Pour conduire ce type de recherches, il faut aussi lever certains verrous. Les approches en génétique animale ou végétale vis-à-vis de la valorisation de la diversité génétique pour l'agroécologie convergent bien entre elles. La convergence est en revanche plus difficile avec les départements qui ont une approche « système ». Même si certains projets exploratoires proposent de relancer l'utilisation du croisement chez les ruminants (Salamix, Oasys, Aster-Mirecourt), le plus souvent la diversité génétique n'est pas considérée comme un paramètre prioritaire dans les expérimentations systèmes alors que l'agroécologie se caractérise par son approche système et que la diversité génétique est un levier à considérer. Les races rustiques ou à petits effectifs, réputées adaptées au milieu et aux pratiques qui les ont façonnées, font pourtant l'objet d'une littérature ancienne mais aussi plus récente sur les services spécifiques qu'elles rendent (voir par exemple Nozières-Petit et Lauvie, 2018). La même situation se rencontre avec les travaux du département SAE2 qui n'intègrent pas la dimension « variabilité génétique » dans les modèles développés, notamment parce que les données manquent. Des collaborations entre SAE2 et GA d'une part et BAP d'autre part devraient permettre d'accéder à des données, ou du moins de savoir comment les simuler dans un modèle.

Deux fronts de science majeurs ont été identifiés :

* Comprendre et estimer la **variabilité génétique des interactions** au sein des peuplements complexes. L'objectif est de développer des méthodes de sélection pilotant ou tirant parti de la variabilité génétique des interactions dans les espèces. A ce front de science sur les interactions plante/plante ou animal/animal, l'approche basée sur les traits apporte un aspect fonctionnel et laisse la possibilité d'obtenir des critères de sélection chez les plantes et les animaux.

* Etudier les relations entre la **diversité génétique** des cultures ou des élevages et les **services systémiques** qu'elles/ils doivent fournir au travers de la valorisation de la diversité intraspécifique (Nozières-Petit et Lauvie, 2018). Les questions sur (i) la marge de progrès que peut conférer le levier génétique sur l'amélioration des services écosystémiques ; (ii) la gamme de diversité efficace et son déploiement dans le cadre d'environnements hétérogènes où l'interaction GxE devient centrale ; et (iii) l'identification des traits des plantes et des animaux qui doivent être diversifiés ou qui ne doivent pas l'être pour optimiser les services attendus en maintenant des niveaux de production décents, doivent être approfondies. L'Inra pourrait prendre le leadership à l'échelle européenne sur ces sujets compte tenu de ses compétences et orientations.

Mettre en œuvre les recherches concernant les priorités scientifiques évoquées précédemment implique d'aborder plusieurs **priorités méthodologiques** :

* La **modélisation des interactions** suppose à la fois de développer des méthodes et de coupler les modèles, mais aussi de collecter un grand nombre de données. Les dispositifs habituels, en unités expérimentales, n'offrent pas assez de combinaisons possibles pour permettre l'expression de l'adaptation des génotypes à un système agroécologique. La sélection dans un système changeant (environnement et espèces d'intérêt) doit impliquer l'aval et associer les agriculteurs/éleveurs sur un mode participatif. Des réseaux de fermes en conditions réelles et d'autres dispositifs co-construits pourraient s'avérer particulièrement utiles à l'étude de l'adaptation, mais il faut optimiser ces nouveaux dispositifs.

* Le développement **d'approches fonctionnelles en conditions expérimentales** permet, de façon complémentaire, de déterminer les traits majeurs de la réponse des individus aux conditions de milieu (sols, climat, nutriments) et de proposer des critères de sélection.

* Il conviendrait de **combiner la collecte de données** « en ferme » et la collecte de données en milieu expérimental mieux connu (phénotypage fin). Une façon d'améliorer la « réutilisabilité » des protocoles animaux serait de prévoir le génotypage systématique de tous
les animaux inclus dans des expérimentations « système », avec un outil de génotypage commun pour pouvoir regrouper les données et rechercher des associations marqueur-caractères robustes dans différentes conditions de milieu.

* La **conception de systèmes de culture** incluant le levier génétique est aujourd'hui extrêmement rare et se révèle compliquée en raison notamment (mais pas uniquement) de la difficulté d'articuler les niveaux d'organisation, les approches, les méthodes, ... reliés aux fronts de sciences disciplinaires. Cela pose les questions de la place des unités expérimentales dans le cadre de la recherche d'innovation et de la pertinence des expérimentations « système » pour les généticiens.

* Il faut aussi acquérir des données sur les liens entre **caractéristiques génétiques** initiales et **qualité** du produit final (lien génotype-phénotype) d'une part, et entre **processus naturels** et **process industriels** d'autre part. L'élaboration du produit étant la dernière étape avant le consommateur, c'est une étape déterminante de l'acceptabilité de systèmes plus biodivers.

* En cohérence avec les réflexions du Thème 3, il s'agit de **modéliser les interactions au sein des peuplements**, par exemple grâce à des modèles individu-centrés, qui intègrent les pressions de sélection locales dues au « voisin » qui modifie les paramètres abiotiques. L'échelle d'application est la parcelle ou le troupeau mais cette approche est encore peu développée, notamment en génétique animale.

En ce qui concerne les apports possibles de la **recherche participative**, un groupe de travail a été constitué par le département BAP pour réaliser un état des lieux et proposer des pistes de recherche et les priorités méthodologiques correspondantes. Le rapport est en cours de finalisation. Un groupe de travail similaire devrait être organisé par le département GA.

## Les cadres de travail et partenariats

*Les apports des départements et des métaprogrammes*

*Départements*

o Les départements BAP et GA sont en 1ère ligne. Le passage des déclarations du schéma stratégique de département sur la mobilisation de la diversité génétique pour l'agroécologie à l'ouverture de profils de recrutement est acté à BAP et il prend forme dans GA.

o Au sein de SAE2, les travaux portent sur l'innovation par le choix d'intégrer de la diversité, l'étude des impacts associés sur le travail et le système de production.

o En ce qui concerne le département SAD, les travaux portent sur la sélection participative, la conception d'outils d'aide à la décision pour des mélanges d'espèces, l'adéquation entre dispositifs de gestion des ressources génétiques et diversité des milieux productifs ainsi que sur le lien entre projets de sélection, diversité intra-troupeaux et formes de production alternatives encouragées par l'agroécologie.

o Le département EFPA s'intéresse notamment au 'breeding without breeding': amélioration sans croisement, exploitation des croisements spontanés et méthodes spatiales pour valoriser les observations sur les arbres adultes.

o Une question centrale pour le département EA est l'impact de nouveaux environnements de production sur les interactions GxE et pour la définition d'idéotypes. L'évaluation multicritère est centrale.

o Le département PHASE s'intéresse à la variabilité individuelle des phénotypes en considérant la mixité interspécifique et la mixité intraspécifique. La variabilité individuelle
est un levier de régulation du troupeau mais la part génétique de cette variabilité reste à étudier.

o Pour le département SPE, réintroduire de la diversité est un élément central, peu controversé, dans le contrôle de maladies, de ravageurs ou d'adventices. Le niveau nécessaire et suffisant à introduire reste une question, en parallèle de l'identification permanente (et nécessaire, compte-tenu de l'évolution des ravageurs) de nouvelles formes et sources de résistance.

o Le département SA s'intéresse à la maîtrise de la propagation de pathogènes en populations animales. La question de la diversité interindividuelle des hôtes est abordée au niveau inter- et intra-spécifique mais la dimension génétique intra-population est surtout considérée via des approches de modélisation et avec le département GA pour la recherche de marqueurs génétiques de la résistance.

o Le département MIA apporte ses compétences en statistique, modélisation et optimisation dans différents projets interdisciplinaires intégrant la génétique. Certains se situent en amont de la sélection (notamment via les métaprogrammes SelGen et MEM), d'autres portent sur des échelles plus larges (dynamique des populations, fronts de propagation, épidémiologie, sélection participative).

o Le département CEPIA a pris l'initiative d'intégrer la prise en compte de la diversité génétique dans la transformation et la qualité du produit final.

Le groupe de travail a identifiés divers enjeux aux interfaces entre plusieurs départements :

o Favoriser les collaborations commencées entre BAP, EA, SPE, EFPA d'une part, et entre GA, PHASE et SA d'autre part pour intégrer la génétique dans les actions et programmations de la recherche pour la transition agroécologique à différentes échelles spatio-temporelles.

o Favoriser les interactions entre SAD et SAE2 sur l'évaluation et la gestion du risque pour le sélectionneur/agriculteur-éleveur qui introduit de la diversité (par exemple coût associé au fait de maintenir différents génotypes – inscription difficile pour variété hétérogène ; complexité du travail ...).

o Favoriser les actions conjointes entre CEPIA/SAD/BAP/GA/SAE2 pour mieux établir les liens entre variabilité génétique / qualité du produit/ optimisation des transformations.

• Métaprogrammes

Plusieurs projets reconnus comme 'au cœur de l'agroécologie' dans l'inventaire réalisé par le groupe de travail ont été financés par un ou plusieurs métaprogrammes : EcoServ (5), GISA (3), ACCAF (2), SelGen (2) et SMaCH (1). Neuf projets de thèse ont également été soutenus par les métaprogrammes. Il est à noter que si SelGen soutient des développements méthodologiques nécessaires pour l'agroécologie, notamment via la prédiction des GxE, **l'insertion de la génétique dans les autres MP ne va pas de soi**. La dimension génétique doit donc perdurer dans les MP, d'une façon ou d'une autre pour maintenir l'effort d'interdisciplinarité, soit en redimensionnant un MP existant soit en créant un MP sur la génétique des interactions pour l'agroécologie.

o Dans EcoServ, la relation entre l'approche multiservice/multicritère et le niveau de diversité génétique pourrait être considérée davantage et prise en charge pour intégrer les échelles de la génétique dans l'étude des services.

o ACCAF a soutenu des projets concernant la valorisation de la diversité génétique pour l'adaptation au CC, notamment pour stabiliser la production et la fourniture de services écosystémiques face aux aléas climatiques. Cette problématique constitue clairement une interface avec EcoServ.
* MEM, SMaCH et GISA étaient bien placés pour soutenir les travaux sur le phénotype étendu, c'est-à-dire la prise en compte des microorganismes dans le modèle de prédiction du phénotype de la plante comme de l'animal (équation P=G+E+M).

* GISA comme SMaCH auraient pu soutenir des travaux en épidémiogénétique afin de relier l'évolution des agents pathogènes et l'épidémiologie des maladies à la diversité génétique des hôtes ; c'est un sujet d'interface GISA/SMaCH.

* GloFoodS a une approche système dans laquelle la génétique est peu visible, au moins via les titres de projets, alors qu'il pourrait être utile de l'intégrer davantage.

## Outils et infrastructures mobilisés ou à développer

D'une manière générale, il faut veiller à la collecte d'informations sur la diversité génétique et le choix du génotype dans les BD utilisées par le département SAE2 (ODR par exemple) et dans les unités expérimentales non pilotées par les départements GA ou BAP.

Le génotypage haute densité est très développé chez les animaux mais le phénotypage haute densité est surtout partenarial avec des acteurs privés et l'Inra n'est donc ni leader, ni indépendant de son partenariat et des équipementiers pour l'accès aux données, alors que pour les plantes, de gros projets sont portés par l'Inra pour combiner données de phénotypage et génotypage (PHENOME).

Pour optimiser l'apport des expérimentations systèmes, celles-ci devraient prendre en compte de façon significative la composante génétique et son apport dès leur conception. Pour les dispositifs animaux, la collecte de sang (pour ADN) et le génotypage par les mêmes puces que celles utilisées en sélection devraient être prévus dès le début (coût limité chez les bovins, de l'ordre de 28 €).

## Partenariats académiques nationaux et internationaux

Chez les animaux d'élevage, l'Inra collabore avec les écoles agronomiques ou vétérinaires (Nantes et Toulouse pour les maladies), sur les thématiques relevant de ce thème, mais les espèces d'intérêt pour l'Inra ne sont pas étudiées dans les universités.

Chez les plantes, les collaborations Inra-CNRS-université sont bien établies, mais une amélioration est attendue sur les collaborations avec les écologues dans le cadre de la prise en compte de la diversité génétique dans le fonctionnement des communautés et des écosystèmes.

La proportion de projets recensés avec une dimension internationale est de 37%. Il s'agit principalement de projets européens, car **chez les animaux comme chez les plantes, nos homologues s'intéressent à des questions similaires et plusieurs consortiums ont été ou sont soutenus.** Les collaborations hors Europe concernent des projets bilatéraux.

Les pays les plus représentés dans nos collaborations sont l'Allemagne, l'Espagne, l'Italie, les Pays-Bas, le Royaume-Uni et la Suisse (avec au moins 10 participations aux projets internationaux recensés), puis le Danemark et la Hongrie (entre 5 et 10 participations).

Certains projets impliquent des pays non européens du pourtour méditerranéen (Egypte, Maroc, Turquie) voire des pays plus lointains (Canada, Chine, Inde et Uruguay). Les Etats-Unis et le Brésil n'ont pas été cités.

## Partenariats socio-économiques et de transfert pour l'innovation

Le groupe de travail a identifié différents partenaires avérés ou potentiels, ainsi que des éléments de stratégie :
* TERRENA est dans une démarche agroécologique en entreprises semencières sur certaines de ses espèces.

* On note une implication de plus en plus forte du GIS BV sur la diversification et l'introduction de diversité génétique dans les cultures. Une animation commune au GIS BV et au GIS Grandes Cultures sur le levier génétique en articulation avec le levier agronomique dans la diversification est en cours de construction. En miroir, il faudrait encourager l'inclusion de la dimension génétique, actuellement pas visible, dans le groupe de travail autour de l'agroécologie et la multi-performance de l'élevage au sein du GIS Elevages demain.

* Un partenariat historique sur les travaux d'association génotype/phénotype dans le cadre de la sélection animale.

* Un besoin d'inciter les acteurs de la recherche participative à davantage soutenir les travaux en agroécologie via notamment les preuves de concepts.

* Réfléchir à une évolution du rôle d'Agri-Obtentions pour en faire un fer de lance de la génétique pour l'agroécologie.

* Lever le verrou réglementaire pour l'inscription de variétés génétiquement hétérogènes grâce à une prise de conscience et une évolution actuelle à laquelle participe de façon très significative l'Inra à travers l'implication de ses agents au CTPS.
# Modélisation des interactions biotiques, en lien avec des dynamiques abiotiques et socio-économiques, pour une vision et une gestion agroécologique des agroécosystèmes

## Périmètre, bilan et priorités

### Périmètre

La modélisation en agroécologie est un défi, d'une part parce que l'agroécologie est naissante en France et en évolution dans le monde, et donc que les connaissances et les corpus de données pour l'ancrer sont en émergence, d'autre part parce qu'elle concerne par nature des systèmes complexes en environnement incertain, systèmes dynamiques dont les interactions entre les composantes sont nombreuses et variées. Pour autant cette modélisation est attendue, pour orienter et accompagner la transition des systèmes agricoles. Si la prévision est difficile, la modélisation peut aider à comprendre la dynamique des agroécosystèmes, à orienter des pistes d'action, à identifier des points d'attention et des impasses, à établir des systèmes d'avertissement pour anticiper et aider au pilotage des agroécosystèmes.

Un séminaire a été organisé sur ce thème en 2014 à l'initiative du Directeur Scientifique Environnement et du département MIA, à l'issue duquel un rapport synthétisant les présentations et discussions au sein d'ateliers et proposant quelques recommandations sur lesquelles nous reviendrons a été produit (Garcia et al., 2014). Le présent document constitue un prolongement, visant à porter un diagnostic plus précis et des propositions plus concrètes, ancrées sur l'activité des départements.

L'agroécologie a pour ambition d'exploiter des processus biologiques riches et variés à des fins de production agricole et de durabilité. Le groupe de travail s'est intéressé aux travaux de modélisation conçus en appui à cette ambition, avec l'objectif de représenter et prédire des processus biologiques et leurs interactions dans les agroécosystèmes. Il a prioritairement ciblé les **modèles représentant des interactions biotiques**, seules ou en interaction avec des **dynamiques abiotiques**, seules ou en interaction avec des **dynamiques sociales, économiques ou des composantes de la biodiversité**, c'est-à-dire, tous les modèles contribuant partiellement ou pleinement à représenter la **cascade systèmes et pratiques agricoles-paysages ruraux-biodiversité-fonctions et services écosystémiques des agroécosystèmes**.

