprise – tels que ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management) – avec les données générées par les objets connectés et gérées via l'Internet des objets (IoT). Il s'agit aussi d'évaluer et de reconnaître

<footnote n="78">78. Livre blanc du National Institute of Standard and Technology américain qui répertorie les problèmes de sécurité de l'internet des objets (IoT), publié en Oct 2018 (https://csrc.nist.gov/CSRC/media/Publications/white-paper/2018/10/17/iot-trust-concerns/draft/documents/iot-trust-concerns-draft.pdf)</footnote>

<footnote n="79">79. Le "Claryfying Lawful Overseas Use of Data Act" ("CLOUD Act"162(*) ) a été adopté par le congrès des États-Unis d'Amérique en mars 2018 : Il vise principalement à réaffirmer le droit dont disposent les autorités américaines d'exiger des intermédiaires techniques soumis à leur juridiction la communication de toutes données stockées, même à l'étranger. Il prévoit aussi, et indépendamment, la conclusion d'accords bilatéraux spécifiques et réciproques avec les États-Unis en la matière. (https://www.senat.fr/rap/r19-007-1/r19-007-13.html)</footnote>
la valeur créée par chacun dans toute la chaîne de production et de traitement de la donnée, avec les questions suivantes : quelles voies pour mieux valoriser les données dans les chaînes de valeur, en particulier auprès des consommateurs ? Comment peuvent-elles mieux rendre compte des transitions vertueuses de l'agriculture auprès des consommateurs ?

## LA GOUVERNANCE DES BLOCKCHAINS

Les défis consistent à concevoir un système sécurisé et égalitaire impliquant l'ensemble des acteurs de façon équitable, sans qu'aucun acteur n'impose sa vision aux autres ou ne s'approprie l'usage des données. De nombreuses questions doivent être abordées : comment les données générées doivent-elles être partagées ? Que construire en termes de gouvernance des données ? En quoi l'accessibilité de l'information aura-t-elle un impact sur l'amélioration de la gouvernance de la chaîne d'approvisionnement (Gardner et al., 2019) et sur les changements de pouvoirs dans les chaînes de valeur ? Quel effet le numérique aura-t-il sur les liens de confiance et les modalités de partage de valeur au sein de la filière (Jakku et al., 2019) ? Comment éviter que la valeur créée soit uniquement captée par les géants du numérique (ANRT, 2018) ? Existe-t-il un risque que le numérique renforce les rapports de force existants (Bronson et Knezevic, 2016 ; Carolan, 2017, 2018 ; Wolf et Buttel, 1996).

## Plate-formisation et reconfiguration des circuits

Les plates-formes, nouveaux espaces virtuels de rencontre, contribuent à changer le modèle économique dans l'agriculture, facilitent les échanges et les dynamiques collectives. La saisie automatique de données en agriculture, l'hyperconnectivité, l'Internet des objets et l'automatisation produisent des informations en temps réel pour optimiser le fonctionnement de la chaîne de valeur, acteur par acteur, ou globalement. Cette informatisation croissante accroît les capacités d'agilité des circuits de transformation ou de commercialisation. Il s'agit de mettre en place une planification agile de la production agricole et alimentaire pour répondre à la demande croissante d'approvisionnement local des villes et de la restauration collective. Si on souhaite promouvoir une agriculture familiale pour nourrir les villes et la restauration collective, des défis majeurs portent sur la planification de la production, la coordination entre acteurs de la chaîne d'approvisionnement et sur la logistique pour répondre aux attentes de tous et être résiliente aux chocs (comme démontré dans la crise Covid-19). Ces trois points sont détaillés ci-dessous.
En agriculture, la planification de la production est une réalité chez les agriculteurs
travaillant sous contrat pour des industries agroalimentaires, en particulier dans
les légumes surgelés, en conserves ou de 4ᵉ gamme (Ahumada et al., 2012 ; Li et
al., 2015). Les défis portent maintenant sur la planification de la production de
produits frais pour garantir l'approvisionnement de la restauration collective,
en intégrant les incertitudes (météo, sanitaires, sociales...) et pour prendre en
compte la demande (Balaji Prabhu et Dakshayini, 2020).

Une réponse à la question de la coordination des acteurs est la création des "food hubs", des modèles commerciaux innovants qui permettent de répondre à la demande du commerce de gros en coordonnant des petits producteurs (Berti et Mulligan, 2016). Les "food hubs" les plus intégrés sont des organisations intermédiaires qui utilisent Internet pour les transactions commerciales et qui gèrent l'agrégation, la distribution et la commercialisation des produits alimentaires de la source (des petits producteurs locaux et régionaux) aux clients (particuliers ou acheteurs en gros). Ces agrégateurs devront disposer de modèles de la chaîne de production et de distribution incluant des caractéristiques réalistes, telles que des informations incertaines, l'intégration logistique, la modélisation des risques, l'environnement réglementaire, la qualité et la sécurité des produits. La modélisation stochastique pourrait être utile dans ce cadre (Ahumada et Villalobos, 2009).

Construire des réseaux logistiques de distribution urbaine pour une production
périurbaine avec un raccourcissement des circuits commerciaux implique d'améliorer
la gestion d'inventaire et la planification de la distribution (en particulier en froid)
pour réduire le gaspillage alimentaire et l'empreinte carbone associée. La recherche
en planification appliquée aux chaînes d'approvisionnement alimentaire est encore
peu développée par rapport à l'industrie et en particulier, il y a un manque flagrant
de modèles adéquats pour la planification des décisions opérationnelles pour la
production, la récolte et la distribution des produits agricoles frais (Ahumada
et Villalobos, 2009). La dimension environnementale devrait y être intégrée
(Melkonyan et al., 2020).

