# Une agriculture numérique inclusive ? Le cas de l'agriculture familiale en Afrique de l'Ouest

Pascal Bonnet, Jean-Daniel Cesaro, Chloé Alexandre, Anna Prisca Sow, Mathieu Roche, Nicolas Paget

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Pascal Bonnet, Jean-Daniel Cesaro, Chloé Alexandre, Anna Prisca Sow, Mathieu Roche, et al. Une agriculture numérique inclusive ? Le cas de l'agriculture familiale en Afrique de l'Ouest. Annales des Mines - Enjeux Numériques, 2022, 19, pp.148-156. hal-05179586

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Enjeux numériques

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L'agriculture
numérique

UNE SÉRIE DES

ANNALES
DES MINES

FONDÉES EN 1794

N°19 - SEPTEMBRE 2022

Publiées avec le soutien
de l'Institut Mines-Télécom
UNE SÉRIE DES

ANNALES
DES MINES

FONDÉES EN 1794

ENJEUX NUMÉRIQUES

ISSN 2781-1263

Série trimestrielle - N°19 - Septembre 2022

Rédaction

Conseil général de l'Économie
Ministère de l'Économie,
des Finances
et de la Souveraineté
industrielle et numérique
120, rue de Bercy
Télédoc 797
75572 Paris Cedex 12
Tél. : 01 53 18 52 68
http://www.annales.org

Grégoire Postel-Vinay
Rédacteur en chef

Gérard Comby
Secrétaire général

Alexia Kappelmann
Secrétaire générale adjointe

Magali Gimon
Assistant de rédaction et
Maquettiste

Myriam Michaux
Webmestre et Maquettiste

Publication

Photo de couverture
Prosper Lafaye, dessinateur,
Projet de panneau de vitrail
à décor abstrait, dessin,
XIXe siècle. Musée Carnavalet,
Histoire de Paris © Paris Musées /
Musée Carnavalet

Iconographie
Alexia Kappelmann

Mise en page
Magali Gimon

Impression
Dupliprint Mayenne

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Président du Comité de rédaction

Edmond Baranes
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Côme Berbain

Pierre Bonis

Hélène Brisset

Serge Catoire

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Bertrand Pailhès

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Grégoire Postel-Vinay

Maurice Ronai

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Laurent Toutain

Françoise Trassoudaine

Benjamin Vignard

La mention au regard de certaines
illustrations du sigle « D. R. » corres-
pond à des documents ou photogra-
phies pour lesquels nos recherches
d'ayants droit ou d'héritiers se sont
avérées infructueuses.

Le contenu des articles n'engage
que la seule responsabilité de leurs
auteurs.
# Sommaire

**05** Introduction
Le numérique, accompagner le changement
de la fourche à la fourchette
Isabelle PIOT-LEPETIT et Véronique BELLON-MAUREL

## MIEUX PRODUIRE :
VERS UNE AGRO-ÉCOLOGIE NUMÉRIQUE ?

**08** How can precision livestock farming contribute
to the principles of agroecology?
Ludovic BROSSARD, Clément ALLAIN
& Jean-Baptiste MENASSOL

**15** Le développement du numérique :
quelles perspectives pour l'agriculture biologique ?
Éléonore SCHNEBELIN, Pierre LABARTHE
& Jean-Marc TOUZARD

**20** De la donnée au traitement autonome pour l'agroécologie
Roland LENAIN et Christophe AUBÈ

## MIEUX S'INSÉRER DANS LES FILIÈRES :
ACHAT, VENTE, CONFIANCE, RÉGIONALISATION

**28** Perspectives logistiques et marketing
de la traçabilité agri-alimentaire par la *blockchain* :
Études de cas des usages de Walmart et Carrefour
Florent SAUCÈDE

**35** Les plateformes numériques de vente :
quelle(s) opportunité(s) pour les producteurs ?
Romane GUILLOT, Magali AUBERT
& Anne MIONE

**41** Reconfiguration of food value chains –
between logistics and traceability
Fatima EL HADAD-GAUTHIER
& Isabelle PIOT-LEPETIT

**47** Quel effet de la digitalisation de l'agriculture
sur les services de conseil ?
Pierre LABARTHE

**53** Outils numériques : enjeux de coordination d'acteurs,
de partage et de valorisation de la donnée
Soazig DI BIANCO et Mohamed GHALI
MIEUX PARTAGER, MIEUX APPRENDRE

60 Comment réussir un projet de crowdsourcing d'observations spatialisées en agriculture ?
Léo PICHON

67 Le numérique au service des différentes phases de création et d'utilisation des jeux sérieux en agriculture
Gilles MARTEL, Médulline TERRIER-GESBERT, François JOHANY & Sylvain DERNAT

74 L'accès aux données agricoles :
les domaines d'intervention de la loi et du contrat
Laura TOMASSO

79 Le rôle des organisations professionnelles agricoles dans la construction d'un climat de confiance propice aux échanges et à la valorisation des données du secteur agricole
Guillaume JOYAU

85 La formation des agriculteurs peut-elle accompagner le développement de l'agriculture numérique ?
Béatrice DINGLI et Sylvie BOURGEAIS

LES VOIES DE L'INNOVATION
EN AGRICULTURE NUMÉRIQUE

97 Start-ups and digital innovation in the agri-food sector
Isabelle PIOT-LEPETIT
& Mauro FLOREZ

103 Les voies de l'innovation en agriculture numérique :
les living labs et Digifermes®, des dispositifs pour la co-innovation
Jacques-Eric BERGEZ, Mehdi SINÉ
& Muriel MAMBRINI

122 Quelle place pour les hackathons pour accompagner l'innovation numérique en agriculture ?
François BRUN, Mathieu RAJAOBA
& François GAUDIN

133 Le mobilab AgroTIC pour aller à la rencontre des agriculteurs
Bruno TISSEYRE et Simon MOINARD
LE PANORAMA MONDIAL
DE L'AGRICULTURE NUMÉRIQUE

139 Global adoption of digital agriculture
Simon COOK, Elizabeth JACKSON
& Davide CAMMARANO

148 Une agriculture numérique inclusive ?
Le cas de l'agriculture familiale en Afrique de l'Ouest
Pascal BONNET, Jean-Daniel CESARO,
Chloé ALEXANDRE, Anna SOW,
Mathieu ROCHE & Nicolas PAGET

157 Déploiement du numérique en agriculture en France
Sarah DJAFOUR et Bruno TISSEYRE

163 Traduction des résumés

169 Biographies des auteurs

Ce numéro a été coordonné par

Isabelle PIOT-LEPETIT et Véronique BELLON-MAUREL
Introduction
Le numérique,
accompagner le changement
de la fourche à la fourchette

Par Isabelle PIOT-LEPETIT
INRAE - UMR MoISA, #DigitAg

Et Véronique BELLON-MAUREL
INRAE – UMR ITAP, #DigitAg

Le numérique s' invite dans l'agriculture et l'alimentaire, comme dans tous les secteurs de l'économie. Si les premières utilisations datent d'une trentaine d' années avec l'agricul- ture de précision, nous assistons depuis le milieu des années 2010 à une évolution notable des outils et services numériques agricoles, impulsée par quatre leviers techniques. Il s'agit de l'émergence de nouvelles sources de génération de données (objets connectés, satellites, téléphones portables...), des possibilités accrues de traitement de ces données (intelligence artificielle, traitement local ou déporté, HPC...), de la généralisation de la connectivité, qui facilite les échanges de données, d'informations et de connaissances, et permet la création de nouveaux produits et services, et enfin de la robotisation, qui se développe maintenant en milieu ouvert. Ces différents leviers peuvent être mobilisés pour contribuer à apporter des réponses aux besoins exprimés par nos sociétés et par les agriculteurs : la recherche d'une agriculture plus durable et plus saine, conservant de grandes capacités de production tout en réduisant son impact sur l'environnement et la santé, assurant à l'agriculteur un mode de vie correct et une juste rémunération, soutenant une alimentation territorialisée et porteuse de confiance, et enfin permettant le maintien de territoires ruraux vivants animés par une agriculture attractive pour les jeunes. Il est essentiel que les efforts de recherche et de développement se fassent dans cette perspective multi-objectifs.