Au-delà de ce cœur de cible, le groupe de travail a également pris en considération les **modèles ayant vocation à alimenter les modèles de ce cœur de cible** : (i) par les méthodes mises en œuvre qui peuvent avoir une vocation générique, potentiellement utile pour l'agroécologie ; et (ii) parce que les interactions biotiques commencent à être explicitées sous la forme de fonctions empiriques ; c'est par exemple le cas de l'activité des microorganismes du sol et de leur rôle sur la disponibilité en nutriments sur les cycles biogéochimiques.

Deux périmètres imbriqués ont donc été définis : un centré sur un enjeu d'intégration de processus biologiques non triviaux, dit « cœur de cible », et un dit « périphérique » car plus prospectif, élargi à des modèles pertinents vis-à-vis de l'agroécologie, sans être dans le cœur de cible.

Aucune restriction sur les approches, le formalisme, les objectifs et finalités des modèles n'a été posée, pourvu qu'ils s'inscrivent dans le cadre de l'agroécologie. Les approches purement statistiques
et plus généralement les approches orientées données ('data mining') ont été écartées de l'analyse détaillée, mais elles sont toutefois évoquées plus loin.

**Trois méthodes** ont été mises en œuvre **pour porter ce diagnostic**, les méthodes et l'ensemble des résultats étant détaillées dans un rapport étendu (Monod et al., 2018) :

1) Une enquête par département, et au sein de chacun, par modèle, pour les modèles dits « cœur de cible », visant à identifier : la généricité de l'approche, en termes de méthodes, d'objectifs ou de contribution à une/des plateforme(s) ; les compartiments modélisés (biotique, abiotique, décisions d'acteurs) ; le positionnement de la biodiversité dans une chaîne d'intégration (processus, fonctions et services écosystémiques) ; des aspects plus techniques (représentation spatiale et temporelle, échelles couvertes, outils mathématiques) ; la prise en compte ou non de données d'observation, et les infrastructures qui leur sont liées ; les objectifs (compréhension de l'écosystème, prévision de sa dynamique, test de scénarios). Cet inventaire fournit une vision synthétique de l'état de la modélisation en agroécologie à l'Inra. Y est associé un inventaire des publications liées à ces modèles.

2) Une note de synthèse par département indiquant enjeux, thèmes et perspectives.

3) Une analyse bibliométrique de la modélisation en agroécologie, à partir de deux requêtes sur le WoS : une première basée sur la requête utilisée à l'Inra pour capturer les productions relevant de l'agroécologie, croisée avec l'identification de travaux relevant des modèles, en combinant les déclinaisons du mot modèle en anglais (model, modeli[sz]ation...), simulation et calcul ou algorithmes ; une seconde qui cible, au sein de ce corpus, les références plus explicitement relatives aux interactions biotiques.

## Les avancées scientifiques majeures des 3-5 dernières années

L'enquête interne par département a permis d'identifier ces avancées scientifiques (cf. rapport étendu ; Monod et al., 2018). Les principaux enseignements sont listés ci-après :

* **Ce champ scientifique, déjà bien présent à l'Inra, est en plein développement.** Au cours de l'enquête, 107 modèles ont été recensés, ayant contribué à environ 400 publications, dont une grande partie très récemment. Ces modèles correspondent, pour certains à des familles de modèles, pour d'autres à un modèle unique. Du point de vue collectif, la modélisation commence à se structurer à partir de quelques réseaux de collaboration.

* **Les modèles en agroécologie couvrent de nombreux domaines : relation plantes/bioagresseurs/usage de pesticides, cultures associées et accès aux ressources (eau, nutriments) ; santé animale - gestion des antibiotiques - populations de vecteurs (tiques, ...), en lien avec la faune sauvage ; exploitation agricole - atelier d'élevage - gestion de la ressource végétale - modèles intra- et inter-troupeaux ; politique de conservation (stratégie de conservation, relations entre espèces) ; interaction génétique-environnement.**

* **Plusieurs catégories d'interactions ou de fonctions écologiques sont prises en compte :** parasitisme, prédation, compétition, facilitation, décomposition de la matière organique ; des modèles relatifs à la distribution spatio-temporelle de populations ou de particules biotiques existent.

* **Différentes échelles sont visées :** intra-hôte, population et territoire.

* **La modélisation commence à parcourir la cascade systèmes agricoles, paysages ruraux, pratiques agricoles – biodiversité – fonctions et services des agroécosystèmes.** La biodiversité est représentée dans 50% des modèles. Ces modèles répondent quasiment tous à un besoin de compréhension, certains en amont s'inscrivant dans des questions d'écologie théorique (40%), d'autres en aval allant jusqu'à traiter des fonctions de la biodiversité (45%) voire des
services écosystémiques associés (40%). Les relations abiotiques ou avec les acteurs sont
modélisées via un compartiment indépendant, couplé avec le compartiment biotique, dans
respectivement 50 et 25% des cas. L'intégration de processus dynamiques multi-échelles reste
un défi pour la modélisation en agroécologie, y compris sur le plan méthodologique.

* **Un accrochage des modèles aux données pour des enjeux finalisés.** Les modèles ont le plus souvent vocation à répondre à des enjeux finalisés. La plupart des modèles s'appuient sur des données (80%) et ont vocation à produire des scénarios (85%). Le nombre d'approches permettant des « prévisions », au sens d'évolution de court terme pour une adaptation tactique, est plus réduit (60%). Les approches intègrent plus souvent une composante temporelle (90%) que spatiale (65%).

* **Des débuts de démarches probabilistes.** La plupart des modèles s'appuient sur un formalisme mathématique (75%) et ne sont donc pas des approches purement informatiques (par exemple de type automates cellulaires). Environ 40% des modèles intègrent une composante probabiliste. L'utilisation plus systématique d'approches stochastiques peut permettre la prise en compte d'incertitudes et aboutir à une simplification des modèles, par exemple en évitant la modélisation de mécanismes d'effet faible. L'intérêt de ces démarches est également de fournir des prévisions sous forme d'enveloppes de confiance, plutôt que de trajectoires uniques.

Quelques 'success stories' impliquant l'Inra

* Le Séminaire 2014 « Nouveaux défis de la modélisation : l'agro-écologie ».

Ce séminaire a rassemblé une centaine de scientifiques Inra, CNRS, ... pendant trois jours, au siège de l'Inra. Il a permis à la communauté de dresser un état des lieux, des questions, et de faire une première liste de recommandations (Garcia et al., 2014).

* Des réseaux d'animation scientifique interdisciplinaires construits autour de la modélisation : ModstatSAP, Payote et EpiArch.

○ Le réseau ModstatSAP, créé en 2011 et soutenu par les départements MIA, SA et SPE, a pour objectif de fédérer les modélisateurs et statisticiens de ces départements et des autres entités de recherche Inra et non-Inra travaillant sur les dynamiques des systèmes hôtes/pathogènes ou hôtes/bioagresseurs. Depuis 7 ans, le réseau participe à la fédération des modélisateurs et statisticiens travaillant sur ces thèmes, en maintenant un site web, une liste de diffusion et un flux Twitter, et en organisant des réunions annuelles et des ateliers de travail.

○ Le réseau Payote s'intéresse à la modélisation des paysages agricoles et à l'étude de leur impact sur des phénomènes de propagation et de dynamique de population.

o Le réseau EpiArch s'intéresse au rôle de l'architecture des plantes sur les processus épidémiques. Comme ModStatSAP, ces deux réseaux sont multi-disciplinaires et attirent des scientifiques Inra et non Inra.

* Des exemples de modélisation structurants et visibles à l'international

○ FLORSYS (pour flore adventice et système de culture ; Colbach *et al.*, 2017) simule la dynamique pluriannuelle d'une flore adventice plurispécifique et les interactions avec les plantes cultivées au niveau d'un îlot de parcelles et d'habitats semi-naturels, en fonction des systèmes de culture et des conditions pédoclimatiques, puis l'impact de la flore adventice sur la production agricole, la biodiversité et l'environnement. Il considère plusieurs types d'interactions (plante-plante, plante-parasite, plante-champignon, plante-prédateur) et de services écosystémiques.

o La plateforme CAPSIS est une plateforme logicielle générique donnant accès à des modèles de croissance (croissance et mortalité des arbres) pour des formations variées, plus ou moins hétérogènes, pures ou en mélanges d'espèces, en zone tempérée, mais également subtropicale et tropicale, et pour divers types de gestion (Dufour-Kowalski et al., 2012). Cette plateforme, surtout développée pour la gestion forestière, est aussi utilisée pour les agroécosystèmes arborés (vergers...),
voire les milieux aquatiques. Un modèle de croissance est un ensemble d'équations mathématiques qui relient les caractéristiques dendrométriques des arbres (hauteur, diamètre, volume...) et du peuplement qu'ils constituent, leur nombre, leur âge, et qui traduisent leur évolution selon la compétition qui s'exerce entre eux.

* Des travaux scientifiques en émergence

o Un cadre générique de simulation en épidémiologie (EMuLSion) a été développé (Picault *et al.*, 2017). La représentation des processus (infection et cycle de vie des animaux) sous forme de machine à états en assure la généricité.

o La biodiversité devient explicitement modélisée pour des phases clé des cycles biogéochimiques, avec la représentation de groupes fonctionnels microbiens et de leur rôle dans des modèles de décomposition de la matière organique des sols (modèles GDM, CANTIS, EEZY de l'UMR FARE ; Iqbal *et al.*, 2014 ; Moorhead *et al.*, 2012, 2014).

o Un environnement de modélisation et de simulation de dynamiques de populations sur paysages réalistes (ESOMED) a été mis en place (Roques et Bonnefon, 2016). Cet environnement permet de coupler des dynamiques sur des parcellaires 2D et sur des éléments 1D du paysage (haies, routes ...). L'environnement intègre un générateur stochastique de parcellaires et d'usages des sols (environnement développé à BioSP/MAIAGE).

## Priorités scientifiques – fronts de science – priorités méthodologiques

Les priorités mentionnées dans ce qui suit sont inspirées des recommandations émises dans le rapport du colloque « Nouveaux Défis de la Modélisation : l'Agro-écologie » de février 2014 et revisitées ici (cf. rapport étendu ; Monod *et al.*, 2018). Certaines priorités sont scientifiques et d'autres méthodologiques et le groupe de travail a suggéré de les regrouper pour mieux indiquer leur nécessaire mise en complémentarité : la modélisation en agroécologie a pour partie l'objectif de faire de la recherche sur les méthodes.

* Un premier verrou scientifique important au développement de modèles porte sur la **connaissance des mécanismes d'interaction et leur intégration dans des approches systèmes**. Les « briques de base » qui décrivent séparément chaque compartiment du système étudié, existent généralement et peuvent être calibrées sur la base de données et/ou de connaissances expertes. Ce sont les liens entre ces briques qui sont difficiles à établir (par exemple, compétition, synergie, prédation, pour ce qui concerne les liens entre compartiments biotiques). Cette difficulté provient (i) de problèmes méthodologiques liés à l'identifiabilité de modèles comportant des interactions multiples ; (ii) d'un manque de données permettant de calibrer les fonctions d'interaction ; et (iii) des limites à des approches reposant trop exclusivement sur le couplage pour prendre en compte des phénomènes complexes multi-échelles. Le **nombre d'interactions prises en compte dans les modèles reste faible**. Par exemple, les **interactions binaires**, entre plantes et bioagresseurs ou entre plantes, sont plus souvent représentées que les **interactions multiples**, Florsys et Virtual Grassland étant des exceptions. Peu de travaux, voire aucun, portent, par exemple, sur l'**interaction entre biodiversité souterraine et aérienne**.

La priorité méthodologique correspondante est de **développer des approches permettant la prise en compte de fonctions multiples d'interaction**. L'importante sensibilité des modèles aux fonctions d'interaction rend hasardeuse les approches s'appuyant sur une somme de briques de base dont les fonctions d'interaction ne seraient pas clairement identifiées. Les approches actuelles fonctionnant par agrégation sont questionnées : peut-on (et comment) **prendre en compte cette complexité autrement que par agrégation de briques** ? Ces approches par « briques de base » doivent continuer à se développer, en bénéficiant de données plus adaptées (voir ci-dessous), éventuellement par le biais d'une **structuration collective**, rendant disponible et opérationnel ce qui a été validé et sélectionné comme
pertinent. Parallèlement, d'autres approches de la complexité doivent être envisagées :
**approches stochastiques** évitant dans certains cas la modélisation de mécanismes d'effet faible (par exemple, *via* l'ajout d'un terme de bruit) ; utilisation de **modèles conceptuels**, apportant des réponses qualitatives à des questions ciblées ; introduction dans les modèles des contraintes liées aux **connaissances qualitatives** sur les mécanismes d'interaction (approches mécanistico-statistiques et modèles à espace d'état), permettant de limiter les besoins en données. Enfin, au-delà des méthodes existantes, il semble nécessaire d'**explorer de nouvelles pistes** pour le développement de modèles calibrés à partir de données dans le cas d'interactions multiples (**assimilation de données**...).

La **rareté des données** fait la spécificité des systèmes en transition ou conduits en agroécologie, en relation avec le nombre d'interactions mises en jeu dans ces systèmes. La modélisation peine à s'appuyer sur un corpus de données diversifiées et de moyen terme, intégrant une variabilité de conditions pédoclimatiques et agronomiques. Une seconde priorité méthodologique est de **mieux utiliser et valoriser les dispositifs d'observation (ORE/SOERE) ou d'expérimentation (expérimentations « système »), et de les faire évoluer** afin qu'ils s'engagent plus **dans le champ de l'agroécologie**. L'IR RZA<fnref n="25" /> mène des travaux complémentaires en agroécologie, en particulier aux échelles larges du paysage et du territoire. L'intérêt de s'appuyer sur des informations issues de la société a été **souligné**. Des initiatives sociétales en agroécologie (CIVAM, chambres d'agriculture, réseau AB,...) peuvent apporter des connaissances expertes et des données sur une diversité de systèmes. Il existe de nombreuses données sur les systèmes en AB dans le monde, comme en témoignent les méta-analyses sur les performances comparées AB/non AB (voir par exemple Fess et Benedito, 2018 ; Knapp et van der Heijden, 2018 ; Schrama *et al*., 2018). La question de leur accès et disponibilité se pose. Les partenariats existent mais ils sont encore peu structurés sur ce plan. Des initiatives de **sciences participatives** peuvent également contribuer à enrichir les contextes d'observation.

* Une seconde priorité scientifique porte sur la **compréhension et l'intégration dans la modélisation, de la nature aléatoire, incertaine, chaotique parfois de certains processus**, en particulier de ceux qui sont en interaction avec des processus abiotiques, notamment avec le climat.

A cette priorité scientifique correspond le besoin de disposer de **méthodes d'analyse des risques dans les systèmes en agroécologie ou en transition vers l'agroécologie**. La notion de risque est importante à intégrer dans des démarches de modélisation prédictive. En agroécologie, elle va de pair avec certains concepts comme celui de la gestion adaptative (gestion qui s'adapte au fur et à mesure de l'évaluation des contraintes) ou de la viabilité (gestion qui assure une dynamique des systèmes au sein d'un espace de viabilité), de résistance aux chocs et aux aléas, notions qui proviennent ou sont aussi traitées dans d'autres disciplines (écologie, gestion...). La notion de risque s'inspire souvent de la littérature économique et mathématique, par exemple de la représentation mathématique de la théorie de la viabilité. La communauté devrait **échanger sur les concepts (résilience, vulnérabilité, flexibilité, robustesse...) et la représentation de la notion de risque**. La notion de résilience notamment devrait être plus mobilisée. Il s'agit par exemple d'instruire la question de la capacité des systèmes agroécologiques à présenter une certaine robustesse vis-à-vis de la

<footnote n="25">²⁵ IR RZA : infrastructure de recherche du réseau des Zones Ateliers.</footnote>
variabilité climatique, par opposition à une adaptation à un optimum sur les années climatiques les meilleures.