Dans les pays du Sud, les défis liés à l'amélioration de l'approvisionnement dans les circuits de commercialisation locaux sont encore plus vifs : il s'agit de réduire les pertes postrécoltes par l'aide à l'organisation et une meilleure gestion logistique (modélisation et optimisation des circuits, logistique du froid). Pour les circuits longs, sont attendus des dispositifs de traçabilité frugaux et garantis, pour les filières nationales et internationales.
Enfin, une des perspectives est l'évolution vers une alimentation personnalisée. Svetlin et al. (2016) proposent une coconception « en ligne » et individualisée de produits, via l'analyse linguistique des préférences du consommateur et la traduction en paramètres de formulation (appliqué à une boisson à l'orange). Ce type de démarche pourrait se diffuser à des aliments plus complexes produits en fonction des besoins, des restrictions, du budget et des goûts de chacun, et livrés tout préparés au domicile (Académie des technologies, 2021). La connexion avec les applications de suivi personnalisé de la santé en serait aussi facilitée.

## 6.4 Créer et partager des données et des connaissances

Données et connaissances sont au cœur d'un numérique qui doit être construit pour favoriser l'agroécologie : les données alimentent la connaissance et la connaissance alimente l'agroécologie. Ces capitaux informationnels sont à l'origine de nouveaux défis technologiques, réglementaires, organisationnels et institutionnels. Ces défis portent sur l'origine, la qualité (*crowdsourcing*) et la gouvernance des données, mais aussi sur la formalisation et le partage de la connaissance, des défis auxquels il est important de répondre pour la construction d'une agriculture numérique éthique.

### LES DONNÉES PARTICIPATIVES (CROWDSOURCING)

Avec le développement de la connectivité et des systèmes d'acquisition (*smart-phones*, agriculture de précision, objets connectés...), la collecte de données par des praticiens (agriculteurs, conseillers) ou des profanes (citoyens) se développe et complète les approches plus classiques de recueil de données expérimentales par des scientifiques. Ces démarches de collecte participative de données à vocation de documentation environnementale ou de recherche (4.4) génèrent tout d'abord des défis techniques : quelles infrastructures pour gérer et échanger ces données participatives ? Comment assurer la qualité des données collectées par *crowdsourcing* ? Comment tracer les données produites pour un partage équitable de la propriété intellectuelle ? Les questions de recherche relèvent aussi des SHS et des sciences économiques : quelles conditions sont-elles nécessaires pour que les agriculteurs soient enclins à partager leurs données et informations dans des relations de confiance avec leur environnement de conseil et de formation (Sutherland et al., 2013 ; Wiseman et al., 2019) ? Comment attribuer une valeur à ces données produites ? Quel impact ces nouveaux rôles de collecteurs de données auront-ils sur l'évolution du métier d'agriculteur ?
<figure><img src="image_55.png" /></figure>

Cartographie infra-parcellaire et hebdomadaire de l'humidité des sols réalisée par télédétection à base d'images Sentinel 1 et 2. © Theia et INRAE.

## LA GOUVERNANCE ET LE PARTAGE DES DONNÉES ET DES CONNAISSANCES

On a vu que lorsqu'on aborde les territoires ou les filières, les données sont de plus en plus issues de multiples acteurs (données multisources). Les données étant générées par des acteurs distincts, via des systèmes différents, et hébergées potentiellement sur plusieurs sites, il conviendrait de définir quels sont les droits d'usage des données avec des besoins parfois contradictoires entre le partage des données et la protection de celles-ci (collaborer tout en restant compétitif). Quelles modalités de gouvernance privilégier, dans un contexte marqué par des investissements importants de firmes du numérique et de l'amont dans la gestion des données sur les risques agricoles et par une digitalisation des systèmes d'innovation agricole (Fielke et al., 2019) ? Dans les filières, il s'agit de comprendre le rôle que joue l'information dans l'émergence de comportements de coopération et de conformité entre les acteurs de différents secteurs et à différents niveaux des chaînes d'approvisionnement mondiales (Gardner et al., 2019). Comment favoriser la circulation « vertueuse et sécurisée » de la donnée et la souveraineté des États80 ?

<footnote n="80">80. L'académie des Technologies préconise la « mise en place au niveau européen d'une labellisation des solutions de circulation qui garantisse leur caractère vertueux et sécurisé » et « souligne l'importance du développement de solutions de fédération de clouds européens ». Voir https://www.academie-technologies.fr/blog/categories/publications-de-l-academie/posts/pour-une-circulation-vertueuse-des-donnees-numeriques</footnote>
Évidemment, ces questions sur la gouvernance des données et les risques de
prise de pouvoir par certains acteurs des filières (agrofourniture, aval) ou par les
entreprises du numérique qui maitrisent l'intelligence artificielle et les réseaux
se posent de manière encore plus aiguë dans les pays du Sud, moins régulés.

FORMALISATION ET PARTAGE DES CONNAISSANCES

Le numérique favorise la coconstruction (participation) et l'échange de savoirs,
mais les défis sont encore nombreux : comment construire des savoirs intégrant
les usages et savoirs des agriculteurs (recueil d'expertise, contextualisation), afin
de favoriser leur adoption ? Comment construire une gouvernance satisfaisante,
non seulement des données mais aussi des savoirs générés par ces données ?
Comment accélérer la construction de communs numériques pour pérenniser
les savoirs, en particulier pour les comparer et les agréger, ce qui génère des
questions non triviales de recueil de l'expertise et d'ontologies ? Notamment,
comment rendre compatibles (emboîtables, associables) des ontologies construites
sur des principes différents : usages différents, auteurs différents, ontologies
fondationnelles différentes etc. ? Enfin, dans un souci de frugalité et d'efficacité
impliquant d'éviter de multiplier les outils et d'utiliser au mieux les ressources
existantes, est-il pertinent de mobiliser les plates-formes et réseaux sociaux
généralistes pour les échanges de savoir, et si oui, comment le faire ?