Ainsi, le numérique traverse-t-il aujourd'hui toute la chaîne de production, « de la fourche
à la fourchette », avec des contributions au niveau de la production agricole comme au
niveau de la distribution<fnref n="1" />, conduisant progressivement à une reconfiguration des sys-
tèmes alimentaires. Le caractère immatériel des données et des informations qui en
découlent permet une fluidité des échanges entre les étapes successives de la chaîne de
valeur, soutenant tout à la fois les flux de produits et d'informations entre les différents
acteurs. Dans la tradition de partage et de mutualisation du monde rural (de la main-
d'œuvre, des terres, des outils, des achats...), le numérique facilite la mise en commun
du savoir, des expériences, ou plus simplement des données collectées par chacun. Ces
dynamiques sont nouvelles, mais il est intéressant de noter qu'elles se développent dans
tous les types d'agriculture et dans tous les pays.

<footnote n="1">¹ Nous avons volontairement écarté le « numérique dans l'usine agro-alimentaire », qui relève de logiques industrielles et qui est moins central dans cette révolution numérique que vit aujourd'hui l'agriculture.</footnote>
Améliorer la production est le premier enjeu de l'agriculture numérique. Les dispositifs classiques de réduction des intrants, basés sur les principes de l'agriculture ou de l'élevage de précision, permettent de gérer la production à l'échelle *infra*, grâce à une connaissance fine des besoins des parcelles ou des animaux, et non plus à l'échelle de la parcelle ou du troupeau. Cela nécessite des capteurs spécifiques pour évaluer ces besoins et ajuster la décision. Pour l'instant, ce type d'agriculture est surtout plébiscité par les grandes exploitations, car il y a un coût de transaction à la mise en œuvre de ces capteurs et des systèmes de contrôle associés. L'objectif est aujourd'hui de dépasser ce stade du « numérique pour l'optimisation des apports ». L'enjeu est d'aller plus loin dans la transition en orientant le développement du numérique selon une optique d'accompagnement à la re-conception des systèmes de culture en suivant les principes de l'agroécologie, c'est-à-dire en tirant parti des interactions fonctionnelles entre les composants des écosystèmes (de la parcelle au paysage), en cherchant à recycler les nutriments (bouclage des cycles) et en passant d'une logique curative à une logique préventive. Cette hybridation entre numérique et agroécologie peut s'appliquer à différents types d'agriculture, ce qu'illuseront les exemples décrits dans la première partie de ce numéro spécial.

Le numérique est aussi un outil qui change les relations entre les acteurs de l'écosystème agricole, et ce, jusqu'à la commercialisation des produits. Les outils d'aide à la décision (OAD) font évoluer la manière dont est dispensé le conseil agricole. Les systèmes automatisés de surveillance et d'alerte ou de pilotage (par exemple de l'irrigation) ou les systèmes robotisés (par exemple robots de traite, d'affouragement, de nettoyage des stabulations ou de désherbage) changent aussi le rapport de l'homme au temps (temps libéré) et à son métier (changement des pratiques). Enfin, le numérique offre la possibilité de reconnecter les producteurs et les consommateurs *via* des plateformes de vente ou en offrant plus de transparence sur les produits (par exemple plus d'informations sur les modes de production, l'origine des produits...). Ce renouvellement des relations de travail et commerciales est abordé dans la deuxième partie de ce numéro spécial.

Enfin, le numérique permet de revisiter les modes d'échange et de capitalisation des données, des informations et des savoirs. Cela reste cependant un point ambivalent du numérique avec, d'un côté, des craintes légitimes exprimées par la profession agricole quant à la gouvernance des données produites par les agriculteurs, mais aussi, d'un autre côté, une ouverture extraordinaire pour co-construire ou coproduire des savoirs, avec un avantage certain pour les petits agriculteurs qui sont parfois assez éloignés des structures de formation. Cette question du partage des données et les conséquences en termes de gouvernance de ces dernières fait l'objet de la troisième partie de ce numéro spécial.

Ces différents leviers ne seront actionnables que si l'écosystème du monde agricole est préparé à cette transformation. Pour les usagers, d'une part, cela demande d'avoir atteint un certain niveau d'acculturation et de confiance dans le numérique, et pour les opérateurs de l'innovation (par exemple centres de recherche, pôles de compétitivité, entreprises...), d'autre part, de construire des trajectoires d'innovation nouvelles, plus participatives, qui garantissent que les technologies et services répondront aux besoins des utilisateurs finaux. La quatrième partie est consacrée à ce point essentiel, qui renvoie à la réussite de la transformation numérique en train de se mettre en place.

La cinquième partie de ce numéro spécial offre de changer de perspective en proposant un aperçu des initiatives et niveaux de développement du numérique à l'étranger, dans les pays du Nord comme du Sud. En effet, cette appropriation du numérique « de la fourche à la fourchette » n'est pas limitée aux pays du Nord. Elle se développe de manière très active dans les pays du Sud, avec des technologies plus simples et accessibles, créant un numérique utile et utilisé, dont nous pouvons nous inspirer.
Pour conclure, il apparaît que nous sommes aujourd'hui à un tournant sur la manière
dont le numérique peut se développer en agriculture. Initialement largement encouragé
par une dynamique de type "technology-push", le numérique en agriculture doit
aujourd'hui se développer au service de toutes les agricultures, dans des démarches
confrontant les opportunités ouvertes et les risques encourus, cela afin de réduire ces
derniers et d'augmenter la confiance et l'adhésion des utilisateurs, au premier plan
desquels les agriculteurs. De plus, l'innovation technologique, pour être réussie, doit être
accompagnée d'innovations organisationnelles, économiques, sociales, voire politiques.
Cette perspective constitue l'objet central du livre blanc Inria-INRAE « Agriculture et
Numérique »<fnref n="2" />, qui préconise in fine de s'appuyer sur les principes de la recherche et de
l'innovation responsable pour relever ce challenge.

<footnote n="2">² BELLON-MAUREL V., BROSSARD L., GARCIA F., MITTON N. & TERMIER A. (2022), *Agriculture and Digital Technology: Getting the most out of digital technology to contribute to the transition to sustainable agriculture and food systems*, Inria-INRAE White book, 198 p., https://doi.org/10.17180/wmkb-ty56-en</footnote>
# How can precision livestock farming contribute to the principles of agroecology?

By Ludovic BROSSARD,

PEGASE, INRAE, Institut Agro, F-35590, Saint Gilles, France

Clément ALLAIN

Institut de l'Elevage, Monvoisin 35650 Le Rheu, France

& Jean-Baptiste MENASSOL

SELMET, L'Institut Agro Montpellier, CIRAD, INRAE,
Univ Montpellier, F-34000 Montpellier, France

Livestock farming systems are facing major currents of transitions with growing consideration for agroecology, “One Health and One Welfare” concepts, and increasing integration of digital technologies and sciences. Precision livestock farming technologies can contribute to the pillars of agroecology, for instance through precision feeding to reduce the inputs required for production; sensors and automata can also help to adopt management practices to improve global health and welfare of animals and farmers. Furthermore, digital technologies can help maintain or promote agroecological livestock farming systems through solutions that monitor animals, and facilitate the management and traceability of practices in more extensive systems, such as mountain farming or pastoralism. Therefore, new technologies have the potential to support agroecological transitions, but will not be the driving force behind these transitions. Possible negative externalities, such as environmental impact of digital technologies must also be weighed against their positive internalities for a successful and sustainable integration of digital tools into agroecological livestock farming systems.

## INTRODUCTION

Agroecology is a scientific discipline and a movement that has been growing since the 2000s. It aims to stimulate natural processes to design agricultural systems that are weakly artificialized, productive, environmentally friendly, and less dependent on chemical inputs (Dumont *et al.*, 2018). Until recently, livestock farming systems have been little considered in agroecology despite the beneficial roles of animals in agroecosystems: producing proteins for humans from inedible resources (e.g. grasslands, by-products), providing ecosystemic services (e.g. biodiversity) and social benefits, and recycling plant nutrients (Gliessman, 2006). Dumont *et al*. (2013) proposed five principles to extend and apply agroecological concepts to livestock farming systems:

* adopting management practices aiming to improve animal health,

* decreasing the inputs needed for production,
* decreasing pollution by optimizing the metabolic functioning of farming systems,

• enhancing diversity within livestock farming systems to strengthen their resilience,

* and preserving biological diversity in agroecosystems by adapting management practices.

The “One Health/One Welfare” concepts can be integrated with these principles by repositioning the notions of animal health and welfare, respectively, within a holistic approach integrating animals, humans, and their environment, and across scales (local, national, and worldwide). In parallel with the development of these concepts, digital technologies and sciences (sensors, data processing, and transfer, automata, etc.) have been increasingly adapted and integrated into livestock farming systems, mainly intensive, offering new possibilities for monitoring animals and other components of the system as well as for controlling these systems (Faverdin et al., 2020; Ingrand, 2018). Can these developments be integrated into a harmonious common approach? Can digital technologies being adapted to or facilitate the modifications and specificities induced by the application of agroecological principles in livestock farming systems? In the present paper, we first describe examples of contribution of digital technologies to agroecology pillars and One Welfare/One Health concepts in livestock farming systems. Next, we develop the main elements to be taken into account for an effective and responsible use of digital technologies, to maintain and promote agroecological livestock farming systems.