En complément de ces priorités scientifiques et méthodologiques, le groupe de travail a identifié
le besoin de « creuser » plusieurs dimensions ou thèmes insuffisamment explorés :

* **Travailler sur la dimension temporelle.** L'agroécologie questionne plus encore que les systèmes conventionnels la dimension temporelle. Du fait de l'importance des interactions entre processus, ceux-ci s'enchaînant dans le temps en lien avec les conditions biotiques et abiotiques (rotation, arrière-effet, variabilité climatique...). Il s'agit de **revisiter les données de long terme**, en prenant en compte l'évolution du contexte de leur acquisition (qui peut biaiser l'analyse). Des approches de type '*pattern-oriented-modelling*' peuvent permettre d'identifier les pas de temps caractéristiques, et donc les données qui seraient à acquérir. Il s'agit aussi de **renforcer les modèles développés avec des objectifs de court terme**. Certains modèles sont développés avec des objectifs de prévision ou de comparaison de scénarios, mais il y a relativement peu de confrontation au réel et au court terme. La scénarisation elle-même fait partie de ce champ.

* **Développer les modèles couplant des processus biotiques et abiotiques, notamment à l'échelle du paysage.** Des modèles commencent à être développés à l'international, mais insuffisamment à l'Inra (50% des modèles). **Les modèles représentant les réseaux trophiques et leur dynamique font également défaut ;** on manque également de modèles basés sur la biodiversité qui représentent simultanément différents processus et **services écosystémiques** et leurs interactions (25% des modèles, souvent des modèles développés par les économistes).

* **Amplifier la prise en compte des composantes biotiques dans les modèles de cycles de nutriments** (GDM, EEZY, CANTIS). Pour l'instant il s'agit surtout de décomposition de la matière organique des sols. La connaissance de plus en plus avancée des communautés microbiennes et de leurs fonctions offre des opportunités. Faire se rencontrer les communautés représentant les fonctions par des équations empiriques et les écologues microbiens, notamment modélisateurs, peut ouvrir de nouveaux fronts de recherche.

* La biodiversité est représentée explicitement dans un nombre important de modèles, via des traits, ou des guildes dans quelques cas, avec des fonctions associées sans que cela se prolonge fréquemment vers la **contribution de ces fonctions à la fourniture de services écosystémiques**. Des approches commencent à être développées, notamment en élevage. Les modèles multi-services écosystémiques sont encore peu présents. Il y a une large **marge de progression pour atteindre la cascade pratiques culturales-biodiversité-fonctions-services**. Un défi porte aussi sur la **gestion des invasions biologiques**, en lien notamment avec le changement climatique, et les changements de systèmes agricoles et forestiers.

* **Inclure la dimension agroécologie dans les outils d'évaluation des performances et des services des agroécosystèmes et dans les modélisations d'accompagnement qui visent une gestion concertée multi-acteurs.** L'évaluation multicritère des systèmes agricoles s'appuie à l'Inra sur la plateforme MEANS, dans laquelle on trouve des démarches de type ACV au sein desquelles les interactions biotiques commencent à être prises en compte. Le cadre DEXi, utilisé pour évaluer la durabilité de systèmes agricoles y compris agroécologiques (MASC, DEXi-IPM, DEXi-fruit ...), prend en compte les interactions biotiques, par exemple dans l'évaluation de l'effet des amendements organiques divers sur la fertilité du sol. Renforcer cette prise en compte de manière à disposer de méthodes d'évaluation multicritères intégrant bien des dimensions biotiques (indicateurs, couplage avec des modèles dynamiques ...) semble important. La modélisation d'accompagnement, qui vise à aider à une gestion concertée multi-acteurs, par le développement de ComMod, de MAELIA, et à favoriser l'action collective pour
la gestion de bouquets de services doit aussi s'articuler avec les modèles d'interactions biotiques.

* Des perspectives de modélisation sont annoncées en lien avec, par exemple : le biocontrôle (approches fondamentales, telles que la modélisation démogénétique des petites populations ou l'étude de la dépendance des insectes vis-à-vis des organismes symbiotiques) ; l'écologie du paysage (régulation biotique, analyse géomatique, épidémiologie ; la régulation des flux d'éléments chimiques et biologiques) ; la symbiose, dont les avantages pour l'agriculture restent encore limités ; l'épidémiologie (stratégies de maîtrise des maladies).

## Les cadres de travail et partenariats

Les apports des départements et des métaprogrammes

* Départements

Des communautés importantes sont présentes dans certains départements (EA, MIA, SPE) qui ont impulsé le développement de communautés de modélisateurs en agroécologie, en particulier par des recrutements ou des réseaux. De nombreux modèles sont développés en inter-département (BAP/EA, GA/MIA, MIA/autres ...).

Les méthodes et usages varient fortement d'un département à l'autre, illustrant leur complémentarité.

Sur la représentation de la biodiversité et des interactions (Figure 1), on note par exemple des profils très différents entre BAP (fortes représentations des compartiments abiotique et acteurs), SAE2 (forte représentation des acteurs, faible représentation du compartiment abiotique, de la biodiversité et des fonctions associées) et EA (proche des résultats à l'échelle Inra, hormis une faible représentation du compartiment « acteurs »).

Représentation de la biodiversité et des interactions

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 1.** Représentation de la biodiversité et des interactions dans les démarches de modélisation au niveau de l'Inra considéré dans son ensemble et de 3 départements de recherche.</figcaption></figure>

Sur l'ancrage aux données et usages des modèles, on note que MIA s'investit fortement sur les questions méthodologiques et d'écologie théorique, mais est en retrait sur l'utilisation des données, la prévision et la scénarisation, au contraire de SA. Ce dernier s'investit peu sur les questions méthodologiques et d'écologie théorique, mais fait souvent appel aux données, avec des objectifs de scénarisation forts. Les résultats d'EA sont proches des résultats obtenus à l'échelle Inra. Il apparaît donc que **développer des travaux en inter-départements est essentiel pour profiter des compétences et approches complémentaires**.
Beaucoup d'initiatives dans le domaine de la modélisation ont été identifiées. Certains modèles, comme en atteste le nombre de publications, ont d'ores et déjà fédéré des réseaux de collaboration entre chercheurs. Il semble important de conforter et de développer les travaux autour de ces modèles. D'autres sont au contraire des initiatives individuelles ou d'équipes, et participent d'une certaine émergence à cultiver. L'inventaire de ces modèles n'est pas connu de la communauté, qui reste faiblement structurée avec l'existence de petits groupes constitués autour d'une méthode ou d'une thématique particulière. Ainsi, la modélisation d'accompagnement est portée par le CIRAD et l'Inra, la plateforme MAELIA par l'Inra (EA, avec SAD et autres départements), la modélisation de la viabilité par le CNRS et l'Inra (SAD). Une priorité est de mieux définir les contours de la communauté travaillant sur la modélisation en agroécologie (au sens du « cœur de cible ») afin qu'elle s'identifie en tant que telle et se structure davantage. Cette démarche devrait être trans-départements et trans-métaprogrammes.

* Métaprogrammes

Les métaprogrammes (en particulier EcoServ, MEM, ACCAF et SMaCH) ont permis de créer des ponts entre thématiciens et modélisateurs, ainsi qu'entre départements, sur des enjeux finalisés, de favoriser des démarches intégrées et transdisciplinaires, assemblant des briques de connaissance, notamment sur des plateformes comme RECORD. En ce qui concerne les outils de modélisation, on note également des différences importantes entre EA (plus forte utilisation des plateformes), MIA (faible utilisation des plateformes, utilisation de modèles à l'échelle populationnelle « agrégée ») et SPE (faible utilisation des plateformes, beaucoup d'approches spatialement explicites).

## Outils et infrastructures mobilisés ou à développer

L'enquête indique que seuls 20% des modèles, correspondant à 20% des publications, sont inscrits dans des plateformes, en particulier RECORD ou CAPSIS. Ceci peut traduire deux choses, soit que la modélisation en agroécologie en est à un stade « pré-plateforme » (objectif de recherche amont plus que de mise à disposition ou de travail collaboratif), soit que les plateformes actuelles sont trop contraignantes pour la modélisation en agroécologie. Les plateformes ne répondraient donc que partiellement au souhait de structuration des modèles.

Le parangonnage de la modélisation en agroécologie réalisé au niveau de l'Inra puis à l'échelle nationale et internationale, a conduit le groupe de travail à proposer, comme première priorité, d'améliorer la connaissance croisée des travaux réalisés dans ce champ. Une première valorisation possible est de faire une **base de données des modèles** pouvant être partagée, notamment à l'échelle nationale (en sachant qu'une minorité de ces modèles utilise les plateformes Inra). Cette base pourrait être ouverte aux modèles « périphériques » (cf. supra) à des fins de partage entre les différentes communautés intéressées. Ce parangonnage pourrait être une **base de réflexion pour la construction d'une e-infrastructure de modélisation en agroécologie**. Un des enjeux est la représentation des connaissances et la définition d'ontologies facilitant le couplage et l'interopérabilité des modèles, le développement d'approches d'ensemble, d'organisation de 'data challenges', hackathons,... Complété et approfondi, ce parangonnage pourrait faire l'objet, à court terme, d'un **article de positionnement**, qui rende compte de l'analyse bibliométrique et qui s'appuie sur le cas de l'Inra, pour analyser les enjeux, forces et faiblesses de la modélisation en agroécologie.

Une des propositions du groupe est donc d'étudier comment structurer la modélisation en agroécologie dans toutes ses composantes : archivage, gestion et analyse des données, modèles, plateformes actuelles ou à créer, outils de gestion opérationnels, scénarios de gestion tactique et stratégique en agroécologie. En effet, le saut à opérer ne semble pas très grand pour évoluer d'une
collection de modèles vers un réseau de modèles. Un modèle étant un outil qui permet de répondre à une question sur un objet, ce réseau pourrait se construire par question.

Cette réflexion doit s'articuler avec les infrastructures productrices de données, en s'appuyant là aussi sur une ontologie des données et une interoperabilité des bases de données. Ceci a été pris en charge par la cellule Ecoinformatique, dans l'IR AnaEE-France. Les MP peuvent accueillir des projets sur ce thème (EcoServ). Plus généralement, les IR productrices de données doivent engager une réflexion pour s'engager plus dans le champ de l'agroécologie, en s'y inscrivant dans le temps et dans un cadre de type FAIR ('Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable') pour en faire bénéficier la communauté. L'IR RZA, ou certains sites Inra d'OZCAR, hébergent des travaux s'inscrivant dans le cadre de l'agroécologie, en particulier aux échelles du paysage et du territoire, qui sont complémentaires et utiles aux modélisateurs.

## Partenariats académiques nationaux et internationaux

Le partenariat avec l'Inria est important, notamment avec les départements les plus impliqués dans les développements méthodologiques comme MIA. Parmi les thèmes d'intérêt de la collaboration, les approches qualitatives ou symboliques, ou mixtes, davantage développées dans certains départements (MIA, SPE, CEPIA, par exemple les réseaux INCOM de CEPIA ou ModStatSAP de MIA-SPE-SA ; ou quelques initiatives dans EA et PHASE), pourraient faire l'objet de discussions dans le cadre du partenariat Inra-Inria. Le partage et l'apprentissage de ces approches pourraient se faire via une école-chercheur dédiée.

Certains travaux sont développés avec le CNRS, plus sous la forme de partenariat de proximité que de partenariats construits institutionnellement, aux échelles locales comme nationales. Les infrastructures partagées (RZA, AnaEE...) contribuent à ce que se nouent des partenariats autour de la modélisation en agroécologie. Enfin, le lien entre adaptation au changement climatique et agroécologie peut mobiliser le partenariat avec Météo-France (par exemple, outils de prévision des risques).

Une communauté de recherche active s'est construite entre l'Inra, le CNRS et le CIRAD autour du réseau COMOD et de la plateforme CORMAS, avec l'organisation d'écoles-chercheurs, pour former et promouvoir cette méthode et pour maîtriser la plateforme de modélisation CORMAS. Des travaux sont faits en agroécologie pour accompagner les transitions et intégrer des dimensions sociologiques.

L'enquête indique peu de liens à l'international. Beaucoup des publications relatives aux modèles inventoriés sont issues d'auteurs de la communauté française. La richesse actuelle indique cependant une maturité pour certaines qui devrait leur permettre de se positionner à l'échelle européenne et internationale.

La requête sur le WoS indique la bonne place de certains chercheurs Inra (5 parmi les 20 les plus cités) et la prédominance de l'Inra sur ce thème (cf. rapport complet, Monod et al., 2018). Par contre, l'agrégation par pays, tous organismes confondus, indique la prédominance des USA, de la Grande-Bretagne ou de l'Allemagne sur la France. L'analyse indique clairement les domaines où l'Inra a une place dominante (adventices) et ceux où il contribue (méthodes d'évaluation). L'analyse indique des dynamiques de développement de modèles sur le long terme, portées par des gros modèles adaptables et adaptés à différentes situations, construits en lien avec des supports expérimentaux de long terme. Ce sont des facteurs de développement et de lisibilité de la modélisation en agroécologie qu'il faut prendre en compte à l'Inra.
Un frein important reste l'absence d'organisation sur ce domaine, en particulier en Europe, et plus encore en Europe du Nord. Différentes voies sont à explorer : les infrastructures productrices de données (comme TERENO en Allemagne), d'où peuvent émerger des collaborations ; un lobbying pour que la modélisation en agroécologie apparaisse dans les mots-clés des prochains instruments, soit directement (« agroécologie »), soit indirectement (« zéro pesticide », « recyclage » ...) ; enfin, l'Inra pourrait être plus présent dans des colloques clés, comme MODSIM où la communauté concernée se construit.

## Partenariats socio-économiques et de transfert pour l'innovation

Le potentiel de partenariat existe, mais reste encore insuffisamment développé, la modélisation en agroécologie étant encore trop en amont, trop éloignée de la complexité des situations réelles. Ce partenariat socio-économique se construit sur trois segments : (i) les données utiles pour faire progresser la modélisation en agroécologie ; (ii) le passage des modèles de recherche à des modèles opérationnels (systèmes d'alerte, de risques ...); et (iii) le transfert en principes d'action des connaissances en agroécologie issues des modèles.

Les essais systémiques en agroécologie de la recherche ont souvent une information riche, mais sont peu nombreux. Les infrastructures de recherche (ISC de l'Inra, ou IR nationale) y contribuent (réseau SEBIOPAG, Zones Ateliers ...), notamment aux échelles du paysage. Certaines infrastructures (AnaEE) pourraient permettre d'amplifier le registre d'étude des pratiques en agroécologie (diversification végétale ou animale ...). Une analyse de la contribution des dispositifs de l'Inra (ISC) à tout ou partie de la modélisation en agroécologie serait intéressante, en allant jusqu'à leur lien à la modélisation.

La diversité des pratiques agroécologiques inciterait à développer des partenariats avec la société, sur des agricultures pionnières (CIVAM, GIEE ...), sur des outils de partage d'expériences (Solagro, PEPS ....). Soulignons l'opportunité de données nouvelles (capteurs, télédétection haute fréquence – haute résolution). Traiter de l'articulation données – modèles reste un enjeu important (cf. atelier sur les données du séminaire de 2014). Certaines données peuvent être difficiles à acquérir, ou captées par certains acteurs (notamment à l'échelle de l'exploitation) qui peuvent vouloir se les approprier pour développer des services (prévision des risques ...) à des fins commerciales. C'est un point de vigilance.

Le passage et le transfert des outils de la recherche à des systèmes opérationnels (système d'alerte ...), s'opèrent soit directement, soit par le biais des instituts techniques (IDELE par exemple). La demande publique existe également (cf. séminaire de 2014). L'analyse de l'offre et la demande en modélisation, et au-delà en Outils d'Aide à la Décision, émergente, pourrait être prise en charge dans un domaine d'innovation, par exemple le DI Agriculture numérique.
# Quelle contribution des agroéquipements à l'agroécologie ?

## Périmètre, bilan et priorités

### Périmètre

#### Les limites de l'existant

Divers documents d'orientation de la recherche abordent la thématique de la place des agroéquipements sensu lato dans l'adaptation de l'agriculture aux nouveaux enjeux. Le rapport Agriculture et Innovation 2025 (Bournigal et al., 2015) consacre quelques actions à la robotique agricole et d'autres à l'appui au déploiement de l'agroécologie. Le rapport sur la triple performance de l'agriculture (Machenaud et al., 2014) porte lui aussi l'accent sur ce que les agroéquipements doivent réaliser pour porter l'ambition d'une performance élargie sur les critères économiques, environnementaux et sociaux. Il reprend des conclusions que le rapport sur les agroéquipements (Bournigal, 2014) mettait lui aussi en avant.