Dans les pays du Sud, un défi consiste à renouveler, avec le numérique, les
approches participatives pour l'apprentissage collectif et la co-innovation – au
travers d'une interdisciplinarité « augmentée » (psychologie cognitive, ergonomie,
jeux sérieux immersifs, design thinking et sciences de gestion) – et d'évaluer leur
impact (Tesfaye et al., 2019). Il s'agit aussi de faciliter la communication avec les
agriculteurs et entre agriculteurs, dans un contexte de faible couverture réseau,
de pluralité des langues et dialectes (voir 4.5).
Conclusion

Au regard des risques et enjeux précédemment évoqués, les défis identifiés
dans ce chapitre sont à considérer dans un contexte général commun, qui permet
de construire un cadre avec plusieurs facettes :

* **Le besoin d'une vision systémique pour l'agriculture et le numérique.** Les systèmes et filières agricoles sont des systèmes complexes, intégrant de nombreux éléments et acteurs en interaction à différentes échelles (exploitation, territoire, filière, etc.). Les développements numériques à prévoir doivent ainsi être pensés et évalués à la lumière de leurs effets directs à leur échelle d'application mais aussi de leurs effets indirects dans l'ensemble du système et de la société, en termes biotechniques, économiques, sociaux (p. ex. travail), environnementaux (biodiversité, ressources), éthiques. Considérer ces impacts indirects et développer des méthodes permettant de les évaluer est indispensable pour être capable, entre autres, de s'assurer que les coûts énergétiques globaux sont bien en dessous des bénéfices que le développement d'une technologie prodigue, donc sans risque d'augmentation de la complexité (cf 5.4). Développer des approches systémiques est de plus indispensable pour anticiper des rétroactions, comme par exemple les effets rebonds<sup>81</sup> particulièrement présents avec les technologies numériques. La recherche est ici confrontée à des difficultés méthodologiques et conceptuelles majeures, se situant principalement au niveau de l'analyse systémique même des problèmes. Les approches doivent être fondamentalement transdisciplinaires, certains cadres comme le concept de « pensée complexe » introduit par Edgar Morin pouvant aider (Morin, 2014).

* **La recherche de la frugalité.** Elle consiste à réduire les dépenses énergétiques, la consommation des autres ressources (renouvelables ou non renouvelables) et les pollutions engendrées par l'usage des technologies. Elle doit intégrer toutes les étapes de la chaîne de la donnée, de la captation à la restitution et la décision, en passant par sa collecte. Le développement de solutions numériques doit ainsi être pensé en termes de coûts, que ce soit de matériel (par exemple composants utilisés, taille, nombre, notamment pour les capteurs, de la robotique), de données produites (nature, nombre, stockage) ou de puissance de calcul nécessaires afin d'être économies vis-à-vis des ressources naturelles (eau, minéraux) et de l'énergie. Ces analyses doivent prendre en

<footnote n="81">81. L'amélioration de l'efficacité de technologies aboutit souvent à une augmentation de la consommation de la ressource visant à être préservée, à cause des changements de comportement des consommateurs ; voir https://ecoinfo.cnrs.fr/2015/12/23/les-effets-rebond-du-numerique/</footnote>
compte le cycle de vie complet des matériels utilisés (extraction des ressources, fabrication, transport, usage, fin de vie). Si le numérique revendique de réduire l'usage d'intrants agricoles et d'économiser des ressources (comme par exemple l'eau), il sera néanmoins indispensable d'intégrer son impact environnemental dans le calcul de l'empreinte environnementale globale de la nouvelle pratique agricole. Cela amène aussi à faire preuve de sobriété et de prudence dans le développement et la montée à l'échelle de solutions technologiques notamment en envisageant préalablement des solutions et alternatives d'ordres organisationnel et sociopolitique ne nécessitant pas directement l'usage de ressources et l'émission de pollutions.

* **La recherche de la résilience.** L'optimisation de la production et des filières en termes de coûts économiques a orienté plusieurs décennies d'innovations technologiques et a mené à la spécialisation, la réduction des stocks, la réduction des marges de manœuvre et de l'autonomie des différents acteurs. Ceci a abouti à une réduction de la résilience des systèmes et filières agricoles, c'est-à-dire leur capacité à résister et à s'adapter, à différentes échelles, à des chocs exogènes comme les aléas climatiques, les pénuries de ressources et ruptures de chaînes logistiques, les crises économiques ou sanitaires (Biggs et al., 2015). Les solutions numériques doivent s'attacher à favoriser cette résilience, en étant l'élément d'un système complexe qui s'appuie par exemple sur les sept principes de la résilience de Biggs et al. (2015) 82, et qui évite le piège d'une complexité induisant des dépendances techniques ou sociales ou des risques de sécurité (des données, de fonctionnement), facteurs de fragilisation.

* **La cybersécurité.** Bien que non spécifique à l'agriculture, ce sujet n'en est pas moins crucial en agriculture car il touche à la souveraineté alimentaire. Il concerne aussi bien la sécurisation de la continuité de la production et de la distribution agricole et alimentaire que la sécurité des informations relatives à la production agricole. La cybersécurité a été largement traitée dans un précédent livre blanc (Inria, 2019). L'Union européenne soutient le projet GAIA-X (www.data-infrastructure.eu) qui vise à développer une infrastructure autonome et souveraine des données respectant les standards européens, notamment via un réseau de clouds fédérés. Un des thèmes identifiés de GAIA-X est l'agriculture.