EXAMPLES OF CONTRIBUTION OF PRECISION LIVESTOCK
FARMING TECHNOLOGIES TO THE PILLARS OF AGROECOLOGY

This section illustrates how digital technologies can contribute to the integration of the pillars of agroecology and One Health/One Welfare concepts within livestock farming systems. While two application cases are detailed, a summary table (see Table pp. 10-11) lists the possibilities and limits of the contribution of precision livestock farming for each of the pillars of agroecology.

Decreasing the inputs needed for production

Due to the importance of the environmental impact of animal feed production (use of arable land and water...), improving efficiency of feed utilization by animals is a way to reduce the inputs required for animal production (Dumont *et al.*, 2013). In ruminants and pig production, the individual monitoring of performance (growth, milk production, intake) through Radio Frequency IDentification (RFID) technologies, connected weigh scales, milk robots, and automatic feed dispensers allowed the development of precision feeding. This can be defined as an individual and daily adjustment of feed quantity and composition to the nutritional requirements of each individual in a herd, in order to spare feed and nutrient, improve feed efficiency and reduce nutrient excretion. In gestating and lactating sows, the combination of commercial automatic feed dispensers with biological models and data analysis algorithms allows to adapt feed nutrition depending on reproduction performances, feed intake, body composition, and data from previous parities. Experimental application of this method allowed a reduction of around 25% of the lysine ingested without decreasing feed intake, a reduction of 18.5 and 9% nitrogen and phosphorus excretions, respectively, and a decrease of around 4% of feed cost per gestation (so around €3.4 per gestation or €8 per ton of feed) (Gaillard and Dourmad, 2022). The same principles can be applied to growing pigs with expected reduction in nutrient use and excretion.
<table><caption>Table. Application cases of digital technologies as a support for the integration of agroecological principles in livestock production systems: Available possibilities and main limitations.</caption><thead><tr><td>Agroecological principles</td><td>Possibilities</td><td>Limitations</td></tr></thead><tbody><tr><td>Increasing knowledge dissemination and connections between stakeholders</td><td>Mobile applications designed for exchanges between actors of a livestock sector; allowing for a common shared information (e.g. on prices or technical figures), organization of the supply chain (collection route, volumes), traceability, and payments (J-D. Cesaro, personal communication). Mobile applications designed for exchanges with the consumers; optical labels (barcodes) can be applied on the products to give information about production processes (e.g. grazing), and reinforce the link between the farmer and the consumer. Improved knowledge through easy access to many technical, economic, or environmental resources online.</td><td>Inequalities between populations in terms of knowledge, skills, access to technology, technology usability, and maintenance. Loss of knowledge and skills due to the transformation of the farmer as a profession, and the outsourcing of analyses, treatments, and sometimes decisions to digital tools and the associated external contractors.</td></tr><tr><td>Preserving biological diversity in agroecosystems by adapting management practices</td><td>Decision support tools aiming to preserve and promote various farming practices (grassland, pastoralism), such as rangelands management using GNSS technology to determine grazing routes or directly controlling animal grazing areas with virtual fences.</td><td>Technologies can comfort industrial farming practices with little to no direct outdoor connections for the animals. Animal standardization can be promoted through the selection of animals whom format and behavior are compatible with digital tools, such as a milking robot.</td></tr><tr><td>Developing smallholders farms</td><td>Low-tech developments can provide smallholders farms with dedicated digital tools, and allow for self-maintenance and adjustments of their functionalities based on local needs. They can favor digital uptake and empowerment of rural populations. Reasoning technological needs by identifying and monitoring sentinel or leader animals to detect issues, rather than equipping all the animals within a group.</td><td>Livestock farms are frequently located in remote areas with often poor network coverage for data transmission and tool maintenance.</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><td>Agroecological principles</td><td>Possibilities</td><td>Limitations</td></tr></thead><tbody><tr><td>Global health and welfare management</td><td>Early detection of illness and abnormal behavior helps preventing or diminishing their negative psychological and physiological impacts. Interconnected sensors and dedicated digital tools (based on artificial intelligence) can capture the complexity of a system. They enable an integrated approach to identify and correct the factors causing the disturbance, rather than only intervening on the symptoms caused by the disturbance. Sensors, automates, and digital tools can allow farmers to reduce workload (physical tasks, monitoring time), and bring flexibility.</td><td>Unpredictable on-farm events may trigger situations that are outside the operating range of the algorithms, and lead to inappropriate responses. A lack of interoperability between digital tools can trigger false or redundant alarms, increasing work and mental load, and decreasing confidence in digital solutions.</td></tr><tr><td>Limiting negative externalities, such as pollution</td><td>Precision and smart livestock production systems aim to reason the use of inputs while maintaining productive performances, thus limiting the associated potential pollution.</td><td>Digital technologies have negative impacts on the environment from the collection of primary resources, the production process to the waste management and recycling process. The functioning of digital technologies (data transfer and storage) has energy costs and a potential high carbon footprint. False positive alerts can sometimes lead to over medication.</td></tr></tbody></table>
Adopting management practices aiming to improve global health and welfare

Supporting an integrated management of farm animal health requires a knowledge of the local environment as well as on the physiology and behavior of the animals, in order to understand and anticipate their reactions. When considering a set of criteria of differ- ent natures, originating and interacting at different scales of the farm, this knowledge can involve high levels of complexity in information processing. Digital tools, based on a combination of various sensors, can be used to improve the acquisition, management, processing, and sharing of this information in order to produce appropriate knowledge and action.

The alerts generated by these tools assist the farmer in their decision-making both in terms of prophylactic and curative treatments, and improve their precision in terms of targets (in the farm environment, on given individuals), quality (type of treatment), and quantity (doses are reasoned). In order to mitigate the effects of the physiopathological expression of the disease, these tools tend to favor predictive alerts whose performances (accuracy, range of application...) are dependent on the quality of the associated algo- rithms. The type of sensors used will be dependent on the main characteristics of the farming systems and their main health problems. For instance, in small ruminants, the results of the European TechCare project (Giovanetti et al., 2021) show that, for all farming systems, the priority problems are associated with diseases (mainly lameness, mastitis, and dystocia), lack of available colostrum for newborns, and heat stress. For pasture-based systems, specific issues related to undernutrition as well as management of parasite pressure are to be considered. In the same way, for animals raised indoor, housing conditions and competition between animals are complementary factors that need to be considered. To address these issues, a set of measurements from sensor acqui- sition can be aggregated to provide a comprehensive analysis of animal behavior, and produce early warnings of abnormalities. The production of individual-based measures usually involves embedded sensors, although in some livestock systems fixed sensors may be used for this purpose. This is the case, for example, of machine vision algorithms that analyze images acquired from video recording, to identify the postural features of cattle and pigs that could correspond to early symptoms of illness (Nasirahmadi et al., 2017). In other species, such as poultry, microphones placed in the building can identify abnor- mal vocalizations, locate their origins, and associate their occurrences with local housing conditions (Du et al., 2018).

All these measures and alerts are likely to improve the health and welfare of animals, by anticipating the appearance of health problems or by detecting them early enough to prevent animals from suffering too long. But improving the welfare of animals can also go through the wellbeing of the farmer. Indeed, the concept of One Welfare recognizes the interdependencies between the welfare of animals and that of humans. For instance, new technologies can allow farmers to save time for automates and sensors replace recur- ring physical tasks (milking, feeding) while simplifying animal monitoring (reproduction events, health problems). Farmers also appreciate the flexibility to organize their work, and information provided can also lighten the mental load by anticipating events. The time saved allows equipped farmers to spend more time in the middle of the herd, the new information provided by these technologies provides them with more detailed beha- vioral, physiological or zootechnical knowledge, and the use of sensors and robots gener- ate new relationships that did not exist before (learning to pass through robots, installing collars, ear tags, etc.). However, the mental load can sometimes be increased due to the complexity of the information to be managed, the multiplicity of alarms or alerts, or even the risk of more frequent breakdowns (Hostiou et al., 2017). Finally, for farmers, these new technologies also give a more modern image of their profession, which would make it more attractive (Faverdin et al., 2020).
DIGITAL TECHNOLOGIES TO MAINTAIN OR PROMOTE
AGROECOLOGICAL LIVESTOCK FARMING SYSTEMS

Agroecological principles and consumer demands can lead to farming systems that allow more freedom for the animals with, for example, outdoor access for sectors accustomed to mainly indoor farming (pigs, poultry, veal calves). For these livestock systems, the challenge is then to continue to be able to monitor animals with the constraints linked to the distance from the buildings, but also to understand how the change in environment and farming system impacts the herd. More and more studies have been done in the recent years using sensors to better understand how the transition between indoor and outdoor access affects welfare, health, behavior, or growth of animals. Sensors like accelerometers, pedometers, or GPS are then useful to measure the standing/lying position, feeding behaviors, or even use of the outdoor shade (Spigarelli et al., 2020).