La logique qui y est développée tourne autour d'une idée simple : si par une meilleure connaissance des besoins des plantes et des animaux on peut moduler au plus juste les interventions et les apports d'intrants, alors le système sera plus vertueux car :

* plus économique, évitant les gaspillages et les pollutions inutiles ;

* plus favorable à l'environnement car moins dispendieux en énergie fossile et moins créateurs de « fuites » du système qu'il faut ensuite venir corriger ;

* plus socialement juste car réduisant la pénibilité du travail, tenant mieux compte des spécificités de chaque situation, potentiellement support du bien-être animal, plus en phase avec les cahiers des charges, les circuits courts, le bien des consommateurs ...

En bref, la technologie en marche peut, si elle est utilisée convenablement, être source majeure de progrès, voire parée de presque toutes les vertus.

Nous pourrions ici facilement reprendre les grandes lignes qui sont déployées dans ces documents car elles sont en partie ce que la technologie est effectivement en train d'offrir et en même temps elles restent d'une grande actualité car toutes les agricultures (du monde) n'y ont pas accès, tous les agriculteurs ne sont pas équipés, toutes les avancées possibles ne sont pas réalisées.

Un exemple : la technologie des pulvérisateurs permet de moduler la dose apportée à la vitesse d'avancement, elle permet de couper les tronçons qui ne sont pas au dessus d'une zone à traiter, elle ajuste automatiquement la hauteur de la rampe à la hauteur de la végétation pour éviter les zones de double traitement ou les 'trous', elle permet de ne pas mélanger à l'avance l'eau et le produit de traitement ; le bouchon standardisé vient se visser et se dévisser sur le pulvérisateur sans nécessiter aucun contact ; des mouchards enregistrent l'intervention et pré-remplissent les fichiers informatisés de suivi, des récupérateurs ou dispositifs permettent de mieux confiner la pulvérisation qui ne part plus dans la nature ; des buses « antidérive » limitent les pertes hors des zones ciblées ; l'intervention est possiblement mieux synchronisée sur la présence avérée du risque phytosanitaire et des conditions météorologiques pour que le traitement soit optimal et donc que les doses appliquées soient les plus faibles possibles. Sans même cumuler toutes ces avancées et à condition d'y mettre le prix, les usages de phytosanitaires peuvent facilement baisser dans une fourchette de 10 à 30% sans réduction d'efficacité. Qui peut se lever et dénoncer les bienfaits de cette tendance ? D'autant, qu'en face, la majorité du parc des pulvérisateurs reste obsolète et présente pour plus de deux tiers d'entre eux le
réglage « sortie d'usine », c'est-à-dire sans adaptation aux conditions locales. Difficile de dire que l'information et les savoirs nécessaires n'ont pas été délivrés puisque les agriculteurs ont tous suivis et obtenus leur 'Certiphyto' au cours des cinq dernières années.

Dans l'absolu, il n'y a donc pas de problème à suivre un chemin largement emprunté à en devenir une avenue, s'engouffrer dans la brèche pour souligner l'intérêt de la technologie et prôner d'avancer rapidement dans ce sens (Bellon-Maurel et Huyghe, 2017). Pour autant, ce n'est pas ce que l'on va faire dans la suite de ce document et, ceci pour trois raisons :

* Le message a été martelé et il n'y a pas vraiment de raison de renforcer cette ligne qui est maintenant largement comprise et diffusée.

* Il y a quelques exceptions comme exploiter la capacité à moduler la fertilisation traduite dans une carte mais la science agronomique, l'écologie, les sciences de gestion, la géographie ne sont que très marginalement embarquées dans cette avancée avant tout technologique, portée par les sciences de l'ingénieur, l'algorithmique, la robotique, la géolocalisation par guidage, la connexion sans fil de capteurs physiques, le couplage des informations dans un système pilotant des électrovannes mais surtout par le foisonnement d'offres de service aux agriculteurs et aménageurs paysagers qui se déploient avec l'avènement du numérique portant la R&D en agriculture.

* Cette révolution numérique étant dans la continuité de 70 ans d'innovations en agriculture est bien perçue et légitime. Elle aura donc lieu de toute façon, que l'agroécologie deviennent un paradigme dominant ou pas. Dans un certain sens, elle peut même contribuer à faire régresser ou reculer le nécessaire avènement du paradigme agroécologique en rendant le modèle d'agriculture industrielle plus logique, plus cohérent. Donc discuter ici d'agroéquipement pour l'agroécologie si l'agroécologie n'en ressort pas grandie ou facilitée, cela n'a plus vraiment de sens maintenant que le pli est pris. Ce qui cristallise la distinction que l'on fait sur l'ambition, c'est l'absence possible dans ces documents d'orientation de tout recours aux processus biologiques dans le fonctionnement de l'agroécosystème. En fin de compte, ce que ces documents proposent est à la fois immense, car tous les secteurs sont concernés, et peu ambitieux voire timoré car se cantonnant quasi exclusivement à l'étape d'optimisation, presque en amont de la première étape d'efficience d'une échelle ESR. Se faisant, la technologie renforce le système devenu dominant sans jamais vraiment le remettre en cause.

Partant de ce constat et de cette analyse, le groupe de travail s'est attelé à capter ce que les agroéquipements pouvaient apporter à l'agroécologie. Sans jamais renier l'intérêt et l'importance d'une agriculture de précision, nous avons cherché à imaginer et étayer les pistes de ce que la recherche pourrait être bien inspirée de travailler et de prioriser pour que les processus biologiques et leur traduction dans la dynamique des flux et la couverture des fonctionnalités soient au cœur des dispositifs de l'agriculture de demain. Même en se projetant sur un court terme de 3 à 5 ans, nous pensons que cette posture est porteuse d'ambition, d'identification de fronts de sciences pour la biologie, de sérieuses pistes pour résoudre ou à minima contribuer à la couverture des défis auxquels l'agriculture fait face, par exemple : renouveler en profondeur la conception de la protection des plantes que l'agriculture a toujours mis au cœur de ses préoccupations depuis l'antiquité ; exporter de la biomasse sous forme de grain, de fibre, de lait sans pour autant déséquilibrer le fonctionnement ni déstocker massivement du carbone ; ou bien encore placer les principes de robustesse, de résistance et de résilience au cœur des systèmes déployés pour qu'ils passent avec un certain succès à travers les aléas d'ordre divers (climatiques, économiques ou sanitaires).

Là où l'agriculture de précision visera principalement l'optimisation d'intrants essentiellement externes, notre définition de l'agroécologie s'envisage dans la volonté de leur internalisation au
système embrassé, de leur intégration dans l'agroécosystème rendu plus autonome, de leur disponibilité (ce qui nécessite de gérer les flux et reconstituer les stocks) et de leur efficience. Cette intégration portée par l'agroécologie implique des reconceptions et des évolutions dans l'évaluation de performances étendues à la couverture des services écosystémiques comme reflets de l'état de santé du système. Le biologique est au centre. Certains agroéquipements permettent ou facilitent cette internalisation effective. Ils couvrent la conduite du diagnostic, le pilotage des processus biologiques en équilibre dynamique, l'évaluation de la fonctionnalité du système et de la couverture des propriétés traduisant son (bon) état de santé.

En s'intéressant aux processus, les avancées permises par ces agroéquipements ne sont pas cantonnées à l'agriculture des pays tempérés, ni à la seule agriculture conventionnelle, mais elles viennent enrichir l'ensemble des agricultures. Les champs d'applications majeurs que l'on peut envisager concernent :

* La réalité et les mécanismes déclencheurs de stimulation des défenses internes (comme en partie prôné par la biodynamie).

* Les régulations naturelles (en partie mises en exergue par l'AB).

* L'occupation des niches écologiques et leur préservation (en partie prônées par l'agriculture de conservation).

* La valorisation des complémentarités entre organismes pour réduire la compétition et créer des synergies (prônée par l'AB, la biodynamie, l'agriculture de conservation...).

* La reconstitution des stocks et le maintien des paramètres de l'environnement dans une gamme qui respecte les particularités locales de l'environnement et ses potentialités, mobilisant pour ce faire le bouclage des cycles à travers le recyclage, la sobriété et l'efficience des ressources mobilisées.

## • Eléments bibliométriques

La difficulté rencontrée pour bien cerner le périmètre se trouve dans l'imprécision et la rareté du corpus scientifique spontanément identifiable à travers la bibliométrie (analyse du WoS). L'intersection des références traitant d'agroécologie avec celles traitant d'équipements au sens large génère un ensemble de très petite envergure. L'intersection d'un secteur recouvrant l'agroécologie puis son extension à l'ingénierie écologique en agriculture d'un côté, et le machinisme étendu à la tractorisation, la robotique, l'imagerie, les capteurs et l'ensemble de l'ingénierie mécanique en agriculture, est au mieux de quelques centaines de publications, soit moins de 0,01% des références des sciences mécaniques. Le contenu de cette intersection semble en première instance faire ressortir des thématiques autour de la prévision météorologique, de la place de la télédétection et de la proxi-détection dans la caractérisation de la diversité des situations, de la caractérisation des hétérogénéités à différentes échelles, du suivi du tassement et de ses effets sur l'activité biologique et le fonctionnement des sols, ou bien encore du pilotage de l'irrigation ; côté méthodologique, une large place est occupée par l'usage des techniques de 'machine learning'. Chacun de ces points semble largement faire référence à des enjeux préexistants bien identifiés mais renforcés par l'expression des préoccupations agroécologiques finalisées.

Le croisement des disciplines fondatrices d'agronomie et d'écologie n'allait déjà pas toujours de soi ; le rajout d'une composante disciplinaire en machinisme ou en sciences de l'ingénieur amène à viser des communautés scientifiques qui n'ont sans doute que peu de points et d'intérêts communs. Une analyse critique approfondie pourrait donc s'avérer nécessaire. En première instance, on peut suggérer que des besoins de développements scientifiques n'aient pas encore émergé qui ne soient pas traitables par les approches (mono)disciplinaires existantes en agronomie, écologie, géographie, télédétection ou sciences de gestion. Vue à travers les outils et approche de pilotage de l'ingénierie,
l'agroécologie serait ainsi encore dans une phase d'appropriation des briques disciplinaires plus que dans le déroulement d'objets majeurs qui lui soient originaux.

Ce relatif 'no man's land' de la communauté scientifique contraste avec les nombreuses conventions qui toutes poussent à déployer rapidement l'agroécologie. En reprenant par exemple l'analyse de Sivakumar et al. (2000) : 'Three International Conventions which have a bearing on sustainable agriculture including the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCC), the Convention on Biological Diversity (CBD) and the United Nations Convention to Combat Desertification (UNCCD) were negotiated and ratified since 1992. The World Food Summit Plan of Action (WFSPA), which was developed in 1996, includes several commitments to make agricultural production sustainable'. Le flot des conventions ne s'est pas tari depuis, et la FAO a notamment investi le thème<fnref n="26" />.

* **Enjeux**

Suivant notre définition, les **enjeux cognitifs** touchent la caractérisation du fonctionnement de l'agroécosystème, la couverture des régulations biologiques, l'estimation du potentiel de mobilisation de processus tels que la prédation, la libération d'éléments fertilisant par dégradation de la matière organique, la capacité de stockage de carbone, le potentiel de rétention d'eau (Dobriyal et al., 2012), la mobilisation de mécanismes d'immunité et de résilience des organismes. Ils impliquent la maîtrise de la chaîne qui passe de la collecte d'informations à sa traduction dans une capacité de modulation via les processus biologiques sous-jacents. Plus largement, ils impliquent des articulations avec les secteurs amont et aval de l'agriculture dans le choix des espèces et variétés, le pilotage modulé des hétérogénéités et la traçabilité généralisée des modes de production jusqu'au consommateur.

Il y a aussi un saut qualitatif à franchir : non seulement il s'agit d'intégrer les hétérogénéités constatées de l'environnement pour moduler au mieux et localement la réponse en vue de proposer à chaque situation la réponse la plus adaptée, mais plus encore on peut soutenir une stratégie autour d'une hétérogénéité et d'interactions que l'on pilote. Le maintien à un niveau expressément élevé de ces interactions biotiques confère des propriétés intéressantes en termes de répartition des risques, de meilleure couverture de toute l'étendue de chaque situation, de moindre stress pour les organismes qui trouvent des conditions plus adaptées à leurs besoins, de moindre prévisibilité pour les pathogènes et ravageurs, etc. En somme, l'agroécologie, loin d'orienter les espèces et les systèmes vers une spécialisation et une sélection univoque, accepte la variabilité et la diversité comme sources pour accroître la performance étendue des systèmes face à un environnement moins artificialisé par différents intrants susceptibles de déséquilibrer les écosystèmes.

Il y a des implications évidentes sur la capacité des équipements à faire face et à gérer les hétérogénéités rencontrées pour moduler la réponse apportée et préserver les bénéfices en termes de fonctionnalité et de robustesse. La transition numérique s'est avérée un outil puissant pour gérer les spécificités de la multitude apportant une réponse adaptée à chacun<fnref n="27" />, tout en déroulant un processus global. Il y a donc des besoins de :

o Caractérisation, y compris des situations d'incompatibilité ou d'inadaptation (place accordée à la caractérisation à l'aide de marqueurs appropriés des situations de stress des plantes et des animaux).

o Capacité de modulation des itinéraires tenant compte de la situation rencontrée.

<footnote n="26">²⁶ www.fao.org/agroecology/fr/</footnote>

<footnote n="27">²⁷ L'arrivée du numérique en médecine a par exemple permis d'apporter des traitements adaptés aux particularismes de chaque patient. Le numérique a aussi facilité la caractérisation d'effets faibles ou différés à travers la taille de cohortes que l'on peut mieux caractériser.</footnote>
* Adaptation à la diversité pilotée.

* Enregistrement pour un suivi dans la durée et, du coup, plus orienté sur la dynamique du processus suivi que sur la valeur absolue atteinte.

* La place accordée à la capacité à soutenir des aléas prend beaucoup d'importance et renvoie donc logiquement sur la couverture des fonctionnalités sur des échelles d'espace et de temps plus larges qu'à l'accoutumée.

Les grands enjeux cognitifs de base semblent là. Ils doivent de plus être traduits dans des moyens de pilotage des processus mobilisés. Les **finalités**, quand on s'intéresse aux agroéquipements, sont rendues compliquées par le fait que les équipements ne sont qu'un petit bout du processus à réaliser ou couvrir<fnref n="28" />. D'ailleurs, il semble symptomatique de constater que les rapports sur les agroéquipements (Bournigal, 2014) et sur Agriculture et Innovation 2025 (Bournigal et al., 2015) ne développent les attendus de couverture et de caractérisation du fonctionnement biologique que dans des termes généraux relevant du diagnostic d'un défi plutôt que de sa résolution.

Pour autant, les agroéquipements et plus largement ce qui rentre dans le cadre pour l'action (OAD, tableaux de bord, prévisions, cartographie ...) symbolisent le rapport à l'action et la couverture de sa facette d'appropriation par le plus grand nombre. **On comprendra donc que le rapprochement des termes agroécologie et agroéquipements cerne, en fait, la fourniture des moyens, outils de pilotage et d'accompagnement pour permettre l'adoption de pratiques à portée agroécologique à travers un suivi fin du fonctionnement de l'agroécosystème.** En somme, l'intitulé de ce thème renverrait assez largement à l'acquisition des connaissances et sa chaîne de traitement à même de permettre, dans sa facette finalisée, le pilotage de l'ingénierie agroécologique.

## Les avancées scientifiques majeures des 3-5 dernières années

Une interrogation élargie du public ferait prioritairement ressortir deux fronts technologiques : la généralisation du **guidage GPS** ouvrant la voie à la différentiation des actions pour tenir compte d'un contexte très local et la profusion des **services d'accompagnement de la décision** permis par l'analyse de données de masse, couplé à la généralisation des outils issus de l'IA. Telles sont les avancées vécues sur le terrain et portées par le marché. Elles relèvent de l'agriculture de précision plus que de l'agroécologie et elles s'inscrivent majoritairement dans la continuité de l'agriculture conventionnelle actuelle. Sur ce registre, on peut dire que le monde scientifique n'est que modérément mobilisé au delà de la généralisation d'approches de spatialisation des processus suivis *via* leur dimension géoréférencée (Andrew *et al.*, 2015 ; Badenko *et al.*, 2015).