<footnote n="82">82. https://whatisresilience.org/wp-content/uploads/2016/04/Applying_resilience_thinking_FR_aktiv.pdf</footnote>
La prise en compte de ces différents éléments amène à promouvoir un numérique responsable, pertinent et partagé, pour des systèmes alimentaires durables notamment dans le cadre de la transition agroécologique<sup>83</sup>. Prendre ce cap oriente doublement les recherches, d'une part dans le choix des sujets de recherche – identifiés dans ce chapitre – mais aussi dans la posture de recherche. Nous recommandons a minima de s'appuyer sur des démarches de type recherche et innovation responsable ou RRI (Stilgoe et al., 2013). Encore peu appliquée en agriculture numérique, la RRI repose sur les principes suivants : anticipation (que se passera-t-il si... quels impacts positifs et négatifs), réflexivité (quel sens donnons-nous au numérique responsable, quelles sont les limites de nos hypothèses, choix, connaissances), inclusion (avec qui et pour qui, avec quelles valeurs) et réactivité (comment ajuster la trajectoire de développement en réponse à l'évolution des conditions). Elle s'appuie sur une recherche transdisciplinaire. Construire les technologies de l'agriculture numérique dans un cadre de RRI aiderait ainsi à répondre aux défis identifiés tout en prenant en compte le contexte global et des considérations sur la nécessaire intégration d'une vision systémique et des notions de frugalité, de sécurité et de résilience.

<figure><img src="image_56.png" /></figure>

## Définition

Le concept de RRI (Recherche et Innovation Responsable) introduit dans les années 2010 (Owen et al., 2012; Pellé et Reber, 2015; Stilgoe et al., 2013) est caractérisé par quatre dimensions-clés, « anticipation, réflexivité, inclusion et réactivité » qui devraient toutes être mises en œuvre tout au long du processus de recherche et d'innovation (Stilgoe et al., 2013). Les travaux sur la RRI sont encore limités en agriculture et ils ne portent pas spécifiquement sur l'agriculture numérique. Néanmoins, depuis la fin des années 2010, Klerkx et Rose (2020) notent un intérêt croissant pour la RRI en agriculture 4.0 (Bronson, 2019; Eastwood et al., 2019; Rose et Chilvers, 2018).

<footnote n="83"><sup>83</sup> Responsable : équitable, inclusif, frugal (empreinte environnementale), au service d'une nécessaire diversification des cultures, des pratiques et des produits dans un contexte de réduction d'intrants, assurant une appropriation d'une diversité d'acteurs. Pertinent : répondant à des besoins effectifs, proposant des solutions efficaces et acceptables, préservant diversités et libertés. Partagé : où l'utilisateur peut valoriser son expertise, ses données locales, donner son avis sur des sorties (ce qui les suppose explicites et bien communiquées, avec une incertitude estimée), agir sur les paramètres des outils en restant dans un cadre plausible.</footnote>
Conclusion

<figure><img src="image_57.png" /></figure>
L'évolution des systèmes alimentaires et de l'agriculture est un des grands challenges des années à venir. En effet, comme détaillé dans cet ouvrage, l'agriculture affronte déjà et va devoir affronter dans le futur de grands défis que sont notamment la sécurité alimentaire pour nourrir la population planétaire dans des conditions écologiques et climatiques dégradées (changement climatique, érosion de la biodiversité, perte de fertilité des sols), l'évolution des modèles agricoles *via* la transition agroécologique pour une réduction des impacts environnementaux, une diversification des systèmes de production, une inscription plus grande dans les territoires, la souveraineté alimentaire...

## Challenges de recherche

La révolution numérique est en cours dans de nombreux domaines et l'agriculture numérique en est une composante et une conséquence. Nous avons présenté dans cet ouvrage quels sont les travaux actuels sur les technologies numériques aidant à s'attaquer aux enjeux de l'agriculture : autour de la donnée (de son acquisition à son stockage), en modélisation, en apprentissage et extraction des connaissances, en ingénierie des connaissances pour l'aide à la décision ou encore en automatisation et robotique. Nous avons également décrit les nombreuses opportunités offertes par l'utilisation du numérique en agriculture pour mieux produire, en privilégiant l'agroécologie et en s'adaptant aux changements exogènes, mieux s'inscrire dans les chaînes de valeur et mieux partager, apprendre et comprendre. Les travaux actuels ne répondent cependant qu'à une partie des opportunités relevées. De plus, si le potentiel d'encapacitation (*empowerment*) de ces technologies est important, les risques associés le sont aussi, tels que de rater la transition agro-écologique, renforcer les inégalités et rapports de forces, perdre en souveraineté ou augmenter la complexité de façon excessive. Au regard de ces opportunités, de ces risques et de l'état des travaux existants, nous avons tenté de montrer les défis principaux à relever pour une montée en puissance durable et responsable de l'agriculture numérique, favorisant l'agroécologie, l'adaptation au changement climatique et les chaînes de valeur rééquilibrées et reterritorialisées.

Parmi les nombreux défis cités dans ce livre, quelques-uns nous paraissent particulièrement importants et propices à être traités conjointement par INRAE et Inria :

* En termes de données, quelles sont les plus pertinentes à acquérir aux différentes échelles (végétal, animal, parcelle, troupeau, exploitation, territoire...) ? Comment les acquérir et les transmettre à moindre coût énergétique et avec des garanties d'accès et de propriété (*privacy*) ? L'hétérogénéité des données est inhérente à la multiplication des systèmes. Il s'agit de tirer parti de cette hétérogénéité
qui procure le bénéfice de la redondance et de la complémentarité, facteurs d'amélioration des résultats de mesure.