Livestock sectors based on more traditional production methods and often already in line with some concepts of agroecology (low inputs, landscape maintenance, protection of bio-diversity), such as mountain farming or pastoralism, face the difficulty of finding labor or solutions to monitor and protect their animals, which endangers the maintenance of these farms. Thus, digital technologies make it possible to provide solutions. RFID can be used for the recording of animals at fixed points (drinkers, trough). Positioning units (GPS) mounted on collars can determine animal movements over large areas, determine their habitat, and, somewhat, health and welfare. In combination with other sensors, such units can give information that helps to evaluate the welfare of free-ranging animals. Drones equipped with cameras can also locate and count the animals, as well as herd them. Digitally defined virtual fences can keep animals within a predefined area without the use of physical barriers, relying on acoustic signals and weak electric shocks (Herlin et al., 2021).

Digital technologies can also directly respond to a need of traceability for production prac-
tices. For example, in response to consumers’ demand, several European dairies have
launched so-called pasture milk on the market guaranteeing consumers a minimum
number of days of access to pasture for cows. The use of geolocation technologies coupled
with artificial intelligence algorithms makes it possible to respond to this request in an
automated and secure way (Allain et al., 2020).

CONCLUSION

New technologies have the potential to support agroecological transitions, but will not be a driver for these transitions. Integrating digital solutions within agroecological livestock farming systems represent a great stake, partly because digital tools can be seen as intrinsically limited in terms of sustainability due to their negative environmental impacts (extraction, waste management, pollution in case of loss...), their resource consumption (electricity for data acquisition and management...), and, over a more or less long period, limited global resources for the raw materials that make up their plastic and electronic components (Pezzuolo et al., 2021). On-farm, they can be used effectively to assist the management inputs of the farmer at various scales (information on the market, continuous monitoring on physiological, health, and behavior processes with associated alerts, waste production...), and with various objectives compatible with agroecology principles (waste management, better animal welfare, nutritional optimization, management of high level of diversity by integrating many aspects of the variations of the system, knowledge sharing...). The integration of digital tools within agroecological livestock farming systems should be considered by taking into account this balance between their positive internalities and negative externalities.
REFERENCES

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Le développement
du numérique :
quelles perspectives
pour l'agriculture biologique ?

Par Éléonore SCHNEBELIN, Pierre LABARTHE & Jean-Marc TOUZARD

Institut national de recherche pour l'agriculture,
l'alimentation et l'environnement (INRAE)

Les technologies numériques sont mises en avant pour répondre aux enjeux de l'agriculture, quel que soit son modèle de production, conventionnel ou biologique. Pourtant les recherches conduites dans le cadre d'une thèse en région Occitanie montrent que les acteurs de l'agriculture biologique ont pour ces technologies des attentes, des perceptions, des projets et des usages en partie spécifiques. Si des enjeux du numérique sont communs à l'ensemble du secteur agricole, en particulier pour le partage d'information ou l'amélioration de conditions de travail, l'agriculture biologique se distingue par des pratiques techniques, des besoins de conception de systèmes, des normes et des valeurs qui jouent sur les attentes de ses acteurs envers le numérique. Les résultats révèlent des oppositions entre l'agriculture biologique et certains types de technologies numériques, mais ils pointent aussi l'existence de trajectoires d'innovation qui associent le numérique à cette agriculture, ce qui met en question l'évolution de son modèle.

Alors que les politiques publiques proposent de soutenir « le développement des équipements intelligents et connectés » pour « accélérer le développement et la diffusion de pratiques agroécologiques » (France Relance, 2021), des questions sont soulevées sur la capacité de ces technologies à favoriser ou non les différents modèles qui coexistent dans l'agriculture (Gasselin et al., 2021). Le numérique se développe-t-il dans tous les modèles agricoles, et en particulier dans l'agriculture biologique ?

Cette question fait l'objet de débats et controverses (Bronson, 2019 ; Clapp et Ruder, 2020). Certains auteurs avancent que le développement du numérique pourrait renforcer le modèle « conventionnel » au détriment d'autres modèles agricoles ; il serait une étape supplémentaire dans la trajectoire d'industrialisation de l'agriculture. D'autres auteurs suggèrent que le numérique, en favorisant le partage d'information et la gestion économique de ressources, pourrait faciliter la mise en œuvre de pratiques agroécologiques, dont celles liées à l'agriculture biologique (Arbenz et al., 2016). Cette controverse est peu étudiée alors que des moyens importants sont mobilisés pour le développement du numérique en agriculture, à travers des programmes de recherche, le financement de start-up, des aides à l'investissement agricole... Cette situation est d'autant plus paradoxale qu'il existe peu de connaissances sur les usages réels du numérique dans les exploitations agricoles françaises et sur leurs impacts sur les pratiques agricoles.

Cet article présente la synthèse d'une recherche conduite à différentes échelles du secteur agricole français, en enquêtant des acteurs représentant une diversité de modèles qui y
coexistent. À l'échelle globale du secteur, une quarantaine d'entretiens ont été réalisés avec des coopératives, syndicats, organisations professionnelles ou instituts techniques soutenant l'agriculture conventionnelle ou l'agriculture biologique, mais aussi auprès d'entreprises du numérique, de services de l'État et d'organismes de recherche. L'étude de ces entretiens a permis une première analyse des perceptions et projets par rapport à la digitalisation (Schnebelin et al., 2021). À l'échelle des exploitations agricoles, des enquêtes ont été menées en région Occitanie sur un échantillon de 98 agriculteurs en grandes cultures, dont près de 40 % en agriculture biologique. Leurs analyses mixtes qualitatives et quantitatives ont permis de caractériser les profils d'usage du numérique, et de comprendre les liens entre ces usages et les modèles de production (Schnebelin, 2022), et en particulier celui de l'agriculture biologique.

## PERCEPTIONS DES ACTEURS
À L'ÉCHELLE DU SECTEUR AGRICOLE

En agriculture biologique (AB) comme en agriculture conventionnelle, les acteurs mentionnent le rôle important des organisations agricoles dans le développement du numérique, pour diffuser ces technologies, mais aussi pour les développer, gérer les données, former les utilisateurs et les accompagner dans leurs choix techniques. Au-delà d'innovations « poussées par l'offre technologique », les évolutions réglementaires (PAC, traçabilité...) et les normes sont vues par tous comme des facteurs qui favorisent la digitalisation du secteur. Tous les acteurs perçoivent aussi dans ces technologies des opportunités pour améliorer les conditions du travail agricole, optimiser des pratiques, gérer les risques, informer les consommateurs, former et informer les agriculteurs, ou encore améliorer la gestion des exploitations. Des risques, enfin, sont mentionnés par tous les acteurs, qu'il s'agisse de risques économiques liés à des investissements dont les effets et la rentabilité sont souvent encore incertains, ou de risques résultant de manque de compétences, de dépendance aux fournisseurs et de difficulté à réparer le matériel agricole ou encore de risques d'appropriation des données.

Mais les acteurs de l'AB et de l'agriculture conventionnelle expriment aussi des perceptions différentes, qui concernent avant tout les risques perçus et la « directionnalité » envisagée, c'est-à-dire l'orientation attendue pour la digitalisation :

* La digitalisation est vue par les acteurs de l'agriculture conventionnelle comme un processus d'innovation au service de la traçabilité, alors que les acteurs de l'AB évoquent au contraire un risque de standardisation, craignant que « l'industrialisation » des produits biologiques soit encouragée par les technologies numériques sous couvert de favoriser cette traçabilité.

* Les acteurs de l'AB souhaitent que le numérique les aide surtout à produire de nouvelles connaissances, à concevoir et à analyser de manière systémique leurs pratiques agricoles et expérimentations. Ils avancent que les technologies numériques ne seraient actuellement pas conçues pour cela, car plus segmentées qu'holistiques, plus top-down que bottom-up. Les acteurs de l'AB voient en cela un risque de divergence entre les technologies numériques et l'agriculture biologique, associé à une perte possible de pouvoir et de savoir-faire.