Plus de 10 ans après le 'Millennium Ecosystem Assessment', l'effort de recherche se concentre sans doute plus sur la caractérisation du fonctionnement de l'écosystème sous différentes contraintes anthropiques et climatiques et la couverture des services écosystémiques (Burkard *et al.*, 2012 ; Van Zanten *et al.*, 2014) et la fiabilité que l'on peut accorder aux estimations et mesures (Landuyt *et al.*, 2015 ; Mira *et al.*, 2016) ou encore les conséquences sur des compartiments plus difficilement observables (Baveye *et al.*, 2016).

On a mentionné la place qu'occupait l'accumulation de la biomasse issue de la photosynthèse. Pour couvrir les situations où la gestion de la biomasse s'avère un objet d'optimisation (Bardgett et McAlister, 1999 ; Haberl et Geissler, 2000 ; Tilman et Lehman, 2006), des développements de systèmes

<footnote n="28">²⁸ Si on se cantonne aux développements d'ordre biotechnique, les processus biologiques communément cités comme devant être mobilisés couvrent les bases de la tolérance et de la résistance ou de l'immunité, la capture des ressources dont l'interception de la ressource lumineuse, les chaînes trophiques dont les symbioses et les régulations naturelles, l'occupation des niches écologiques et la synergie entre organismes, l'effet direct ou indirect des activités biologiques sur les états du milieu (par exemple, porosité et aération des sols, capture et efficience de la réserve en eau, bilan du carbone stocké).</footnote>
de cultures originaux ont eu lieu dont on peut dire qu'ils mobilisent le principe agroécologique d'occupation élargie des niches écologiques pour limiter la compétition entre organismes, favoriser les complémentarités, renforcer l'autosuffisance interne et valoriser les synergies. A différentes échelles, de la plus fine à la plus large, les développements scientifiques concernent les interactions biotiques, les peuplements plurispécifiques complexes, l'agroforesterie, la mise en valeur des atouts de systèmes alliant polyculture et élevage (Beringer et al., 2011 ; Finney et al., 2016 ; Carlsson et al., 2017). Certains y adosseront aussi les agrosystèmes hautement productifs de biomasse qui visent à maximiser l'énergie solaire capturée en entrée de système. Pour ces différentes situations, le recours à des outils de pilotage et, parfois à des agroéquipements dédiés, peut être sollicité. Ainsi, et toujours en gardant en tête de proposer une forme de rupture dans la conduite des agrosystèmes, on pourra retenir quelques avancées significatives depuis le premier chantier agroécologie conduit en 2012 :

* Les efforts de synthèse sur les coûts et bénéfices de la diversification (SAD).

* La mobilisation des animaux comme sentinelles de leur environnement (notamment SPE sur abeilles) et plus généralement à la miniaturisation du radiotracking ouvrant la voie au 'biologging' (EFPA).

* L'automatisation de la caractérisation de l'environnement et des animaux (phénotypage à haut débit) pour mieux évaluer puis valoriser l'interaction génotype × environnement (GA, PHASE, EFPA et BAP ; dans une moindre mesure SPE) ou mieux quantifier leur santé (bien être animal et quantification de l'état immunitaire des plantes).

* Le développement des approches spatialisées en statistiques, représentation des données, archivage, modélisation (MIA, SPE et SA sur l'épidémiosurveillance et la gestion des crises sanitaires ; EA et plus largement l'ensemble des départements).

Peu de ces avancées semblent expressément traduites dans des outils dédiés, bien que certains soient assez largement mobilisés.

## Quelques 'success stories' impliquant l'Inra

Les travaux sur agroéquipements sensu stricto sont largement en dehors du périmètre couvert et revendiqué par l'Inra. Aucun des 13 départements n'est spécifiquement organisé sur ou autour des sciences de l'ingénieur et de la mécanisation. Les partenariats avec certaines équipes du CNRS, des Universités ou du CEA ne sont pas particulièrement développés sur ce secteur, ce qui fait que l'expertise n'est pas non plus très prégnante dans les UMRs, voire dans les LabEx ou IdEx auxquels les unités sont rattachées. Il faut descendre au grain des initiatives et projets pour disposer d'exemples emblématiques, souvent plus tournés vers la couverture de nos propres besoins de recherche que vers une ambition de transfert à la profession.

* Des outils de phénotypage à large échelle pour une prise en considération effective

La dynamique est portée du côté végétal par les initiatives du projet PHENOME dans le cadre des investissements d'avenir, notamment sur Montpellier, Dijon, Clermont-Ferrand, et dans une moindre mesure Angers. Il existe un symétrique du côté animal (projet CASDAR Morpho3D de Phénotypage morphologique par imagerie 3D et projets européens SMARTCOW ou Aquaexcel2020).

Ces travaux mobilisant les unités de recherche comme les installations et unités expérimentales pavent les avancées vers trois innovations majeures :

* La quantification et la qualification des caractéristiques de robustesse, résilience, plasticité que l'agroécologie peut mobiliser. C'est tout particulièrement adapté à un enjeu porté en élevage de mieux caractériser la propriété de résilience, peu étudiée jusqu'à présent faute de phénotypage à
haut débit, d'intégrer explicitement la santé et le système immunitaire, l'état des réserves et leurs variations avec l'imagerie 3D, la capacité à se reproduire, etc.

○ La prise en compte des **hétérogénéités au sein des parcelles et des troupeaux** que l'on peut non seulement caractériser mais piloter de manière différenciée. Ceci peut se traduire par une meilleure résilience face aux aléas et par une possible valorisation de l'articulation de la performance à la durabilité à l'échelle des exploitations.

○ La **prédiction génomique de la valeur des individus** qui va se développer rapidement (par exemple, en élevage bovin) ouvre la possibilité de prédire et donc d'intégrer ces nouveaux caractères<fnref n="29" />. En gérant de manière différente les individus au sein d'un troupeau, on peut mieux étaler les risques mais aussi diminuer la compétition entre individus en jouant la carte de la complémentarité. Adossé à une traçabilité accrue, il n'y pas forcément d'incidence pour la collecte et la mise en marché.

* Développement de méthodologies et appareils associés permettant de caractériser les risques écotoxicologiques attachés aux usages de certains intrants agricoles.

Ce secteur profite des avancées méthodologiques mais le corpus scientifique fait assez largement appel à des connaissances acquises en écotoxicologie. Un secteur semble toutefois prendre forme dont on ignorait sans doute l'étendue, celui du dialogue ou de la signalisation et des effets induits sur la réussite des organismes au sein des communautés (voir par exemple Musilova et al., 2016). Un champ d'application touche directement le suivi puis le pilotage des interactions à fort potentiel bénéfique.

Cet apport œuvre en soutien à l'évaluation étendue des coûts et bénéficies de différents choix de conduite agricole. Ponctuellement, les avancées scientifiques se traduisent dans la modification des règlementations, l'interdiction réaffirmée des néonicotinoïdes ayant valeur d'exemple emblématique, mais la réduction du risque de lessivage du nitrate, traduite notamment par la règlementation sur les CIPAN, peut aussi être évoquée.

Les activités correspondantes sont menées par des équipes et unités des départements EFPA, EA, SPE essentiellement, en phase avec quelques enjeux soutenus par le métaprogramme SMaCH, et en lien avec la partie « sol » de MEM : les équipes leader sur la qualité de l'eau de EFPA (UMR CARRTEL-Thonon, ESE et U3E-Rennes, Ecobiop-St-Pée), l'UMR EcoSys sur Versailles-Grignon concrétisé dans son projet d'unité, l'UR Abeille et Environnement en Avignon ainsi que l'UE Entomologie du Magneraud, et dans une moindre mesure Agroécologie à Dijon, System à Montpellier ou encore Agir à Toulouse. Les méthodologies mobilisées concernent notamment l'usage des technologies RFID, l'élevage des naissains sur milieu artificiel, la calibration de l'activité enzymatique des sols ou bien encore l'évaluation du potentiel d'activité biologique. De leur côté, les voies de dialogue de l'interaction plante x plante sont travaillées au sein de SPE et de BAP (par exemple au LIPM).

En perspective, la caractérisation de la couverture en continu des besoins (azotés) des cultures autorise différentes pistes d'optimisation dont une traduction largement diffusée est la cartographie des hétérogénéités au sein des parcelles réalisée par drone. Une mesure des carences sur les plantes compléterait utilement les besoins pour permettre des pilotages au plus près de ce que les plantes peuvent absorber et valoriser (Ravier, 2017). Le pilotage dynamique de la fertilisation en remplacement d'une approche prédictive des bilans peut être considéré comme emblématique de la dimension agroécologique.

Si les avancées sont notoires y compris dans la mise au point de normes, la transformation de ces avancées de laboratoire dans des dispositifs plus ou moins automatisés ou rendus accessibles au plus grand nombre reste à mener. Par exemple, comment rendre compte de l'état réversible de carence d'une plante pour un pilotage dynamique de la fertilisation ? Cette question constitue un cas d'école de ce qu'il faudrait rendre accessible aux agriculteurs.

* Avancées en ingénierie agroécologique en culture sous abris

<footnote n="29">²⁹ Thème en lien direct avec le Thème 4, ce groupe de travail regardant plutôt la facette de caractérisation des traits recherchés et leur mesure plus ou moins automatisée sur des pas de temps permettant l'intégration et l'articulation aux informations génomiques collectées par ailleurs.</footnote>
Diverses techniques sont dès à présent disponibles pour le déploiement d'une ingénierie agroécologique en culture sous abris avec gestion des ravageurs par solarisation, aspiration, pièges, lâchers d'auxiliaires, plantes pièges, usage de plantes relais, fermetures des ventaux en cas de signalisation de nuages de spores avec risque de contaminations aériennes, capture d'une partie des rayonnements solaires, etc. Ces pratiques d'ingénierie nécessitent souvent des équipements dédiés et couvrent une gradation de pratiques que l'on considérera comme diversement mobilisatrices de la biodiversité, favorables à l'environnement et à la santé et durables.

Au sein de l'Inra, ceci passe par la mobilisation d'un pôle étalé dans un triangle Avignon, Sophia, Alenya, avec quelques équipes et projets phares notamment en soutien au déploiement du biocontrôle. On peut citer le montage de l'UMT Fiorimed<fnref n="30" /> et d'une plateforme d'accompagnement, complété par quelques ouvertures via des applications smartphone (Bordeaux).

A noter aussi dans ce domaine l'articulation à l'enseignement avec différents modules de l'UVED<fnref n="31" />, notamment *ECOHORT - La conception de systèmes horticoles écologiquement innovants*.

Dans tous les cas, l'expertise et le savoir-faire dispensés sont très orientés par et sur le fonctionnement biologique *sensu lato*. Cette posture autorise des approches à priori plus vertueuses et durables, faisant elles-mêmes appel à des agroéquipements quand cela s'avère nécessaire. Le lien aux équipements et outils d'accompagnement est donc assez logiquement plus indirect que direct.

* Rendre compte de l'activité biologique

Puisque c'est un point fort des axes de recherche à couvrir, il peut paraitre pertinent de détailler un set de travaux positionné sur la thématique. Très axé sur les substances à l'état de traces (interactions entre organismes via des hormones, signalisation du dialogue plante/plante) ou les activités biologiques prenant place dans des compartiments difficilement accessibles, à l'instar du sol (optodes pour la mesure du pH ou de la concentration en CO₂ dans le sol au voisinage des racines ; Blossfled et al., 2013) ou de l'eau. En terme d'équipements, les travaux sont conduits avec du matériel pour l'expérimentation mais on peut assez facilement visualiser ce que cela peut recouvrir pour une caractérisation élargie, fiable et à moindre coût.

## Priorités scientifiques – fronts de science – priorités méthodologiques

La priorisation scientifique peut être organisée en quelques grands domaines :

* Des outils et des approches pour la valorisation de la biodiversité dans son contexte local

Les approches antérieures de modernisation de l'agriculture intensive en milieu tempéré ont largement contribué à simplifier la conduite par une plus grande homogénéisation des entités de production tant animales que végétales, facilitant la diffusion généralisée des voies de progrès. La conduite des systèmes agroécologiques suscite un intérêt croissant pour valoriser la diversité intra- ou interspécifique comme un moyen privilégié d'accroître les capacités de résilience et d'efficience des systèmes de production. Ces derniers peuvent fonctionner sur une base très productive même si une partie de la biomasse doit rester sur place pour soutenir l'activité biologique, permettre le maintien des chaînes trophiques et des régulations attenantes et garantir la couverture de fonctionnalités indispensables à l'écosystème. Cette conduite agroécologique cherche aussi à mobiliser les caractéristiques et propriétés propres de l'environnement local comme autant de conditions sur lesquelles appuyer la démarche de durabilité. Ceci plaide pour un phénotypage en continu et assez large pour englober la couverture des besoins des organismes ainsi que les fonctionnalités qu'ils y exécutent. Déjà de nombreux travaux et projets visent à mieux identifier les propriétés et tirer parti de cette double source de diversité, externe (l'environnement local) et interne (ce que l'on y introduit

<footnote n="30">³⁰ https://www.umt-fiorimed.fr/</footnote>

<footnote n="31">³¹ https://www6.inra.fr/uvae/Ressources-UVAE/Types-de-modules/Ingenierie-agroecologique</footnote>
et que l'on pilote)<fnref n="32" />. Il s'agit donc ici de voir comment ces connaissances peuvent être mobilisées par les acteurs.

Sur ce domaine, l'Inra occupe une place reconnue sur la caractérisation des hétérogénéités à différentes échelles dont la dimension paysagère (en lien avec le Thème 3), l'articulation du phénotypage végétal et animal aux avancées sur la connaissance des génomes (en lien avec le Thème 4). Plus ponctuellement sont menés des travaux pilotes mais reconnus sur la valorisation de la biodiversité dans des couverts hétérogènes (agroforesterie, associations végétales y compris en prairie et en forêt mixte, mélanges variétaux, etc.). La caractérisation des propriétés résultantes de robustesse face aux aléas, de productivité, etc. sont souvent au cœur des travaux conduits. Des capteurs, des campagnes de mesures, de la cartographie, sont mobilisés pour cela plus que des (agro)équipements au sens strict et on déborde donc progressivement de ce thème lorsque l'on cible les services écosystémiques.

* **Couverture des services écosystémiques inféodés à la production agricole**

La quantification de la couverture des services écosystémiques est susceptible d'ouvrir la possibilité d'octroyer des paiements pour service rendus. Plus généralement, il en va de la durabilité même des agroécosystèmes que de pouvoir mieux caractériser l'environnement à travers des métriques simples qui rendent compte de l'état de son fonctionnement. On peut penser que la quantification sera rendue d'autant plus nécessaire que l'on passe d'une logique d'obligation de moyens à une obligation plus proche des résultats. Derrière la stratégie de reconnaissance étendue des services écosystémiques couverts, c'est la question du multicritère et de l'internalisation des externalités en lien avec les choix de conduite qui est ciblée. Un développement de l'agroécologie concerne donc la mesure de l'efficacité des outils (incitatifs ou règlementaires) des politiques publiques et donc, in fine, la manière de caractériser la couverture des cahiers des charges.

Ce domaine fait largement l'objet des préoccupations du métaprogramme EcoServ qui peuvent être reprises ici dans leur majorité mais sous l'angle de l'appui à la mesure et au pilotage. L'ensemble s'appuie sur des travaux menés dans les départements. Là aussi, si on se limite à l'entrée par la mesure et le pilotage, les travaux éligibles et reconnus sont beaucoup plus difficilement identifiés. C'est donc une priorité scientifique que de les rendre visibles et mobilisables.

* **Rendre compte de la réalité de l'activité biologique et de sa fonctionnalité**

Cette fois encore ce domaine constitue une force de l'Inra. Toutefois, des verrous importants apparaissent si on ajoute la contrainte d'une entrée par le pilotage et la facilitation de la mesure.