* Pour l'aide aux agriculteurs : quelles connaissances est-il nécessaire de créer, comment utiliser et analyser au mieux les données pour découvrir ces connaissances, comment combiner de nouvelles connaissances avec celles déjà existantes ? Comment restituer les informations aux agriculteurs (visualisation) ? Comment les aider à prendre des décisions *via* des outils de diagnostic ou d'aide à la décision ? Quelle robotique développer pour favoriser le passage à l'échelle de l'agroécologie ? Pour cela il est important que les acteurs du numérique et du monde agricole conçoivent conjointement ces nouvelles solutions.

* L'incertitude est inhérente aux processus biologiques, climatiques, météo-rologiques, etc., en particulier dans les systèmes de production agricole appliquant une démarche agroécologique. Comment modéliser la complexité par associations de modèles (notion de jumeaux numériques) tout en maitrisant la propagation de l'incertitude ? Comment l'intégrer dans les modèles et la restituer pour une prise de décision éclairée ? La gestion de cette incertitude demande une expertise combinée des disciplines de compréhension de l'objet observé (soit, selon l'échelle, biologie, physiologie, agronomie, ingénierie territoriale, etc.) et des sciences mathématiques et informatiques.

* La participation se révèle un levier efficace de la transition agroécologique et de la transformation des systèmes alimentaires : collecte de données, médiation, gouvernance, partage d'expériences. Il s'agit de mettre le numérique au service des processus participatifs : *crowdsourcing*, modèles d'accompagnement, objets de médiation ou frontières, partage, gestion et intégration (avec d'autres systèmes) de données et de connaissances.

* La traçabilité, la transparence, et plus largement la documentation du produit, tout au long de la chaîne de production, deviennent des éléments majeurs des systèmes agroalimentaires et nécessitent de considérer quelles données « tracer », documenter, diffuser (en particulier concernant les denrées périssables) et comment choisir les bons outils de stockage et transmission (par exemple la *blockchain*).

* La cybersécurité est cruciale pour la souveraineté alimentaire en termes de sécurisation de la production agricole et des informations produites et qui y sont liées.
Enfin, il est important de rappeler qu'il y a plusieurs modèles d'agriculture et qu'il y aura demain encore plus de diversité (voir prospective du JRC<fnref n="84" /> ou du CSIRO<fnref n="85" />) ce qui amènera à développer « des numériques » adaptés à chaque modèle.

<footnote n="84">84. https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC122308/farmers of the future final online.pdf</footnote>

<footnote n="85">85. https://research.csiro.au/digiscape/digiscapes-social-dimensions-project-what-did-we-learn/</footnote>
## Recommandations

Pour terminer cet ouvrage, nous proposons quelques recommandations de recherches et travaux qui nous semblent importants pour le futur du numérique en agriculture.

Au vu des grands enjeux déjà cités et auxquels est et sera confrontée l'agriculture, le numérique peut donc être un levier majeur pour permettre à notre agriculture d'y répondre en favorisant la transition agroécologique et la transition des systèmes alimentaires. Mais le numérique, on l'a vu, est aussi porteur de risques, en termes environnementaux et humains (coût sur les ressources, déshumanisation de l'agriculture, renforcement des inégalités). C'est pourquoi, il est essentiel de les prendre en compte dans les futures recherches pour lesquelles nous recommandons les grands principes suivants : i) adopter une vision systémique en considérant le système global et la complexité des systèmes agricoles et alimentaires ; ii) prôner la frugalité pour que l'apport des technologies numériques ne se fasse pas au prix par exemple d'une consommation énergique importante, détériorant le bilan global ; iii) favoriser la résilience c'est-à-dire la capacité des systèmes agricoles aidés du numérique à résister aux chocs et à s'adapter à de multiples changements (climat, économie, sanitaire, méthodes de travail...) ; iv) s'appuyer sur la diversité des systèmes agricoles, avec un numérique au service de l'agriculture dans toutes ses formes. Pour cela nous recommandons d'appliquer des démarches de recherche et d'innovation responsable ou RRI (voir chapitre 6). Enfin, la vision systémique et la complexité des objets d'études à considérer nécessitent d'éviter que les recherches ne soient trop sectorielles pour aborder pleinement les questions soulevées (cf. chapitre 5). Il est donc important de mobiliser au mieux l'interdisciplinarité et la science participative dans nos recherches sur le numérique dans l'agriculture et donc insister sur l'importance de valoriser ce genre de démarches et de recherches dans nos instituts.

Nous n'avons pas la prétention de définir un chemin exact à suivre, mais au vu du panorama large que nous avons dessiné tout au long du document, nous estimons que quelques thèmes et principes forts se dégagent et peuvent éclairer les décisions à venir. Comme indiqué dès le départ de l'ouvrage, notre parti pris est que l'agriculture doit évoluer vers l'agroécologie et les systèmes alimentaires durables, et que le numérique pourrait être un outil puissant au service de cette transition dès lors que l'on prend garde à certains écueils. Les recommandations se fondent sur ce parti pris.
## Sujets de recherche

Dans les sujets de recherche déjà rappelés plus haut, l'un des points qui nous semblent le plus important est que **l'agroécologie va nécessiter la production d'une grande quantité de nouvelles connaissances**. La production de ces connaissances passera très probablement par des approches numériques : collecte de données à large échelle mais aussi *monitoring* de nouveaux indicateurs (ex : biodiversité intra et interespèce caractérisée par des données génomiques), gestion de ces grandes quantités de données, extraction de connaissances à partir des données nouvelles et inédites à toutes les échelles (du microbiote à l'image satellitaire). Plusieurs points distinguent ces travaux de la « science des données » généraliste :