* Les acteurs de l'agriculture conventionnelle et les entreprises du numérique perçoivent la digitalisation comme un « nouveau facteur de production » permettant de créer de la valeur et d'améliorer la productivité du travail, mais aussi de favoriser l'image de l'agriculture et son attractivité, tout en limitant ses impacts environnementaux. Les agriculteurs conventionnels et leurs organisations insistent surtout sur les risques concernant la propriété des données.
Tous les acteurs n'envisagent donc pas la même orientation du numérique, et ceux qui sont liés à l'AB souhaitent que les technologies numériques soient peu coûteuses, réfle- xives plutôt que prescriptives, favorisant la conception systémique des modèles de pro- duction. Nos travaux montrent que ces différences d'attentes sont toutefois peu perçues par les entreprises du numérique, qui ont tendance à considérer que leurs technologies sont adaptées à tous les modèles agricoles. Il y a donc un risque de renforcer l'orienta- tion des technologies vers les seules attentes et besoins de l'agriculture conventionnelle, conduisant à des effets de sélection ou d'exclusion d'autres modèles agricoles.

DES PROFILS D'USAGE POUR
DEUX TYPES DE TECHNOLOGIES

Pour dépasser cette première analyse, nous avons étudié les usages effectifs du numérique
à partir d'enquêtes auprès d'exploitations en grandes cultures (céréales, oléagineux...) et
en distinguant deux catégories de technologies : d'une part, les technologies numériques
de production (TNP) qui rassemblent des technologies utilisées pour ajuster les pratiques
de production, telles que le guidage GPS, la modulation d'intrants (engrais, traitements
phytosanitaires) ou des outils d'aide à la décision (OAD) ; d'autre part, les technologies
numériques pour l'information et la communication (TNC) qui rassemblent les usages
d'Internet et des réseaux sociaux pour accéder à de l'information ou échanger sur des
connaissances. Nos enquêtes ont montré trois profils d'usage dans chaque catégorie.

Pour les TNP, un premier profil correspond aux agriculteurs qui utilisent peu ces tech-
nologies, avec une part importante d'exploitations en AB. Ces agriculteurs ont moins
d'intérêt à utiliser des technologies, avant tout conçues pour tracer et optimiser des
intrants dans un mode de production conventionnel. Un deuxième profil correspond aux
agriculteurs qui utilisent quelques TNP (guidage, logiciel de gestion parcellaire, et parfois
des OAD ou technologies d'irrigation connectées), avec cette fois une surreprésentation
des exploitations conventionnelles. Le troisième profil rassemble les exploitations les plus
utilisatrices de TNP (guidage, modulation, etc.) correspondant aux exploitations les plus
grandes et à des exploitations « mixtes » qui ont à la fois des productions en conventionnel
et en AB. Les technologies numériques ont permis à ces utilisateurs de mettre en place
des cultures en AB tout en gardant un mode de production proche de l'agriculture conven-
tionnelle, par exemple en substituant les intrants de synthèse ou en étendant le travail
mécanique, facilité par le numérique.

Pour les TNC, un premier profil correspond à des exploitants agricoles qui utilisent peu
Internet pour s'informer, un deuxième à ceux qui ont un usage fréquent de sites Internet
spécialisés, et un troisième à ceux qui utilisent de manière importante les réseaux sociaux.
Le fait d'être ou non en AB ne joue pas sur l'usage des TNC. En revanche, dans le deu-
xième profil sont surreprésentés les agriculteurs produisant des légumineuses ou faisant
partie de groupe d'échanges entre agriculteurs.

LES SPÉCIFICITÉS DE L'AGRICULTURE BIOLOGIQUE

Les perceptions et les usages du numérique sont donc différents selon que les agriculteurs s'inscrivent dans le modèle de l'agriculture conventionnelle ou de l'AB, dont les spécifi-cités semblent peu prises en compte par les entreprises du numérique. En effet, la plupart des technologies numériques restent conçues selon les besoins, les référentiels technico-économiques, les connaissances et les modes de décision de l'agriculture conventionnelle.

Nos enquêtes révèlent d'abord des difficultés techniques entre le numérique et certaines
pratiques de l'AB. Les intrants pris en compte dans la conception de technologies sont
essentiellement ceux de l'agriculture conventionnelle (semences, pesticides, engrais), ce
qui peut impliquer des dysfonctionnements si celles-ci sont utilisées avec des intrants de la production biologique (semences paysannes, engrais organiques, biocontrôle...). De plus, des technologies ne fonctionnent qu'avec une ou quelques cultures, et s'avèrent donc mal adaptées aux systèmes diversifiés, promus par l'AB.

Une autre spécificité de l'AB tient à la réglementation, qui peut orienter les besoins et usages du numérique, par exemple pour la traçabilité des traitements (avec le logiciel de gestion parcellaire), la justification de l'apport d'engrais (avec la modulation d'azote) ou les traitements selon les conditions météo locales (avec la station météo connectée). Or ces exigences sont différentes en AB, du fait notamment de la non-utilisation de certains produits. Dès lors, les agriculteurs n'ont pas les mêmes besoins technologiques.

Cette divergence entre technologies numériques et AB renvoie aussi à des différences de raisonnement et de conception des systèmes de production. Certaines technologies numériques restent ciblées sur l'itinéraire technique d'une culture. Or nos enquêtes montrent que les agriculteurs en AB mettent en avant des systèmes plus complexes, la gestion des rotations, couverts et cultures associées, mais aussi les interactions avec des infrastructures paysagères, le territoire ou les consommateurs.

Des divergences sont aussi liées aux objectifs des technologies numériques. Celles-ci restent généralement basées sur la maximisation des rendements et l'optimisation des intrants (Bronson, 2019), ce qui peut limiter leur intérêt en AB où les systèmes sont généralement conçus pour utiliser moins d'intrants. Globalement, la capacité des technologies numériques à répondre à la diversité d'objectifs des agriculteurs, notamment en AB, peut être mise en question.

Des oppositions existent aussi au plan économique. Ainsi, des agriculteurs et organisations agricoles de l'AB cherchent à limiter les investissements et les coûts de production, ce qui est peu compatible avec l'achat de matériel numérique haut de gamme. La diversité des perceptions et des usages du numérique est aussi liée aux réseaux socio-économiques et filières dans lesquels s'insèrent les agriculteurs enquêtés. Des organisations comme les coopératives, les entreprises de semences ou les industries agro-alimentaires, proposent, incitent ou imposent l'usage de technologies numériques, dans une perspective de standardisation ou de contrôle de la qualité des produits agricoles.

Des oppositions peuvent enfin être liées aux valeurs et à la stratégie globale de l'agriculteur ou agricultrice. Par exemple, des agriculteurs en AB affirment vouloir réduire les dépendances de leur exploitation ou renforcer les circularités locales (bioéconomie territoriale, réintroduction de l'élevage, stabilisation des marchés dans le cadre de systèmes alimentaires territoriaux...). D'autres placent le rapport aux objets de nature (les plantes, le sol, les animaux...) comme primordial, associé à un rapport sensible peu pris en compte dans les technologies numériques déployées aujourd'hui.

## DIFFÉRENTES VOIES DE DIGITALISATION POUR L'AGRICULTURE BIOLOGIQUE ?

Au-delà de perceptions communes, les résultats de nos recherches montrent donc des points d'opposition entre l'AB et le développement de certaines technologies numériques. Les raisons sont d'ordre technique, mais renvoient aussi à la construction des connaissances, au modèle économique, à la régulation ou aux valeurs portées par les agriculteurs. Toutefois, des formes d'hybridation entre le numérique et l'AB sont aussi repérables chez certains, au-delà d'un usage croissant chez tous pour s'informer et partager des expériences (TNC). Tout d'abord, les technologies numériques (TNP et TNC) semblent utilisées de manière croissante dans les exploitations qui s'engagent dans une « industrialisation de l'agriculture biologique ». Ces innovations participent à l'augmentation des surfaces et de la production en AB. Mais cette voie est aussi critiquée pour remettre en cause
les principes et spécificités du modèle de l'AB, renvoyant aux débats sur sa convention-
nalisation (Darnhofer et al., 2010) et sur l'émergence de plusieurs modèles d'AB. Par
ailleurs, une voie plus autonome semble s'ouvrir à travers des associations, réseaux ou
« ateliers » de producteurs en AB, où s'amorce l'élaboration d'outils numériques ad hoc,
par exemple pour partager des expérimentations ou gérer des ventes en ligne. Enfin, les
attentes exprimées par les acteurs de l'AB, notamment pour des outils numériques favori-
sant la conception de systèmes agricoles plus complexes et associés au fonctionnement de
leurs écosystèmes, pourraient être prises en compte par des entreprises du numérique
pour penser d'autres modèles techniques, économiques et politiques du numérique en
agriculture.