Sur la base de ce diagnostic général apparaissent des **besoins méthodologiques** (acquisition des données, gestion et analyse des données, modélisation) pour la mise en œuvre des priorités scientifiques :

* **Mobiliser la boucle « capter- actionner » pour attacher le diagnostic à l'action**

On fait ici référence à ce qui est classiquement présenté comme une chaîne pouvant fonctionner en boucles successives recouvrant l'articulation entre l'observation (à partir de capteurs, de données satellitaires, d'imagerie ou d'une entrée manuelle), un diagnostic d'interprétation de la situation (de l'état des cultures ou des animaux), couplé à la modélisation pour ouvrir sur des recommandations

<footnote n="32">³²Cela nécessite une articulation fine avec les modèles de simulation des effets des interactions biotiques sur la valeur phénotypique afin d'appuyer le pilotage approprié des systèmes. Cet enjeu est partagé avec le Thème 5. Le présent thème aborde la facette d'acquisition des données, là où le Thème 5 travaille les choix de modélisation et l'articulation au pilotage.</footnote>
capitalisant les connaissances engrangées (sous différents formats dont l'IA) pouvant se traduire en décision, et enfin, en modulant l'action (en utilisant ou non des systèmes automatisés d'entrée).

En lien avec la couverture de la chaîne « capture des variations-interprétation-décision-action modulée », des priorités méthodologiques relèvent des besoins de performance sur chaque élément de la chaîne ainsi que sur sa cohérence intégrative d'ensemble. Sa capacité à apporter un éclairage sur l'état des processus impliqués et le côté adapté de la réponse sont sans doute deux critères d'évaluation à adosser. La capitalisation progressive des observations peut permettre de repérer des signaux faibles et ainsi d'apporter un regard renouvelé sur les pas de temps longs ou les effets élargis. On peut en attendre une meilleure appréhension de ce qui peut conduire à une durabilité renforcée.

* Caractériser les hétérogénéités spatiales et temporelles pour mieux les intégrer, voire même les valoriser

Les hétérogénéités sont autant spatiales que temporelles puisque l'on porte une attention toute particulière à la réalisation des processus et au maintien de leur fonctionnalité dans une perspective dynamique. Il s'agit donc ici d'instruire comment les nouvelles technologies sont en mesure d'offrir des perspectives prometteuses pour contribuer (depuis la télédétection à haute résolution jusqu'à des capteurs in situ) à caractériser l'environnement et ses hétérogénéités, à suivre les trajectoires de grands processus biologiques impactant le maintien de la santé, la mise en place des étapes résultant de la réalisation de la production, le bouclage des cycles, la purification de l'eau, la dynamique d'entrée et de sortie des flux. On retrouve ici la liste des activités biologiques dont on peut souhaiter rendre compte. Pour tous ces attendus, c'est plus le delta entre deux points ou entre deux dates qui devient l'objet d'attention que la valeur absolue sauf si cette dernière conduit, via des effets seuils à des effets de bascule. Ces questions renvoient notamment aux besoins d'évaluation du degré de couverture de l'activité biologique (Wells et al., 2013) et, plus largement des services écosystémiques pouvant donner lieu à des aides financières conditionnées au service rendu. Il reste actuellement encore relativement difficile de savoir quels besoins d'équipement pour l'analyse et la compréhension des processus biologiques sous-tendant la réalisation des services sont jugés nécessaires.

Dans les deux situations évoquées ci-dessus et compte tenu du contour de la thématique « agroécologie et agroéquipements » marquée par l'appui à l'ingénierie, plus que les possibilités de phénotypage ou de connaissance de l'état du milieu, des verrous résident aussi dans l'intégration de ces éléments dans des outils de décision ou d'aide à la conduite des systèmes de production. Le partenariat qui peut permettre cela reste encore assez largement à monter.

La masse d'informations à gérer compliquera le travail du décideur si des outils performants ne sont pas développés pour intégrer ces informations dans le pilotage. On peut penser que les attentes couvrant le potentiel des interactions génétique × environnement × conduite constituent à elles seules un véritable secteur de recherche innovant et encore peu abordé. L'incapacité à en rendre compte serait susceptible de décrédibiliser la production d'une information plus riche qui peut par ailleurs noyer le décideur s'il ne sait pas comment l'interpréter. Par exemple, comment intégrer l'information de prévision de la performance génomique des animaux dans une conduite individualisée adaptée, et ce en fonction des différents environnements pour tirer parti de cette diversité ? Comment combiner ces flux d'informations dynamiques sur les différents phénotypes et génotypes pour décider des opérations les plus pertinentes à des échelles fines (individus ou petites surfaces) ? La question de la valeur ajoutée apportée par l'interprétation de ces données, traduite en règles de décision, est bien au cœur des questions et compétences de recherche qui intéressent l'Inra. On peut approfondir aussi bien la mesure que le pilotage mais on sera de plus en plus attendu sur notre éclairage et notre contribution à la distinction entre « outil pour phénotyper » et « outil pour piloter ».
C'est aussi dans cette partie relevant de la méthodologie que la question de l'accès aux données, des droits et devoirs concernant leur utilisation, réutilisation et diffusion peut conduire à faire appel à des compétences juridiques pour anticiper les chausse-trappes susceptibles de nous fragiliser ou de nous mobiliser au-delà du raisonnable.

## Entrée par les champs d'application

Pour coller aux attendus fixés par notre thème qui sont d'apporter les connaissances ayant un certain potentiel à être actionnables, les méthodologies à maîtriser peuvent être préférentiellement regroupées en cinq secteurs qui sont aussi cinq champs de partenariat socioprofessionnels :

* Ce qui relève de la caractérisation de l'environnement, des plantes ou des animaux d'élevage dans l'optique de mieux piloter, mieux analyser et mieux reprendre la main sur les processus et les actes associés.

* Ce qui relève du partage d'information pour déployer les logiques agroécologiques qui s'expriment à l'échelle supra-exploitation sur la caractérisation du risque épidémiologique, le rapprochement offre-demande, et l'articulation aux éléments amont-aval.

* Les agroéquipements pour les besoins spécifiques de l'agroécologie et des conduites que cela mobilise (par exemple, trieur de semences).

* La caractérisation de la réponse des organismes à des fins de phénotypage et de sélection.

* Les éléments de la traçabilité des modes de conduite pour une différenciation.

Sur ces différents champs, le rapport AI2025 positionnait nombre de ces finalités, dont certaines explicitement estampillées « agroécologie » :

<table><thead><tr><td>Champs d'application</td><td>Finalité visée dans le rapport AI2025</td></tr></thead><tbody><tr><td>Meilleure caractérisation</td><td>Développer des outils de diagnostic sanitaire rapide sur le terrain</td></tr><tr><td rowspan="2">Plus-value au partage d'information</td><td>Faire évoluer les réseaux d'expérimentation et d'observation</td></tr><tr><td>Adapter les procédures et protocoles d'évaluation du biocontrôle des bioagresseurs des plantes</td></tr><tr><td>Couverture de besoins spécifiques</td><td>Améliorer la fertilité des sols et atténuer le changement climatique</td></tr><tr><td rowspan="2">Réponse en lien avec phénotypage et sélection</td><td>Faire évoluer les procédures et protocoles pour favoriser le progrès génétique et son adoption</td></tr><tr><td>Anticiper le changement climatique et s'y adapter : développer un portail de services pour l'agriculture</td></tr><tr><td rowspan="2">Traçabilité et différenciation</td><td>Anticiper le changement climatique et s'y adapter : développer et promouvoir une gestion intégrée de l'eau</td></tr><tr><td>Développer et diffuser les outils d'évaluation multicritère des systèmes agricoles et alimentaires</td></tr></tbody></table>

## Les cadres de travail et partenariats

### Les apports des départements et des métaprogrammes

Le département MIA est en première ligne sur ces problématiques, notamment via le Domaine d'Innovation Agriculture numérique. Au-delà, tous les départements et métaprogrammes sont à la fois potentiellement concernés mais aussi peu impliqués stratégiquement. A titre d'exemple, rien ne transparaît spontanément dans les schémas stratégiques des départements EA ou PHASE. De même, la problématique est plutôt cachée au sein du document d'orientation #Inra2025 (même si c'est un élément de #3Perf).

### Outils et infrastructures mobilisés ou à développer
Le RMT Agroetica, sous le pilotage FNCUMA, dont l'intitulé est « Agroéquipement et technologie de l'information et de la communication pour l'agroécologie », couvre en théorie le thème de ce groupe de travail mais les ambitions visées semblent assez conventionnelles, voire timorées<fnref n="33" />.

Parmi les autres dispositifs peuvent être cités : les Instituts de convergence (#DigitAg<fnref n="34" />), le montage des projets de LIT/TIGA, le partenariat numérique avec In Vivo, etc.

Il convient toutefois de souligner le faible niveau actuel de numérisation des unités expérimentales de l'Inra et la rareté des situations de pilotage de processus en dynamique hors digesteurs et chambres de culture.

## Partenariats académiques nationaux et internationaux

Plusieurs partenariats récurrents ou émergents peuvent être mentionnés : Inra-Irstea et Inra- Inria, notamment à travers les programmes de bourses cofinancées avec l'Inria et l'Institut de convergence #DigitAg, qui a consacré un challenge à l'agroécologie (animation Christian Gary). On peut noter que #DigitAg est un lieu de convergence Inra-Inria-Irstea-CIRAD intéressant pour favoriser et faire émerger des approches nouvelles inter-organisations. Dans cette enceinte, l'Inra peut porter la dimension de rupture sur la mise en avant des processus biologiques et pousser l'offre technologique à dépasser l'agriculture de précision pour des objectifs plus ambitieux de durabilité.

A brève échéance, le rapprochement Inra-Irstea devrait offrir de nouvelles opportunités. De même, les contacts préliminaires avec la Chaire Agro-machinisme et nouvelles technologies de l'Institut Polytechnique UniLaSalle sont à développer. A noter aussi, un projet de chaire d'agriculture numérique en cours d'élaboration à AgroParisTech.

Au niveau international, quelques contacts avec des pays reconnus sur les problématiques d'automatisme existent, notamment avec Israël.

La cartographie de collaborateurs potentiels reste à faire. Une source d'information pourrait être les CR des congrès EFITA (European Federation for Information Technologies in Agriculture, Food and the Environment) ou ECPLF (European Conference on Precision Livestock Farming) qui proposent des avancées intéressantes.

## Partenariats socio-économiques et de transfert pour l'innovation

A titre d'exemple d'une vision d'un futur possible, on peut citer Christelle Gée dans une interview donnée dans Sciences et Avenir : « On peut concevoir une parcelle équipée de nombreux capteurs pour

<footnote n="33">³³ 1-Améliorer l'état des connaissances du monde agricole concernant les impacts des agroéquipements sur les chantiers notamment par l'utilisation accrue des nouvelles technologies. 2-Dresser un état des connaissances sur la thématique de l'utilisation et de l'impact des nouvelles technologies des agroéquipements sur les chantiers, notamment ceux utilisant les techniques culturales simplifiées et le désherbage mécanique. Faire le point sur les actions à mener pour coordonner les partenaires travaillant des domaines similaires ou complémentaires. 3-Proposer des pistes de réflexion sur l'évolution des matériels (conception de nouveaux outils, intégration de nouveaux capteurs basés sur des outils optiques ...). Une attention particulière sera portée sur les travaux menés par "l'Atelier Paysan" (ex-ADABio Auto construction). 4-Favoriser l'émergence de projets communs sur des références manquantes, des méthodes, des outils techniques, des référentiels et des documents communs. 5-Valoriser les résultats des différents acteurs et les résultats des travaux collectifs. Il s'agit également d'intégrer la communication de résultats de travaux conduits en dehors de France et transposables à la situation nationale. 6-Accroître les liens de travail, les processus de transfert de connaissances entre les différentes familles de partenaires (de l'agriculteur à la recherche en passant par les constructeurs), en créant une cellule de travail dédiée. Elle aura pour mission de construire les méthodes et outils nécessaires aux transferts efficaces, notamment via la formation (lien entre la recherche et l'enseignement, entre l'enseignement et le développement agricole ...).</footnote>

<footnote n="34">³⁴ https://www.actu-environnement.com/ae/news/digitag-montpellier-agriculture-precision-agro-ecologie-numerique-29281.php4</footnote>
'étudier la composition du sol, l'humidité de l'air ou la météo. Ceux-ci sont tous connectés à une plateforme de stockage (un cloud). La machine, elle aussi, est connectée à cette plateforme, récupère ces données, en plus de celles issues des capteurs embarqués, pour prendre des décisions et agir au mieux : la machine connectée voit son intelligence entretenue »<fnref n="35" />.

Il reste sans doute beaucoup à faire pour que la partie « *pour prendre des décisions et agir au mieux* » couvre une réalité tangible à même de mieux couvrir les principes de l'agroécologie. On perçoit la nécessité d'intégrer l'ensemble des mesures de la performance étendue recherchée pour en faire un modèle économique attractif et cela ne va pas spontanément de soi. Couvrir cet attendu est sans doute la contribution que la recherche peut et doit apporter au sein de ses possibles partenariats.

Par ailleurs, la distinction entre mesurer pour connaître et mesurer pour piloter concentre quelques défis majeurs pour rendre les avancées effectives. Si on peut facilement identifier et rendre compte de l'activité biologique d'un sol dans une campagne de mesures pour une expérimentation dédiée, il n'en va pas de même pour imaginer comment cette connaissance peut être traduite dans : une action de modulation des pratiques, l'orientation vers certaines impasses, la manipulation de facteurs correctifs pour accroitre ou diminuer la dynamique observée (enfouissage d'un engrais vert, mobilisation du *priming* pour lancer la minéralisation de la matière organique, action via des facteurs physiques et éventuellement chimiques, modification des communautés microbiennes, de micro- ou de macrofaune par ajout d'organismes à fort pouvoir modificateur direct – compétition ou indirect – aération, pouvoir drainant augmenté, acidification réduite, etc. Ceci peut nécessiter d'y consacrer une partie des efforts dans les arènes où la co-conception est de mise. Sans tomber dans une mode béate, il y a sans doute de grands besoins de créativité qui peuvent conduire à mobiliser des approches nouvelles de partenariat, comme des hackathons, par exemple.

Enfin les agroéquipements doivent être plus vus pour leur **fonction première**, celle d'alléger et d'améliorer le travail des hommes, en tant qu'organisateur du travail et exécutant de tâches. La construction de machines (atelier paysan, certains fabricants) adaptées à des techniques d'agroécologie, mais également à es capacités d'investissements modestes est un sujet travaillé dans les pays du Sud, sur lequel il faudrait pouvoir s'appuyer au Nord, ou au moins travailler les enjeux d'une transposition.

<footnote n="35">³⁵ http://inra.sciencesetavenir.fr/agriculture-precision-au-service-agroecologie/</footnote>
Ce dernier chapitre synthétise les réflexions des groupes de travail et du comité de pilotage de l'ARP. Deux objectifs ont été poursuivis : identifier, d'une part, des transversalités entre les différents groupes de travail, et d'autre part dresser des perspectives pour renforcer la recherche en agroécologie à l'Inra.

## Transversalités

Les six groupes de travail ont précisé le périmètre de leur réflexion. Cette étape a montré que les messages issus du premier chantier agroécologie avaient percolé de manière hétérogène au sein des différentes communautés scientifiques. Elle a aussi souligné les dimensions d'assemblage de connaissances et d'interdisciplinarité qui caractérisent l'agroécologie. Trois groupes de travail sur six ont distingué les travaux « *au cœur de* » l'agroécologie fortement interdisciplinaires et qui considèrent toutes les dimensions du système de production, de ceux « *en appui à* » ou « *pouvant contribuer dans le futur à* » l'agroécologie. Ces derniers peuvent être des développements méthodologiques mobilisables pour l'agroécologie, y compris dans le domaine SHS, ou des expérimentations sur des composantes de l'agroécologie. Ils peuvent porter sur des processus fondamentaux en biologie (photosynthèse, nutrition des plantes, des animaux...) ou sur des processus microbiens dans des systèmes contrôlés (bioprocédés), en lien avec l'évolution possible des caractéristiques des produits issus de systèmes de production agroécologiques.

- *Enjeux fondamentaux*

Trois enjeux fondamentaux pour la recherche en agroécologie ont été identifiés :

* **Le vivant au cœur de la conception des agroécosystèmes**

Le vivant est au cœur des enjeux de l'agroécologie (et donc du devenir de l'agriculture), et ceci à toutes les échelles. Déjà identifié lors du premier chantier « agroécologie », ce postulat a pour corollaire que la conception agroécologique des agroécosystèmes doit s'appuyer sur une compréhension et une utilisation plus systémique du vivant en agriculture, notamment grâce à des concepts, des données et des approches de modélisation *ad hoc*.