1) les approches choisies devront intégrer les contextes locaux de territoire/ exploitation, en particulier en permettant la prise en compte des connaissances existantes et l'agrégation et la pérennisation des connaissances expertes de l'exploitant;

2) la production de ces données (mesurées ou simulées) devient un enjeu et avec elle, les questions de qualité des données produites, de prétraitement et de partage. La convergence des données de phénotypage – qui plus est en milieu réel – avec des données génomiques devrait accélérer la création de connaissances sur les processus en agroécologie, la sélection de variétés ou la construction d'itinéraires culturaux nouveaux pour anticiper le changement climatique. Un deuxième point d'étude important sera les **outils numériques d'assistance aux agriculteurs, conseillers et aux autres acteurs de la filière ou des territoires**. Cela concerne d'une part les OAD (Outils d'aide à la décision), qui seront l'interface privilégiée pour mettre en œuvre les connaissances, en particulier évoquées ci-dessus. Au cœur du dialogue entre l'acteur humain et les modèles numériques, ces outils nécessiteront des recherches particulières s'appuyant sur les sciences du design, la visualisation, l'ergonomie pour faciliter leur adoption. La prise en compte des spécificités locales et des choix de conduite technique de l'exploitant/des choix politiques du territoire est essentielle pour éviter d'aller vers une uniformisation de l'agriculture. Les approches étudiées devront pouvoir expliquer/justifier leurs préconisations, afin de permettre un dialogue constructif avec les acteurs humains. D'autre part, de nouvelles solutions robotiques d'assistance sont à inventer, afin de soulager les agriculteurs des tâches les plus pénibles et/ou dangereuses. Au-delà des questions de recherches sur la navigation en milieu non contrôlé, la sécurité, et le couplage outil – porteur robotisé, la coconception participative de ces solutions robotiques nous semble être une voie prometteuse pour réduire la tension technologie/écologie.
Un troisième pôle de recherche en informatique est motivé par le fait que les processus de l'agroécologie – au sens large – s'étendent au-delà de l'exploitation, à savoir dans les chaînes de valeur et dans les territoires. Dans ces domaines, les recherches à privilégier appellent la **recherche opérationnelle sur des questions de planification** (dans le temps et l'espace) de l'usage des ressources (eau, terres) et de la production agricole (comment alimenter massivement à partir de sources désagrégées ?).

Enfin, comme dans tous les systèmes numériques exposés, la question de la **cybersécurité** est incontournable. Dans le domaine de l'agriculture elle doit prendre plusieurs formes. Il s'agit en effet de sécuriser les données elles-mêmes mais également les systèmes matériels qui les génèrent, les réseaux qui les transportent ainsi que les outils qui les exploitent afin qu'aucun ne soit détourné (interception des données, injection de fausses données). Une voie d'exploration serait de combiner les systèmes de sécurité « classique » avec de nouvelles techniques d'apprentissage spécifiques aux données agricoles permettant d'identifier, d'isoler des nœuds malicieux et/ou de détecter des fuites d'information.

## Forme de la recherche

Nous recommandons d'appliquer des **démarches de recherche et d'innovation responsable** ou RRI (voir la fin du chapitre 6). Pour aborder pleinement la complexité des objets d'études, il faut éviter que les recherches ne soient trop sectorielles (cf. chapitre 5), ce qui implique de développer une vision systémique. Il est donc important de mobiliser au mieux l'interdisciplinarité et la science participative dans nos recherches sur le numérique dans l'agriculture et d'insister sur l'importance de valoriser ce genre de démarches et de recherches dans nos instituts.

Cette vision systémique peut aussi nous aider à aborder la question du bilan environnemental des solutions numériques. En effet, les pistes de recherches évoquées ci-dessus peuvent être abordées de multiples manières, certaines d'entre elles impliquant de grandes consommations d'énergies et de ressources rares. Afin d'éviter cet écueil, nous recommandons que les approches choisies soient **frugales** : l'apport des technologies numériques ne doit pas se faire au prix d'une consommation énergique importante détériorant le bilan global. Pour établir ce bilan, il est souhaitable d'aller vers une **vision systémique** en considérant le système global et la complexité des systèmes agricoles et alimentaires (plutôt que d'optimiser un seul indicateur).
Il nous semble aussi critique que les futures recherches mettent également l'accent sur la **résilience** c'est-à-dire la capacité des systèmes agricoles aidés du numérique à résister aux chocs et à s'adapter à de multiples changements (climat, économie, sanitaire, méthodes de travail...). Enfin, sachant qu'il n'existe pas **une** mais **des** agricultures, il faudra s'appuyer sur la diversité des systèmes agricoles, avec **un numérique au service de l'agriculture sous toutes ses formes**.

## Sciences sociales

Nous espérons avoir montré dans cet ouvrage que le numérique en agriculture n'est pas uniquement une question de technologie. À tous les niveaux, les solutions existantes ou envisagées sont en lien avec les acteurs humains, et parfois sont elles-mêmes le moyen de créer du lien entre différents acteurs. **Les recherches en sciences humaines et sociales sont donc une partie intégrante des recherches sur le numérique en agriculture.** Un premier sujet qui n'est pas nouveau mais qui va se révéler de plus en plus prégnant est le lien entre l'humain et des solutions techniques de plus en plus complexes : comment établir une collaboration harmonieuse et épanouissante avec ces solutions pour les acteurs humains ? Comment éviter le risque de "deskilling" ? Une piste particulièrement prometteuse semble être de mettre l'accent sur les approches de coconception participatives, en trouvant comment impliquer au plus tôt et au mieux les acteurs de la filière. Ces approches dépassent la conception d'outils : un sujet important est de s'appuyer sur le numérique pour découvrir de nouvelles méthodes de collaborations entre acteurs humains. C'est particulièrement pertinent pour aller vers une meilleure gestion de ressources communes, où les intérêts individuels et collectifs peuvent se retrouver en opposition.