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# De la donnée au traitement autonome pour l'agroécologie

Par Roland LENAIN et Christophe AUBÉ

INRAE

Le développement des sciences du numérique est un véritable enjeu pour améliorer la prise de décision en agriculture, et tendre vers l'application de principes moins dommageables et plus agroécologiques. Au-delà de la décision, la réalisation de tâches agronomiques exigeant de hauts niveaux de précision, des fréquences de passage accrues et des capacités de discrimination, nécessite également des avancées significatives, empruntant aux technologies robotiques. Nous montrons dans cet article l'intérêt de telles technologies pour l'agriculture en général, et pour l'agroécologie en particulier. Après avoir dressé un court panorama de l'existant, nous présentons les attentes des différentes filières agricoles, les verrous persistants ainsi que les perspectives relatives pour cette robotique agricole, domaine émergent dans l'agriculture numérique. Ce domaine apparaît ainsi clairement comme une composante essentielle de l'évolution agricole vers des pratiques plus vertueuses.

## DE LA PRISE DE DÉCISION À L'ACTION

L'avènement des technologies du numérique permet d'orienter la prise de décision afin de réaliser des interventions ciblées et précises, contribuant à réduire l'impact environnemental des activités agricoles, au regard des matières utilisées. Toutefois, de telles préconisations peuvent supposer des interventions plus fréquentes de manières localisée [1], requérant une mobilisation plus importante de la main-d'œuvre humaine. Ce qui peut impliquer un surcroît de ressources humaines pour des travaux peu valorisants, répétitifs, voire pénibles ou dangereux. En outre, c'est à mettre au regard des difficultés de recrutement dans les travaux agricoles<fnref n="1" />, ou plus généralement de la baisse d'attractivité des métiers liés à l'agriculture<fnref n="2" />. Aussi, l'application automatisée des traitements préconisés semble une étape fondamentale à la contribution du numérique dans l'agroécologie. Il convient donc de creuser plus en avant cette continuité entre planification et réalisation des travaux agricoles. À cette fin, la robotique apparaît comme une continuité de l'apport des technologies numériques. D'ores et déjà prometteuse, elle présente de premières applications réellement efficientes. Son développement offre des perspectives nouvelles et un levier considérable pour le déploiement des principes agroécologiques.

<footnote n="1">¹ Cf. GAUMONT S., « Offres pourvues et abandons de recrutement en 2021 », https://images.pr-rooms.com/Handlers/HTFile.ashx?FZD=VeG4xINAFTmeuS%2Fjmh%2FPLg%3D%3D</footnote>

<footnote n="2">² Cf. DARES, « Les métiers en 2030 », https://www.strategie.gouv.fr/publications/metiers-2030</footnote>
# ROBOTIQUES ET AGROÉCOLOGIE

## De l'automatisation des agroéquipements

À l'instar du monde automobile, une première voie de l'essor de la robotique se focalise sur l'automatisation de la tâche de conduite [2]. Ces approches tirent parti des progrès réalisés en matière de géolocalisation par satellite, d'une part, et des avancées obtenues sur la vision artificielle, d'autre part. Elles permettent aujourd'hui aux constructeurs de proposer plusieurs concepts de tracteurs autonomes [3], dont quelques illustrations sont visibles dans la Figure 1. Les fonctionnalités proposées historiquement par les dispositifs d'aide à la conduite, popularisés dans la dernière décennie, se trouvent ici prolongées en permettant de maintenir un tracteur dans sa ligne de travail et de gérer l'ensemble des opérations dans la phase de demi-tour.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Kubota X robot concept</figcaption></figure>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Case IH, Magnum</figcaption></figure>

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Autonomous tractor Corp.</figcaption></figure>

<caption>Figure 1. Concepts de tracteurs autonomes.</caption>

L'émergence du tracteur autonome, mis particulièrement en avant par les constructeurs historiques, est à mettre en relation avec la robotisation des outils, non seulement sur les capacités de réglages, mais également sur les fonctions d'interaction avec le sol ou la végétation. C'est notamment le cas pour les bineuses actives de désherbage mécanique pour réaligner un outil automatiquement sur le rang de culture à désherber, ou pour la coupure automatique de tronçons en pulvérisation permettant d'éviter de doubler la dose de produit phytosanitaire. Ces nouvelles fonctionnalités exploitent fortement les avancées technologiques de robotique pour tous les aspects de perception/détection, autorisant des traitements différenciés et précis au sein d'une parcelle. Indépendamment du mode de contrôle du porteur (manuel ou autonome), l'application de ces principes permet d'améliorer considérablement l'efficacité du désherbage ou de réduire drastiquement les quantités de produits chimiques utilisés [4], en agissant uniquement sur les plantes à traiter.

## Des robots pour de nouvelles fonctionnalités

Le couplage de l'autonomie de déplacement d'un véhicule agricole et de l'outil associé est appréhendé comme une automatisation des itinéraires agricoles classiques. Pour autant, la synergie entre le contrôle autonome du porteur et de l'outil laisse entrevoir des solutions robotiques complètes, capables de répondre à des besoins spécifiques, pour soulager l'humain de certains travaux répétitifs, difficiles, voire dangereux. De fait, l'essor commercial de tels robots a été porté par le désherbage mécanique, notamment en maraîchage biologique [5], et les premiers robots ont visé la réalisation autonome de cette fonction, qui reste une demande importante, du fait de la nécessaire fréquence des passages pour l'entretien des parcelles. Le succès grandissant de ces concepts, dotés de différentes stratégies de navigation, ou de solutions de désherbage, invite à développer ces derniers dans d'autres cadres et domaines applicatifs. La Figure 2 présente quelques exemples de différents cadres d'application.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2. Exemples de robots agricoles pour de nouvelles pratiques.</figcaption></figure>

<table><caption>Figure 3. Corrélation entre fonctions robotiques, besoins opérationnels et maturité (rapport SolRob).</caption><thead><tr><th></th><th>Méca pas à l'</th><th>Méca Actif</th><th>Traitement</th><th>Pulvé précision</th><th>Pulvé localisé</th><th>Pulvé résonnation indif.</th><th>Rogagne</th><th>Coupe</th><th>Recul</th><th>Localisé</th><th>Prièrement</th><th>Fruit différentié</th><th>Récolte génétique</th><th>Assistance</th></tr></thead><tbody><tr><td>Localisation/navigation "Outdoor"</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>* Suivi absolu</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>* Suivi relatif</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>* Fusion multi-capteur</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Supervision & Décision temps réel</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Interactions Humains-Robots</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Contrôle d'outils embarqués</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>* Interaction outil/robot</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>* Dvp outils préhension</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sécurité / Sureté de fonctionnement / Intégrité</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>* Obstacle</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>* Stabilité</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>* Détection faute</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>* Maintien précision</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Le projet SolRob<fnref n="3" />, piloté par l'association RobAgri<fnref n="4" />, a mis en avant les principales attentes des filières agricoles vis-à-vis de l'exploitation des robots. Dans cette étude, le parallèle entre la maturité des fonctions robotiques et les attentes agricoles est mis en correspondance (voir la Figure 3). Cette réflexion permet d'identifier les verrous à lever et les pistes de développement à privilégier pour répondre aux besoins et à l'évolution des pratiques.

Cette analyse laisse par ailleurs entrevoir que l'évolution des pratiques vers l'agroécologie va nécessiter l'exploitation de nouveaux outils, pour réaliser à grande échelle l'implantation, l'entretien et la récolte de cultures plurispécifiques [6]. En effet, la conduite de cultures mélangeant plusieurs espèces dans de mêmes espaces, avec des saisonnalisités et des spécificités différentes, implique de disposer d'outils adaptés et discriminants, pour lesquels le recours de façon massive à un travail manuel semble difficilement envisageable. Les capacités de perception et de commande d'outils robotiques apparaissent ici comme un levier mobilisable. Pour autant, comme le montre la Figure 2, un certain nombre de technologies doivent encore progresser pour être pleinement efficientes.