* **La diversité des agroécosystèmes et l'hétérogénéité des produits**

Les systèmes de production agroécologiques sont étroitement associés à l'idée de **diversité-diversification**, et ceci à différentes échelles : choix des génotypes ou des espèces, gestion à l'échelle intra- et inter-parcellaire, allongement et diversification des rotations, mode de conduite des cultures, capacité des équipements à gérer cette diversité, etc. L'une des conséquences est une tendance à l'augmentation de l'**hétérogénéité** des productions qu'il faut gérer à différents niveaux, y compris dans ses aspects qualitatifs.

* **Des processus socio-économiques spécifiques pour des ruptures**

L'identification des freins et leviers, qu'ils soient techniques, économiques ou sociologiques, est une première étape pour la reconception des systèmes de production. Passer de cette analyse à la mise en mouvement des exploitations agricoles, des filières et des territoires implique de nouveaux modes de gouvernance, de nouvelles modalités d'accompagnement économique et social des acteurs,
de nouveaux modes de travail les associant. L'implication des sciences humaines et sociales est particulièrement importante par le fait que l'agroécologie marque une **rupture**, avec des fondements nouveaux dans la conception des systèmes agri-alimentaires.

- Besoins de recherche

Sur ces bases, quelques fronts de recherche ont été identifiés :

* **Considérer davantage de niveaux d'interaction et rétroaction dans la conception des agroécosystèmes** : G×M×E×C×P, où G est la variabilité génétique entre individus (plantes, animaux, arbres) et entre populations, M est la variabilité de l'environnement microbien (microbiote intestinal, microbiote de la feuille, des racines, du sol...<fnref n="36" />), E est la variabilité de l'environnement (climat, ressources en eau, distribution des sols...) et la prise en compte des interactions avec le fonctionnement de l'agroécosystème, C est la conduite de l'exploitation, du système de production et du système de culture, avec notamment la question de la modélisation des choix de l'agriculteur, et P est la variabilité de la matière première issue d'exploitations agroécologiques, qui remet en cause le paradigme selon lequel la transformation peut tout faire en gommant la diversité initiale. L'appréhension de cette complexité doit être plus étroitement liée aux réseaux d'acteurs qui la déterminent.

* **Analyser les conséquences de la diversité des agroécosystèmes sur celle de la matière première produite.** Est-il possible de tirer parti de la diversité d'une matière première hétérogène, pour élaborer différemment les produits à finalité alimentaire comme non-alimentaire, tout en satisfaisant l'utilisateur final ? De cette question découle la nécessité de revisiter le **rôle des normes et des standards**, élaborés pour garantir un niveau de qualité à l'utilisateur final.

Plusieurs aspects doivent être considérés : comment gérer les variétés hétérogènes ? Faut-il considérer les semences et leurs environnements (incluant les différents) ? Comment les normes peuvent-elles accompagner la transition et les pratiques agroécologiques qui induisent une hétérogénéité de la qualité des produits que la chaîne de collecte et de transformation doit pouvoir absorber ? Est-il souhaitable que les principes de l'agroécologie conduisent à des labels « Agroécologie » ?

Si la qualité des produits est modifiée alors la définition d'un label peut en tenir compte et contribuer à établir la confiance entre le consommateur et le producteur. Si elle ne l'est pas, l'attrait pour le consommateur pour les produits issus de l'agroécologie relève d'une **motivation sociétale** pour l'amélioration de l'environnement. Finalement, ne faut-il pas voir l'agroécologie comme un ensemble de **principes et de trajectoires toujours questionnés**, en évitant toute référence normative ?

* **Concevoir des agroéquipements pour caractériser et gérer l'hétérogénéité.** Il s'agit de caractériser de manière numérique les **phénotypes** des individus (imagerie, capteurs), afin de compléter une connaissance déjà numérique des génotypes, mais aussi de caractériser **l'environnement** et son **hétérogénéité** (capteurs, données satellitaires), voire les produits et procédés de fabrication des produits. Il s'agit aussi de gérer cette hétérogénéité par la **mise au point d'outils** (logiciels, outils d'aide à la décision...) qui permettent de moduler de manière plus ou moins automatisée les actions en appui à une conduite d'exploitation diversifiée. Le terme « gérer » ne doit plus être vu dans sa dimension « subie », c'est-à-dire « être en mesure de pallier à » mais au sens « d'entretenir et de tirer profit, voire d'amplifier », à travers des approches différenciées. On attend de cette différenciation, de **meilleures propriétés de**

<footnote n="36">³⁶ La sélection végétale parle de phénotype augmenté ; la sélection animale identifie le microbiote comme une nouvelle composante de la prédiction des performances ; la notion d'holobionte (individu + microbiome) se développe.</footnote>
robustesse et de résilience et de couverture minimale des services écosystémiques dont l'agroécosystème a besoin pour sa pérennisation.

* Concevoir des modes de gouvernance des systèmes socio-économiques pour accompagner les transitions des agrosystèmes et fonder de manière nouvelle l'aide à l'agriculture. Il s'agit d'accompagner les transitions sur le long terme en intégrant un certain nombre d'étapes, de disposer de systèmes assuranciels pour couvrir les risques et de faire coexister des systèmes variés. Plus généralement, les systèmes d'aides à l'agriculture devront intégrer : (i) des composantes biologiques plus diverses (sols, couverts, complémentarités élevage/culture, etc.) ; (ii) une adéquation plus forte aux contraintes et potentialités des milieux ; et (iii) des dimensions sociales et économiques plus larges y compris en ce qui concerne le travail en agriculture.

- Thèmes transversaux

* L'information, les données

La prise en compte d'interactions à multiples dimensions induit un besoin massif en données : il faut expérimenter comme observer, et combiner les deux à différentes échelles.

Par exemple, pour analyser l'effet de la diversité génétique dans les protocoles visant à tester l'interaction diversité génétique x modes de conduite x environnement, il faut analyser : (i) le phénotype et le génotype des individus (animaux, plantes) par un jeu de marqueurs communs définis par espèce, ceci afin de quantifier la diversité présente ; (ii) caractériser l'environnement (par exemple, état des sols) en relation avec des fonctions d'intérêt agronomique ; (et iii) comparer *in fine* en profondeur leur réponse selon différents protocoles. De nombreuses expérimentations « système » mises en avant pour la transition agroécologique de l'exploitation agricole n'intègrent actuellement pas la dimension génétique et le levier variétal. Le choix des génotypes est généralement occulté ou fait par défaut. Dans ces expérimentations, la diversité génétique pourrait constituer une variable explicative, mais aussi expliquée et contextualisée. Il y a un réel intérêt à y adjoindre des études génériques de mécanismes et à développer des approches de modélisation pour la biologie et l'écologie prédictive.

Les approches numériques peuvent permettre de tester plus de niveaux d'interaction et de
combinatoires dans les dispositifs expérimentaux de l'Inra. Cela peut nécessiter de disposer de
réseaux de capteurs connectés venant alimenter des modèles, utiles pour analyser et comprendre
les résultats des expérimentations. Les pratiques mises en œuvre au sein d'unités expérimentales
différant le plus souvent des conditions réelles des exploitations, de nouvelles stratégies
d'acquisition de données doivent être mises en place, complétant celle des dispositifs
expérimentaux de la recherche, par la mobilisation d'autres sources de données (par exemple,
télédétection) ou issues d'autres dispositifs (par exemple, collectées chez les agriculteurs). Les
recherches participatives sont une voie pour développer et valoriser des réseaux d'acteurs sur un
mode 'actor-driven' et 'citizen-driven'. De tels réseaux sont particulièrement utiles à l'étude de
l'adaptation au milieu<fnref n="37" /> et au suivi de trajectoires de transition<fnref n="38" />. Ils permettent de tester des
conditions sortant des gammes habituelles afin d'anticiper de futurs déploiements ou
changements. Par exemple, la sélection dans un système changeant (environnement et espèces
d'intérêt) gagnerait à impliquer l'aval et à associer les agriculteurs. Les méthodes d'analyse des

<footnote n="37">³⁷ Voir par exemple l'initiative OPTIMA du LIPM de Toulouse : un projet participatif sur l'adaptation des plantes à leur environnement: http://www.toulouse.inra.fr/Toutes-les-actualites/OPTIMA</footnote>

<footnote n="38">³⁸ Sur les transitions alimentaires appuyées sur des réseaux locaux : http://www.rennes.inra.fr/Evenements/Diversifood</footnote>
données devront alors s'adapter à des données incomplètes ou obtenues sur des effectifs limités. Cette stratégie peut compléter le dispositif expérimental de l'Inra, ce dernier étant plus spécifiquement dédié à des approches fonctionnelles permettant de déterminer les traits majeurs de la réponse des individus aux conditions de milieu (sols, climats, états hydriques, modes de conduites), et de proposer ainsi des interprétations pour les résultats obtenus dans les exploitations agricoles.

La réflexion doit se poursuivre pour mieux collecter et utiliser des données actuellement dispersées et les rendre compatibles et accessibles. Cet enjeu, déjà identifié pour les dispositifs expérimentaux de l'Inra, est encore plus critique lorsqu'il concerne des dispositifs impliquant des acteurs variés.

## L'appréhension du risque : de l'aléa à l'incertitude

La transition agroécologique entraîne une remise en cause de pratiques bien établies, contrôlées par l'apport d'intrants. Elle vise le développement de systèmes agricoles nouveaux, sans en préconiser un seul, meilleur ou dominant. Cette transition peut être perçue comme une importante prise de risque au niveau de chaque exploitant, et probablement plus encore au niveau d'une filière qui va devoir gérer une plus grande diversité d'acteurs et de cahiers des charges. Les risques d'une telle transition sont liés au passage d'un système prédéfini pour lequel des itinéraires types sont définis et où les intrants sont les variables d'ajustement, à un système qui doit s'adapter aux incertitudes (probabilisables ou non) de par ses caractéristiques propres (régulations systémiques, gestion adaptative). Les risques se situent aussi au niveau du consommateur qui peut choisir d'encourager ou d'ignorer la diversification des systèmes selon son comportement d'acheteur.

Deux approches sont incontournables : (i) la **modélisation**, pour augmenter la capacité prédictive de l'évolution des systèmes agricoles à différentes échelles de temps ; cette modélisation peut s'assortir d'approches assurancielles pour aider au pilotage d'agroécosystèmes nouveaux et plus sensibles aux aléas ; et (ii) l'**apprentissage collectif**, par le partage d'expériences, de savoirs d'origines diverses, s'inscrivant dans une démarche de sciences participatives. Cet apprentissage peut être complexifié par de possibles jeux d'acteurs.

La question du changement climatique (changements tendanciels et variabilité accrue) est posée à plusieurs niveaux : comment les systèmes agroécologiques vont-ils réagir ? Seront-ils fragilisés et pourquoi (moindre ressource en eau par exemple) ? Seront-ils au contraire plus aptes à absorber des chocs ou des enchaînements climatiques particuliers, car plus autonomes et moins dépendants des intrants (y compris de la ressource en eau). Leur conception doit intégrer ce risque climatique, y compris en terme de diversification.

## Les changements d'échelle

L'agroécologie demande de prendre en compte des processus sur des temps courts (par exemple, le besoin immédiat de la plante en azote ou la régulation des adventices) et sur des temps longs (par exemple, la restauration ou le maintien de la fertilité des sols via les communautés bactériennes, l'inoculum de ravageurs, les banques de graines, etc.). La contribution au maintien de la biodiversité dans les paysages, y compris celle qui est moins strictement inféodée aux espaces agricoles mais qui en dépend, constitue un enjeu de long terme, car les solutions pour « remettre un système à 0 » (par exemple pour réduire fortement une population de bioagresseurs qui serait devenue trop abondante) sont hors du champ d'une pratique agroécologique. Globalement les actions préventives sont amenées à prendre le pas sur les actions curatives. D'autres services que la production sont visés. La gestion n'est plus
prédéterminée mais adaptative : les objectifs et règles de décision peuvent évoluer en fonction des connaissances acquises sur le long terme, comme au fur et à mesure des variations de l'état du système.

Les systèmes menés en agroécologie dépendent d'effets de voisinage, par exemple des éléments du paysage. Leur gestion prend donc en compte des étendues spatiales supérieures, de l'échelle parcellaire (plante-plante, plantes-organismes associés...) à celle de l'exploitation agricole, du paysage et du territoire. Pour gérer des pathogènes ou des bioagresseurs, il faut raisonner à l'échelle de métapopulations maintenues dans un processus d'équilibre dynamique. Dans les territoires, les échanges de ressources (biomasse, effluents, machines...) entre exploitations engagées dans l'agroécologie sont plus importants. Les processus sont pilotés à différentes échelles dont il faut réfléchir les articulations. La question des changements d'échelle est plus complexe du fait que les solutions sont très dépendantes, dans le temps et dans l'espace, des conditions locales, et qu'elles s'inscrivent nécessairement dans le cadre d'une gestion adaptative pour laquelle les objectifs sont revus au fur et à mesure de la conduite de l'agroécosystème. La généricité n'est pas dans les solutions techniques, mais plutôt dans les cadres et outils pour favoriser la capacité d'adaptation des acteurs.

Enfin, l'agroécosystème prenant valeur de bien commun, les questions de coordination entre acteurs hétérogènes d'un territoire sont au cœur de l'agroécologie. Les agriculteurs, les forestiers, les gestionnaires de l'eau, mais aussi les acteurs de la collecte (coopératives) et les industries de transformation sont des acteurs importants à considérer en regard de ces questions de coordination.

## Perspectives pour la recherche à l'Inra

Des fronts de sciences, des fronts méthodologiques et des dispositifs de recherche en lien avec la société, ont été identifiés pour amplifier la recherche pour l'agroécologie.

### - Fronts de sciences

Les fronts de sciences se situent à deux niveaux, ceux qui touchent à la manière de repenser les agroécosystèmes (production agricole et alimentation), et ceux, plus techniques, de la mise en œuvre de leur nouvelle gestion.

* Repenser les agroécosystèmes sur de nouvelles bases conceptuelles

* Penser les agroécosystèmes à partir d'une nécessité et d'une opportunité, celle de maintenir et utiliser le vivant, dans un cadre de ressources limitées (production de biomasse et de produits agricoles, source d'une alimentation suffisante en quantité et en qualité). Répondre à cette exigence oblige à identifier des organisations et des systèmes qui prennent en compte les impacts écologiques et humains dans les modes de production agricole et dans l'alimentation.

* Renforcer les recherches systémiques, en prenant en compte (i) une utilisation optimale des flux de matière ; (ii) des modèles économiques innovants ; et (iii) la compréhension des atouts et contraintes des conditions (milieux/flux, acteurs/formes de gouvernance des flux) qui prévalent localement, dans l'optique de mieux en tirer parti. Les approches d'écologie industrielle, basées sur la recherche d'une efficience des flux, sont peu développées à l'Inra. Une réflexion pourrait être menée sur leur intérêt potentiel et sur les modalités de leur contribution (partenariat, intégration de compétences). L'ARP
**bioéconomie** partage cet enjeu, avec des niveaux à la fois plus englobants et plus spécifiques, comme celui des échanges territoriaux de biomasse.

o **Considérer des formes d'agroécologie variées**, dans des environnements divers allant d'une **agroécologie urbaine et péri-urbaine** combinant forte productivité, main d'œuvre importante et lien aux consommateurs, qui va se développer en lien avec les évolutions démographiques et les attentes des consommateurs en ville, à une **agroécologie rurale** adaptée aux potentialités des milieux, visant la minimisation des intrants et la diversification des productions dans le temps et l'espace.