## Politiques publiques

Enfin, la «transition numérique» en agriculture amène des changements devant être traités à l'échelle de politiques publiques. Le point qui nous semble le plus important est **la gouvernance de la donnée**. Les nouveaux moyens techniques ont transformé les agriculteurs en producteurs de données, que ce soit **via** des capteurs qu'ils possèdent, ou **via** des saisies manuelles de leur part (approches participatives). Il y a une réflexion urgente à mener sur la valeur de ces données, leur droit d'usage et leur protection. C'est un sujet difficile car d'une part la mise en commun de la grande masse de données produites peut bénéficier à tous, mais d'autre part trop d'ouverture peut nuire à la compétitivité d'un exploitant ou d'un territoire. Actuellement, une part de ces données se retrouve entre les mains d'acteurs privés (exemple : les fournisseurs des technologies et des services) qui bénéficient d'une vision globale sans forcément une grande réciprocité vers
la filière agricole. Pour éviter cet écueil, le conseil national du numérique recommande de conférer aux données agricoles un statut de bien commun<fnref n="86" />.

Un autre sujet important est de travailler à une meilleure **quantification et analyse des flux de matière sur les différentes échelles de territoires**, afin de faciliter la mise en place de modèles économiques alternatifs relevant par exemple de la bioéconomie ou de l'économie biophysique.

## Inria-INRAE, une association pertinente pour aborder ces recherches

En lien avec leurs missions propres, l'association de nos deux instituts Inria et INRAE est un atout pour traiter les sujets présentés autour de l'agriculture numérique par la complémentarité des approches et compétences sur lesquelles ils peuvent s'appuyer : INRAE avec une culture des outils expérimentaux et de la collecte de données, des compétences en modélisation des systèmes biologiques avec des panels d'experts et des modèles très riches, et une expertise en sciences économiques et sociales en particulier autour de l'agriculture et de ses acteurs, territoires et filières, enrichie par un contact avec la profession et une connaissance des besoins et des métiers ; Inria par son expertise dans les sciences et technologies du numérique – mathématique et informatique – en particulier en modélisation, simulation, intelligence artificielle, science des données, cybersécurité, réseaux et robotique, et sa culture ancrée à la fois dans la recherche, le développement technologique, le transfert et l'innovation.

Les instituts INRAE et Inria ont une longue histoire de collaborations, d'interactions et de collaborations mutuelles (équipes-projets communes, thèses coencadrées, journées scientifiques conjointes, etc.), qui est montée en puissance récemment via des grands projets structurants comme #DigitAg (voir encadré) et le PEPR « Agroécologie et numérique » de la stratégie d'accélération SADEA, engagé en 2021 et coporté par les deux instituts. Ces collaborations sont très riches et porteuses de sens pour les chercheurs impliqués. Au vu des défis sans précédent posés par la transition numérique et agroécologique de l'agriculture, cette collaboration ne peut qu'être amenée à se renforcer. Ensemble, et avec leurs partenaires historiques en agronomie (CIRAD, grandes écoles d'agronomie, IRD, CGIAR...) et en mathématiques et informatique (universités, CNRS...), les deux instituts ont très certainement le potentiel pour relever ces défis et ainsi contribuer à répondre aux fortes attentes de la société sur son agriculture.

<footnote n="86">86. https://cnnumerique.fr/tribune-agriculture</footnote>
<figure><img src="image_58.png" /></figure>

**#DigitAg, l'Institut Convergences Agriculture Numérique, porté par INRAE** est l'un des dix instituts Convergences français, financé par le Programme Investissements d'Avenir (9,9 M€). Localisé à Montpellier avec des antennes à Toulouse, Rennes et Avignon, il regroupe plus de 550 personnes (en 2020) issues de 8 organismes publics et parapublics et s'appuie sur 8 entreprises de l'AgTech. Débuté en 2017 pour une durée initiale de huit ans, son objectif est de préparer le développement harmonieux du numérique dans l'agriculture, en France et dans les pays du Sud. Pour cela, il développe des recherches pluri et interdisciplinaires : une soixantaine de bourses de thèses cofinancées, une vingtaine de thèses labellisées, 12 postdocs, 150 stages de masters financés. Une graduate school a été construite pour inventorier les ressources pédagogiques utiles à ce secteur et de nouvelles formations sont nées (data science). Enfin, l'institut sensibilise les étudiants à l'innovation, par des rencontres avec les entreprises, des cours sur la propriété intellectuelle, un service de développement informatique pour construire des démonstrateurs web à partir des résultats de thèse et un observatoire des usages du numérique en agriculture. Il a une activité internationale soutenue, en particulier en direction des pays du Sud. Plusieurs équipes INRAE et Inria y travaillent ensemble.
# Contributions et remerciements