<footnote n="3">³ Rapport du projet France Agrimer SoRob-A mené par RobAgri de 2019 à 2020.</footnote>

<footnote n="4">⁴ Association RobAgri, regroupant plus de 80 acteurs de la filière robotique agricole.</footnote>
DES VERROUS À LEVER

Si l'application de la robotique aux agroéquipements permet de faciliter un certain nombre de travaux agricoles, l'intérêt réel de la robotique pour définir de nouvelles pratiques nécessite de progresser sur plusieurs volets. La Figure 4 synthétise ces différents verrous à une échelle générique.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 4. Verrous associés à la robotique pour l'agroécologie (Source : RobAgri).</figcaption></figure>

Aspects scientifiques

Tout d'abord, la maturité de plusieurs fonctionnalités robotiques nécessite d'être appro-
fondie, pour remplir les missions agricoles confiées aux robots. Dans ce cadre, plusieurs
grandes thématiques scientifiques peuvent en particulier être mentionnées<fnref n="5" />.

L'adaptabilité des robots à la variabilité des contextes et des opérations

Il s'agit ici d'accroître la capacité des robots à analyser l'environnement et à modifier leur comportement en fonction de la situation reconnue et de la mission assignée. En empruntant tant aux méthodes de perception qu'à celles de l'intelligence artificielle (IA), de nombreux développements doivent être menés pour construire des référentiels partagés de modes de fonctionnement.

<footnote n="5">⁵ Ces fonctionnalités ont fait l'objet d'un travail de synthèse de la part des grands laboratoires nationaux travaillant sur la thématique (INRAE, CNRS, INRIA, CEA...) dans le cadre de contributions à la construction de la stratégie d'accélération pour des systèmes et équipements agricoles durables (Sadea).</footnote>
## La garantie du maintien de l'intégrité

La navigation autonome en milieux naturels est sujette à de nombreuses sources de perturbations et de risques (traversabilité, reconnaissance d'humains, intégrité de localisation, instabilité), qu'il convient de gérer dans une vision normative [7]. Cet aspect, à la fois scientifique, technologique et législatif, est aujourd'hui traité de façon spécifique à chaque application, bien souvent en requérant la présence humaine sur les parcelles, limitant de fait l'intérêt de l'usage de robots.

## Les interactions homme-robots

Aussi perfectionnés que puissent être les robots, il existera quoi qu'il arrive des situations nécessitant l'expertise humaine, et de nombreuses applications envisageant un travail commun humain-robots [8] sont développées. Aussi, la mise en place d'interfaces de dialogue, que ce soit pour la supervision distante ou l'interaction directe, constitue une condition nécessaire pour établir une communication avec les machines.

## L'interaction avec des corps déformables

La réelle finalité de la robotique pour l'agriculture passe par l'interaction des robots avec le sol et les cultures, qui sont par essence des éléments déformables et évolutifs. L'interaction avec des corps non rigides et de caractéristiques variables demeure un défi pour la robotique [9], dont les résultats sont très efficaces aujourd'hui dans des milieux très maîtrisés.

## Des nouvelles technologies à apprivoiser

L'appropriation des nouvelles technologies a toujours constitué un défi sociétal dans toutes les révolutions industrielles. Elle est une condition sine qua non de la démocratisation de nouveaux équipements. Elle est particulièrement importante dans le domaine des agroéquipements robotiques, car il s'agit d'outils touchant directement les cultures. Aussi, si une utilisation correcte peut présenter de grands bénéfices, un usage inadapté peut amener à d'importantes conséquences (destruction des cultures, collision...). Il s'avère alors primordial pour les agriculteurs de bien comprendre le fonctionnement des robots pour en maîtriser les principes de fonctionnement et les paramètres, tout

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 5. Évolution du marché des robots agricoles (Tractica, 2019).</figcaption></figure>
comme ils maîtrisent et adaptent aujourd'hui les réglages des tracteurs et outils associés. L'appropriation du numérique dépasse le cadre de la formation, et passe par une adaptation des méthodes de travail en fonction des capacités et apports des robots.

Par ailleurs, la question économique associée à l'apport des nouvelles technologies est un point important de l'essor de la robotique en agriculture. Le coût et l'amortissement du matériel agricole ont toujours été une préoccupation centrale dans les exploitations. La mise en œuvre de ce matériel d'un genre nouveau (son acquisition, son déploiement et son exploitation) est encore un sujet de débats, comme l'exploitation collective, le partage des pratiques [10]... Si le modèle économique associé à l'essor des technologies numériques reste un point à construire, la robotique agricole constitue un marché avec des perspectives de croissance considérables [11]. En effet, le graphique ci-dessous (Figure 5) reprend les perspectives de croissance du nombre de robots, faisant de l'agriculture l'un des principaux marchés applicatifs.

## De l'adaptation des pratiques

Comme évoqué précédemment, la maîtrise du fonctionnement d'agroéquipements robotisés est un élément important de l'essor des nouvelles technologies. Aussi, l'adaptation des itinéraires techniques constitue son corollaire. Tout comme la mécanisation a pu façonner les paysages et l'organisation des cultures [12], il apparaît probable que, pour des raisons de sûreté de fonctionnement, de praticité ou d'autonomie énergétique, l'organisation de la production puisse être adaptée, en adéquation avec les modifications des pratiques liées à l'essor des principes agroécologiques.

Ceci implique également de disposer des métriques d'évaluation du travail de ces robots afin d'adapter les itinéraires et les comportements robotiques, ainsi que de mesurer l'intérêt écologique, économique et agronomique global [13]. En effet, ces informations sont capitales, tant pour la prise de décision que l'adaptation des comportements robotiques. En ce sens, la robotique est très complémentaire du numérique concernant l'usage des données, tant sur leur acquisition (un robot génère beaucoup de données) que sur l'exploitation à des fins de décision, mais aussi d'évaluation.

## INVENTER DE NOUVEAUX ITINÉRAIRES

Bien au-delà de l'automatisation d'opérations réalisées aujourd'hui manuellement, l'intérêt profond de la robotique réside dans la capacité des robots à proposer des outils en vue de développer des pratiques culturales alternatives, centrées sur l'agroécologie. À cette fin, les développements mis en œuvre aujourd'hui ont vocation à accroître la modularité et les capacités des premiers robots actuellement sur le marché. Plusieurs voies robotiques sont aujourd'hui envisageables pour populariser de telles pratiques.

## Des concepts de fermes autonomes

Afin de contourner les difficultés liées à l'adaptation des comportements robotiques au milieu et s'affranchir de problèmes de sécurité, une première piste tend à explorer les concepts de fermes robotisées avec l'exploitation de bras robotisés évoluant au-dessus de la surface de culture, ou de production en intérieur. La Figure 6 illustre de tels concepts au travers de deux exemples en cours de développement. De telles approches peuvent également se prolonger en extérieur par l'exploitation de nouveaux concepts, comme les robots à câble (utilisant des concepts similaires au système de prise de vue dans les stades), permettant de piloter un outil en six dimensions sur des surfaces de plusieurs centaines de mètres. De telles approches nécessitent toutefois des infrastructures considérables, et ne traitent que partiellement de l'aménagement du territoire et des multi-modalités de l'agriculture.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Concept NeoFarm</figcaption></figure>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Concept Iron Ox</figcaption></figure>

<caption>Figure 6. Concepts de fermes automatisées.</caption>

## Des systèmes robotiques reconfigurables pour l'agroécologie

La réduction de l'impact environnemental, avec la précision et la modularité qu'elle implique, plaide plutôt, sur le long terme, en faveur de l'essor de robots élémentaires de taille relativement réduite et capables de coopérer, voire de s'associer. On considère alors un système robotique reconfigurable, adaptant ses caractéristiques (nombre de robots, configuration de la flotte) en fonction des travaux planifiés et du contexte d'évolution. De tels concepts, testés dans le cadre de robots petits et indépendants (voir la Figure 7 gauche) tend à être étendu à des robots élémentaires capables de différentes capacités de traitement et d'association. La promesse des recherches à mener pour l'autonomie de tels systèmes tend par ailleurs à lever les verrous scientifiques précédemment cités.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Concept de floote, projet MARS (Fendt)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Prospero concept</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Niinsar project concept</figcaption></figure>

<caption>Figure 7. Concepts de robots coopérants.</caption>

## Des trajectoires complémentaires pour relever un « Grand défi »

Les deux visions de long terme décrites précédemment sont complémentaires. Elles laissent entrevoir une pénétration progressive de la robotique dans le domaine de l'agriculture. Celle-ci suppose vraisemblablement des modalités de coopération entre agroéquipements contrôlés manuellement et de manière autonome, permettant de garantir des débits de chantier importants, avec des machines de taille restreinte et moins dommageables. Ce qui suppose des niveaux d'autonomie ajustables en fonction du contexte, et une adaptation des itinéraires culturaux, capables d'intégrer la robotique à une vision agroécologique. Ceci nécessite néanmoins une réflexion partagée sur la construction de tels itinéraires, avec une évaluation des travaux robotiques, ainsi que la mise en place de briques technologiques et d'outils de développements partagés. De tels instruments sont au cœur du « Grand défi », dédié au développement de la robotique pour l'agroécologie,
porté par l'association agricole RobAgri. Le cœur du projet est de structurer cette filière naissante, et la doter de tous les atouts pour mettre en œuvre une nouvelle agriculture, durable et centrée sur l'humain.