* **Connaître et gérer les agroécosystèmes**

o **Elaborer des indicateurs pour caractériser la biodiversité** reste un front de science qui doit être décliné pour l'agroécologie : quels indicateurs fonctionnels ? Peut-on définir des valeurs seuils, des échelles spécifiques selon les contextes ? Sont-ils recouvrants, substituables ? La notion de compensation écologique qui s'appuie sur de tels indicateurs, alors qu'elle n'est pas scientifiquement fondée (spécificité, et donc non substituabilité et non permutabilité des écosystèmes), se base sur la définition de tels indicateurs pour caractériser les écosystèmes et leurs fonctionnalités. La reconnaissance nécessairement normative de systèmes agroécologiques dans le cadre de la PAC s'appuiera sur de tels indicateurs.

o **Le passage du suivi au pilotage de l'exploitation agricole.** Les capteurs et outils de suivi des cultures ou des animaux sont encore peu courants, et encore moins utilisés pour aider au pilotage des systèmes, qu'ils soient ou non à visée agroécologique. La question de l'amélioration du pilotage va au-delà de la simple acquisition d'informations. Elle concerne la capacité à identifier et à entretenir des processus en équilibre dynamique, notamment par la mesure de flux, par des méthodes de contrôle et d'assimilation de données et par des systèmes d'aide à la décision. Ce pilotage prend en compte, au-delà des dimensions biologiques, des dimensions socio-économiques (travail, marché...) et de contexte (prévisions climatiques, vulnérabilité des productions...) qui participent du pilotage de l'exploitation. Ce front de science est aussi l'assemblage cohérent d'informations écologiques, mais aussi de contextes et de contraintes pour aider au pilotage de l'exploitation.

o **L'analyse et la gestion du risque et de l'incertitude dans la transition des agroécosystèmes.** Les chercheurs en économie et mathématiques travaillent sur l'analyse du risque, sur les incertitudes, sur le contrôle de systèmes dynamiques en situation d'incertitude. La prospective Inra-Irstea qui vient d'être lancée va réaliser un état des lieux des recherches et des perspectives dans le domaine des risques. D'autres travaux portent sur les propriétés de vulnérabilité, de robustesse, de résilience, d'adaptabilité des agroécosystèmes. Le partage et l'apprentissage de ces approches peuvent faire l'objet d'écoles chercheurs. Ces approches dépassent le seul contexte de l'agroécologie, mais ils sont, en agroécologie, au centre de la conception et de la transition de systèmes nouveaux, plus résilients et plus adaptables, dans des considérations de long terme. Du fait de leur complexité, prédire leur dynamique reste difficile. Le contexte du changement climatique renforce l'importance du front de recherche posant la question de la convergence entre transition climatique et agroécologique des agroécosystèmes.

o **L'analyse des co-bénéfices et effets adverses de l'agroécologie, des coûts et consentements à payer pour une transition.** L'évolution des systèmes agricoles va de
l'agroécologie à des grandes fermes à caractère industriel, accompagnée en cela par des normes et des politiques dédiées. La question de l'analyse des co-bénéfices et effets adverses doit prendre appui sur des causalités de long terme : Qui est prêt à payer, pour quoi et avec quelles incitations ? Quels impacts en termes socio-économiques, de production, d'alimentation et d'environnement ?

* Evaluer les impacts du développement de systèmes conduits sur les principes de l'agroécologie

* Le développement de systèmes conduits en agroécologie, à l'échelle de régions, de la France, de la planète, aura des conséquences sur le travail en agriculture, sur les produits et productions agricoles, sur les filières et leurs places et complémentarités, sur les régimes alimentaires. L'évaluation environnementale, mais aussi sociales et économiques doit faire l'objet de travaux de recherche à différentes échelles pour mieux projeter les conséquences, pour tenir compte des enjeux du changement climatique, de la démographie et de la sécurité alimentaire.

- Fronts méthodologiques

Des méthodes nouvelles et plus systémiques sont en cours de développement :

* Une meilleure connaissance des dynamiques des agroécosystèmes, par les apports de l'agriculture numérique, des méthodes de proxi- et télédétection, et d'analyse spatio-temporelle des données (écologie spatiale, statistique spatio-temporelles, approches relevant du 'Big Data', ...). Ces démarches doivent notamment s'appuyer sur des capteurs biologiques, des suivis à des fins de connaissance et de pilotage des systèmes, permettant d'approcher la complexité des systèmes en agroécologie, riches par nature en interactions biotiques et abiotiques.

* Le renforcement de méthodes de diagnostic et de gestion des agroécosystèmes. L'évaluation multicritère peut internaliser, à l'échelle de l'exploitation agricole, des externalités actuellement non prises en compte dans leur suivi, pour faire évoluer les critères de performance des agroécosystèmes selon les différentes dimensions de la durabilité. La plateforme d'analyse multicritère interdisciplinaire MEANS et le pôle ELSA de Montpellier (Irstea, CIRAD, Ecole des Mines d'Alès, INRA, Montpellier SupAgro) doivent être mieux mobilisés. Les approches récentes en ACV conséquentielle, incluant une régionalisation des impacts, doivent se poursuivre, en intégrant des dimensions sociales et économiques. Une réflexion sur le besoin de développer le domaine de l'agro-logistique, en particulier sur l'impact environnemental du transport des produits issus de l'agroécologie, devant y être associée.

* Le besoin de faire évoluer la modélisation, notamment par une simplification des modèles, des approches de méta-modélisation, pour traiter du changement d'échelle et de la complexité inhérente à l'agroécologie. Cette réflexion converge avec celle menée dans le cadre de l'ARP « Biologie et Ecologie prédictive » : Comment les sorties de modèles à un niveau d'organisation « bas » peuvent-elles être utilisées pour alimenter un modèle à niveau d'organisation « haut » ? Comment valoriser des modèles de culture dans d'autres modèles d'agroécosystèmes, de paysages, de filières ? Comment les connaissances qualitatives (issues de programmes scientifiques ou d'experts) peuvent-elles pallier le manque de connaissances quantitatives sur les interactions biotiques, leurs dynamiques spatiales et temporelles ? De telles approches, ou des approches mixtes (mêlant données quantitatives et qualitatives) ont
été développées (par ex. dans le réseau INCOM de CEPIA, le réseau MIA-SPE-SA ModStatSAP).
Le partage et l'apprentissage de ces approches, le renforcement des liens entre thématiciens
et spécialistes des méthodes peut accroître les **ambitions de modélisation de systèmes
complexes, d'anticipation et de gestion des risques.**

Favoriser l'interdisciplinarité entre les sciences humaines et sociales, les sciences de l'environnement et les disciplines biotechniques est un premier enjeu essentiel. Mieux articuler connaissances scientifiques et action, individuelle et collective, favoriser le partage d'expérience constitue un second enjeu. Il s'agit d'échanger sur la façon de penser, d'agir et d'évaluer dans une démarche **transdisciplinaire**. Le décloisonnement et la mise en cohérence des compétences sont pour cela des conditions nécessaires (mais pas suffisantes). Il s'agit (i) de mobiliser les compétences existantes, de les faire évoluer, de les associer autour de problématiques d'agroécologie ; (ii) de trouver et/ou de former des « assembleurs » de compétences ; et (iii) d'identifier les domaines qui nécessitent un renforcement, notamment en faisant évoluer les compétences actuelles. Il s'agit par exemple de favoriser la montée en compétence dans le domaine des interactions génétique/environnement, dans la conceptualisation et l'analyse des socioécosystèmes, dans la modélisation bioéconomique ou dans l'analyse des données issues du numérique.

Dans tous les cas, l'ambition doit être de promouvoir une vision plus systémique et plus
interdisciplinaire. Il faut recruter mais favoriser plus encore l'implication de chercheurs dans des
démarches interdisciplinaires aux interfaces entre agriculture et alimentation, sciences biotechniques
et sciences sociales. De manière transversale, quelques domaines sont identifiés comme étant porteur
de nouvelles connaissances, comme le domaine de l'**Intelligence Artificielle** (ingénierie des
connaissances, ontologies, modèles de décision et d'argumentation, réseau de neurones ...), dans le
cadre notamment de la coopération avec l'Inria.

- Dispositifs de recherche

Les métaprogrammes (MP), dans leur principe d'interdisciplinarité, sont des instruments appropriés au développement de l'agroécologie. A titre d'exemple, le MP EcoServ a proposé dans son dernier appel d'offres une priorité sur « la modélisation du fonctionnement des écosystèmes, intégrant explicitement la biodiversité pour l'évaluation de la fourniture de services multiples ». GloFoodS a soutenu des projets interdisciplinaires sur l'analyse de systèmes alimentaires basés sur l'agroécologie dans des pays en développement, notamment en milieu périurbain. Proposer un MP sur l'agroécologie n'aurait pas de sens, tant l'agroécologie est centrale dans de nombreuses activités de l'Inra. Dans le cadre de la réflexion en cours pour définir de nouveaux MP, l'agroécologie sera présente, avec une intensité variable. Elle sera au cœur du MP sur l'AB et présente dans la plupart des autres MP.

La dynamique initiée autour de projets de territoires d'innovation est utile pour construire des projet d'agroécologie territoriale, dans un contexte favorable aux interactions avec les porteurs d'enjeux. A titre d'exemple, les projets « Dijon, territoire modèle du système alimentaire durable de 2030 », « Acteurs économiques et citoyens construisent les territoires viticoles responsables et innovants de demain », « Champs du possible, villes du futur », « Des hommes et des arbres, les racines de demain » et « LIT Ouest Territoires d'Elevage » portent de manière plus ou moins forte des problématiques d'agroécologie. Ceci pourrait permettre d'aborder diverses questions originales comme par exemple : les critères et la dynamique d'adhésion des exploitations aux principes de l'agroécologie font-ils sens à une échelle territoriale ? L'agroécologie est-elle perçue comme une fin, ou comme une trajectoire toujours révisable, sur la base de principes fondamentaux ? Quel rôle pour des labels ?

Les infrastructures et dispositifs expérimentaux contribuent et contribueront au développement de l'agroécologie, en mettant plus encore l'agroécologie au cœur du projet de certaines unités
**expérimentales** : y augmenter la collecte d'information par une instrumentation et une acquisition de données numériques, **par de nouvelles stratégies d'acquisition de données in situ ou issues d'autres sources** (par exemple, télédétection), par une capacité à gérer, croiser, interpréter les données à différentes échelles spatiales et temporelles pour leur donner sens pour l'agroécologie. **Les travaux de modélisation en agroécologie doivent s'inscrire dans la dynamique de construction des e-infrastructures.** Il s'agit notamment de faire dialoguer les initiatives actuelles, mettant en réseau les outils et compétences dans différents champs et articulant des e-infrastructures sur les données avec des e-infrastructures dédiées à la modélisation. **La construction d'un dispositif « innovation ouverte »**, en lien avec de petits living-labs territoriaux, peuvent se concrétiser autour de quelques objectifs. Des initiatives innovantes existent (par exemple, le projet CA-SYS à Epoisses). Des dispositifs comme le réseau DEPHY, ou les 500 parcelles ENI et les réseaux d'AB, peuvent faire partie de ce type de dispositif, en les faisant évoluer (pratiques testées, nature des données...).

Nous remercions vivement les très nombreuses personnes qui ont participé et apporté un regard critique à ce travail de prospective, scientifiques et membres des conseils de l'Inra.
Introduction

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# Annexe 1 – Lettre de mission

147 rue de l'Université
75 338 Paris Cedex 07 - France
Tel. : + 33 1 (0)1 42 75 90 00
www.inra.fr

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Le Président

**Objet** : Lettre de mission / plan d'action #INRA2025 « Prospective scientifique interdisciplinaire » - Agroécologie

**Cc** : Collège de Direction, Chefs de Départements, Présidents de Centres

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INRA
SCIENCE & IMPACT

M Jean-François SOUSSANA
Vice-Président en charge de la politique internationale

Jean-Francois.Soussana@inra.fr

Paris, le 13 mars 2017

Monsieur le Vice-Président, cher collègue,

L'Inra a récemment actualisé ses orientations stratégiques à l'horizon 2025 (#INRA2025). Cinq domaines thématiques prioritaires et trois grandes orientations de politique générale ont été définis ; cinq plans d'action opérationnels transversaux soutiendront ces orientations. Parmi ces derniers, j'ai souhaité qu'une prospective scientifique interdisciplinaire soit engagée pour éclairer les futurs fronts de science, enrichir nos orientations, développer des actions incitatives, favoriser des partenariats scientifiques, économiques et de formation.

Dans ce cadre, vous êtes chargé de conduire une prospective scientifique interdisciplinaire sur l'agro-écologie, afin d'éclairer les futurs fronts de science, les compétences et les infrastructures collectives nécessaires, enrichir nos orientations, développer des actions incitatives et favoriser des partenariats. Ce travail aboutira à la proposition d'un plan d'action pour favoriser le développement et le rayonnement international des recherches de l'Institut dans ce domaine.

L'agro-écologie est comprise ici comme un champ disciplinaire au croisement de l'écologie et des sciences agronomiques. En partenariat notamment avec le Cirad, l'Inra étudie les régulations biologiques et écologiques dans les agrosystèmes et le développement d'une ingénierie mobilisant ces régulations et les performances des systèmes agro-écologiques. Cette ingénierie s'appuie sur la valorisation de la biodiversité le bouclage des cycles biogéochimiques et la gestion des paysages au sein des territoires.

La démarche initiée par le rapport agro-écologie (Septembre 2012) sera poursuivie en approfondissant trois thèmes :

* La modélisation des interactions biotiques dans les agroécosystèmes du champ au paysage ;

* La valorisation de la diversité génétique et l'évolution des objectifs et des schémas de sélection pour les plantes et les animaux ;

* Le diagnostic et le pilotage de la qualité des sols et des eaux.

Vous élargirez cette démarche aux enjeux économiques et sociaux en considérant également :

* Les processus de la transition agro-écologique et l'apport de méthodes de co-conception de systèmes agricoles ;

* Les besoins en agro-équipements, (capteurs, machinisme), et en technologies avancées comme la télédétection ;

* Les modalités d'intégration de l'agro-écologie dans les filières et dans l'aval des systèmes alimentaires (transformation, consommation, nutrition), en lien avec la prospective scientifique Nexus santé-alimentation-agriculture-environnement.

Cette réflexion, qui associera les disciplines scientifiques concernées et les départements, portera aussi sur l'articulation avec les cinq priorités thématiques du document d'orientation 2025 en précisant les apports

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possibles de l'agro-écologie pour la sécurité alimentaire et nutritionnelle (#Global), la multi-performance des agricultures (#3Perf-1), les services des écosystèmes et l'adaptation au changement climatique (#Climat), ainsi que le rôle de l'agro-écologie pour des systèmes alimentaires sains et durables (#Food) et pour la diversification de bio-ressources aux usages complémentaires (#BioRes).

Plusieurs produits seront livrés par cette prospective scientifique interdisciplinaire sur l'agro-écologie, parmi lesquels sont attendus :

* À court terme (mi-2017), une consolidation de l'inventaire des réflexions et des travaux des départements dans ce domaine, tant en termes de programmes et projets, d'infrastructures, de données et modèles disponibles, etc. La synthèse de ces éléments permettra d'affiner le positionnement institutionnel de l'Inra et son apport à l'expertise nationale et internationale sur l'agro-écologie ;

* À moyen terme (fin 2017), une analyse du paysage scientifique international sera proposée afin d'identifier les nouveaux fronts de recherche et les laboratoires et institutions d'excellence.

Ces travaux donneront également lieu à des synthèses scientifiques sur l'agro-écologie et ses intersections avec les priorités thématiques du document d'orientation INRA#2025.

La prospective scientifique que vous animerez permettra, en lien avec les autres plans d'action concernés, d'actualiser les recommandations du précédent rapport Inra (2012), notamment en ce qui concerne les compétences et moyens scientifiques et technologiques, les collaborations nationales et internationales et la programmation de la recherche.

Le chantier sera conduit par un groupe de scientifiques de compétences disciplinaires diverses et complémentaires. La connaissance des MP de l'Inra sera privilégiée, afin de potentialiser les acquis, d'éviter les redites et d'explorer les interfaces. Après un premier temps d'instruction, le groupe pourra décider d'élargir ses compétences en impliquant quelques scientifiques français et étrangers apportant un regard disciplinaire complémentaire. Un comité de pilotage et des discussions régulières avec l'assemblée des CD seront mis en place. De plus, un ou deux points intermédiaires sur le progrès de la réflexion seront proposés au collège de direction pour information et vérification de l'alignement stratégique. Par ailleurs, une consultation et une mise en discussion avec des porteurs d'enjeux seraient utiles lorsque la réflexion sera suffisamment mûre et avant la remise du plan d'action au collège de direction.

Bien cordialement,

Philippe Mauguin

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