Ont contribué à la rédaction de ce livre,

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>Institut, unité, site</td><td>Membre</td><td>Chapitres</td></tr></thead><tbody><tr><td>Bellon-Maurel, Véronique</td><td>INRAE, UMR ITAP, Montpellier</td><td>#DigitAg, Digigral</td><td>Coéditrice</td></tr><tr><td>Bisquert, Pierre</td><td>INRAE, UMR IATE, Montpellier</td><td>#DigitAg, Digigral</td><td>6</td></tr><tr><td>Bonnet, Pascal</td><td>CIRAD, Dept E&S, Montpellier</td><td>#DigitAg</td><td>4, 6</td></tr><tr><td>Bouadi, Tassadit</td><td>Univ. de Rennes 1, Lacodam, Inria Rennes - Bretagne Atlantique</td><td>#DigitAg</td><td>3, 6</td></tr><tr><td>Brossard, Ludovic</td><td>INRAE, UMR PEGASE, Rennes</td><td>#DigitAg, Digigral</td><td>Coéditeur</td></tr><tr><td>Chambaz, Grégoire</td><td>Unisanté, Lausanne, Suisse</td><td></td><td>5</td></tr><tr><td>Courtonne, Jean-Yves</td><td>Inria, STEEP, Grenoble</td><td></td><td>4</td></tr><tr><td>Dedieu, Benoit</td><td>INRAE, UAR ACT, Theix</td><td></td><td>2</td></tr><tr><td>Gandon, Nathalie</td><td>INRAE, déléguée Informatique et Libertés</td><td></td><td>5</td></tr><tr><td>Garcia, Frédérick</td><td>INRAE, UR MIAT, Toulouse</td><td>#DigitAg</td><td>Coéditeur</td></tr><tr><td>Gautron, Romain</td><td>CIRAD, AIDA</td><td>#DigitAg</td><td>3</td></tr><tr><td>Hilgert, Nadine</td><td>INRAE, UMR MISTEA, Montpellier</td><td>#DigitAg</td><td>3</td></tr><tr><td>Ienco, Dino</td><td>INRAE, UMR TETIS, Montpellier</td><td>#DigitAg</td><td>3</td></tr><tr><td>Javelle, Aurélie</td><td>L'Institut Agro-Montpellier SupAgro, UMR Innovation, Montpellier</td><td>#DigitAg</td><td>5</td></tr><tr><td>Labarthe, Pierre</td><td>INRAE, UMR AGIR, Toulouse</td><td>#DigitAg, Digigral</td><td>4, 5, 6</td></tr><tr><td>Lagacherie, Philippe</td><td>INRAE, UMR LISAH, Montpellier</td><td>#DigitAg, Digigral</td><td>Séminaire</td></tr><tr><td>Largouët, Christine</td><td>L'Institut Agro- Rennes, Lacodam, Inria Rennes - Bretagne Atlantique</td><td>#DigitAg</td><td>3</td></tr><tr><td>Lenain, Roland</td><td>INRAE, UR TSCF, Clermont-Ferrand</td><td></td><td>3, 6</td></tr><tr><td>Lutton, Evelyne</td><td>INRAE, UMR MIA, Paris</td><td>Digigral</td><td>3, 6</td></tr><tr><td>Martin-Clouaire, Roger</td><td>INRAE, UR MIAT, Toulouse</td><td>#DigitAg</td><td>3</td></tr><tr><td>Masson, Véronique</td><td>Univ. de Rennes 1, Lacodam, Inria Rennes - Bretagne Atlantique</td><td>#DigitAg</td><td>3</td></tr><tr><td>Maurel, Pierre</td><td>INRAE, UMR TETIS, Montpellier</td><td>#DigitAg</td><td>4, 6</td></tr><tr><td>Mitton, Nathalie</td><td>Inria, FUN, Lille</td><td></td><td>Coéditrice</td></tr><tr><td>Molenat, Jérôme</td><td>INRAE, UMR LISAH, Montpellier</td><td>#DigitAg</td><td>Séminaire</td></tr><tr><td>Mugnier, Marie-Laure</td><td>LIRMM, Inria, Montpellier</td><td>#DigitAg</td><td>3</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Nom</td><td>Institut, unité, site</td><td>Membre</td><td>Chapitres</td></tr></thead><tbody><tr><td>Neveu, Pascal</td><td>INRAE, UMR MISTEA, Montpellier</td><td>#DigitAg</td><td>3</td></tr><tr><td>Piot-Lepetit, Isabelle</td><td>INRAE, UMR MOISA, Montpellier</td><td>#DigitAg, Digigral</td><td>6</td></tr><tr><td>Pla Aragones, Lluis Miquel</td><td>Université de Lleida, Espagne</td><td></td><td>6</td></tr><tr><td>Prados, Emmanuel</td><td>Inria, STEEP, Grenoble</td><td></td><td>2, 5</td></tr><tr><td>Preux, Philippe</td><td>Inria, Scool, Lille</td><td></td><td>3</td></tr><tr><td>Raynal, Hélène</td><td>UMR AGIR, Toulouse</td><td>#DigitAg</td><td>3</td></tr><tr><td>Reboud, Xavier</td><td>INRAE, UMR Agroécologie, Dijon</td><td></td><td>6</td></tr><tr><td>Roussey, Catherine</td><td>INRAE, UR TSCF, Clermont-Ferrand</td><td></td><td>3</td></tr><tr><td>Termier, Alexandre</td><td>Univ. de Rennes 1, Lacodam, Inria Rennes Bretagne Atlantique</td><td>#DigitAg</td><td>Coéditeur</td></tr></tbody></table>

Les appuis financiers des programmes: #DigitAg, l'Institut Convergence Agriculture Numérique – aide gérée par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR-16-CONV-0004) au titre du Programme d'Investissements d'Avenir – et Digigral, groupe pluridisciplinaire mandaté par INRAE pour construire une programmation sur la digitalisation des systèmes agri-alimentaires.

Merci à Hervé Monod, INRAE et Jacques Sainte-Marie et Pascal Guitton, Inria, pour leur suivi rapproché et aux directions générales des deux instituts pour leur confiance et leur appui.
# Bibliographie

## CHAPITRE 1

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