BIBLIOGRAPHIE

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# Perspectives logistiques et marketing de la traçabilité agri-alimentaire par la blockchain : Études de cas des usages de Walmart et Carrefour<fnref n="1" />

Par Florent SAUCÈDE

Maître de conférences à l'Institut Agro Montpellier, UMR MoISA

Pour restaurer la confiance des consommateurs dans les systèmes alimentaires, certains distributeurs ou fabricants mobilisent la technologie *blockchain* en support de la traçabilité totale de leurs chaînes d'approvisionnement, ou *supply chains*. Nous analysons comment Walmart et Carrefour, deux pionniers des *blockchains* alimentaires, utilisent cette technologie. Nous montrons comment elle contribue aux dimensions et enjeux de la traçabilité. Nous caractérisons deux approches contrastées. La première a pour objectif de maîtriser la sécurité sanitaire de l'alimentation en s'appuyant sur l'amélioration du pilotage et du fonctionnement de la *supply chain*, que la technologie permet. La seconde, orientée marketing, vise à restaurer la confiance des consommateurs en mobilisant les acteurs de la *supply chain* pour co-construire un ensemble de faits et de preuves, mis en récit pour apporter de la transparence sur l'origine des produits et les pratiques vertueuses des acteurs qui participent à leur qualité.

Plus de la moitié des consommateurs européens doutent de la qualité, de l'authenticité et de la durabilité de leur alimentation (EIT Food Trust, 2021). Seuls les agriculteurs sont épargnés par la crise de confiance des consommateurs, qui reprochent aux distributeurs, fabricants et pouvoirs publics leur manque de transparence et de prise en compte des attentes sociétales. La défiance des consommateurs puise dans des peurs alimentaires que nourrissent crises et scandales sanitaires (Lepiller et Yount-André, 2019). Elle favorise les modèles alternatifs, mais elle amène aussi les acteurs des filières agri-alimentaires (AA) à mieux intégrer les attentes sociétales.

Les crises sanitaires des années 1990 ont ainsi promu la traçabilité auprès du grand public. Le règlement CE 178/2002 "General Food Law" l'a rendue obligatoire, et définie comme la « capacité de retracer, à travers toutes les étapes de la production, de la transformation et de la distribution, le cheminement d'une denrée alimentaire, d'un aliment pour animaux, d'un animal producteur de denrées alimentaires ou d'une substance destinée à être incorporée ou susceptible d'être incorporée dans une denrée alimentaire ou un aliment pour animaux ». La traçabilité relève donc de la qualité et de la logistique, mais elle peut être aussi un puissant allié du marketing. La confiance dans les circuits courts bénéficie d'une proximité relationnelle avec les producteurs ; pour les circuits longs, elle

<footnote n="1">¹ Ce travail bénéficie d'un financement de l'Agence nationale de la recherche (ANR-21-CE21-0001).</footnote>
repose sur la proximité de processus, bâtie par le partage d'informations sur les origines du produit et ses processus de fabrication et de distribution (Costa et al., 2005).

La blockchain (BC), dont le rôle premier a été de supporter le réseau de cryptomonnaie Bitcoin, est un « registre numérique, décentralisé et distribué dans lequel les transactions sont consignées et ajoutées par ordre chronologique pour créer des archives permanentes et infalsifiables » (Treiblmaier, 2018). Fin 2016, IBM a annoncé un partenariat avec le distributeur américain Walmart, pour tester sa capacité à améliorer la traçabilité et la sécurité alimentaire. Dès 2017, Carrefour mettait au point un cas pilote pour apporter, à partir d'une traçabilité par la BC, de la transparence aux consommateurs.

Nous examinons ce que la BC apporte à la traçabilité par l'analyse des cas d'usage de ces pionniers, pour comprendre comment elle peut contribuer à restaurer la confiance des consommateurs. Avant cela, nous faisons le point sur les fonctions et dimensions de la traçabilité, puis de la blockchain dont nous contextualisons les usages en grande distribution.

## LA TRAÇABILITÉ TOTALE : FONCTIONS ET DIMENSIONS

La traçabilité se fait souvent de manière cloisonnée (modèle *one step up-one step down*) : une entreprise enregistre ses activités, la provenance de ses ressources et la destination de ses produits (Bosona et Gebresenbet, 2013). En cas de crise à gérer, il faut reconstituer l'historique d'un produit, de ses origines (pour trouver la source d'un problème) jusqu'à sa destination finale (pour organiser les retraits de produits). Assurer cette fonction *tracing* impose d'inspecter un à un les systèmes internes de traçabilité de chacun des acteurs de la *supply chain* (SC). L'intégration de ces systèmes permet d'apporter davantage de transparence sur les produits et de gagner du temps, mais il faut pour cela pouvoir interfacer des dispositifs internes qui ne sont pas forcément interopérables, ou déployer un système d'information inter-organisationnel souvent coûteux. Cette intégration offre un système de traçabilité totale, dont les enjeux de visibilité sont importants pour les logisticiens : développer une capacité de *tracking* qui repose sur le suivi dynamique et contextualisé des produits pour les localiser en temps réel (voir la Figure 1 page 30).

Développer ces fonctions dans une perspective de traçabilité totale suppose ainsi d'améliorer la profondeur du système (nombre de maillons intégrés), son accessibilité (vitesse de transmission de l'information), sa précision (granularité du système) et sa largeur (variété des informations associées à l'unité tracée) (Ibid.).

## LA BC POUR LA TRAÇABILITÉ ALIMENTAIRE EN GRANDE DISTRIBUTION

La BC présente des atouts qui favorisent son emploi à des fins de traçabilité puisqu'elle enregistre des transactions de manière séquentielle et immuable dans une base de données partagée et synchronisée entre les acteurs (Hug, 2017). L'information est infalsifiable, car les données de chaque bloc sont synthétisées dans une empreinte cryptographique intégrée dans le bloc suivant, formant une chaîne unique, sensible aux informations contenues.

La BC permet l'automatisation des transactions par la programmation de contrats intelligents, ainsi que celle de la collecte de données par des objets et capteurs connectés qui communiquent avec elle *via* des oracles<fnref n="2" /> (Vu et al., 2021). Pour créer un système de traçabilité totale par la BC, les acteurs partagent des données sensibles. Ils se

<footnote n="2">² Intergiciels qui permettent d'interfacer une BC avec le monde physique.</footnote>
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 1. Modalités et fonctions de la traçabilité totale (adapté de Fabbe-Costes, 2014).</figcaption></figure>
confrontent à un dilemme transparence-confidentialité, qui peut être atténué par le choix d'une BC à autorisations régissant la participation et les rôles des membres du réseau.

Les distributeurs ont eu recours à trois stratégies pour développer leurs BC alimentaires (Sia Partners, 2019) : en interne (Filières Qualité Carrefour - FQC), avec des prestataires animant des écosystèmes (IBM Food Trust et les collaborations Carrefour-Nestlé, Auchan et Te-Food) ou avec des acteurs du contrôle qualité ou sanitaire (produits bio d'Intermarché, SGS et Transparency-One).

Ces projets de traçabilité par la BC se manifestent aux consommateurs dans les rayons par des QR codes apposés sur des emballages augmentés, provenant de fabricants (Herta, jambon Engagé et Bon), de distributeurs pour leurs marques propres (Filières Qualité Carrefour - FQC), ou de collaborations entre distributeurs et fabricants (Carrefour et Nestlé).

# DEUX CAS D'UTILISATION DE LA BC
À DES FINS DE TRAÇABILITÉ PAR DES DISTRIBUTEURS

## Walmart

Walmart veut apporter une réponse efficiente aux risques menaçant la sécurité sanitaire, l'authenticité et la qualité des aliments (Kamath, 2018). Deux cas pilotes de traçabilité totale sont développés avec IBM dès 2016. Le premier cas, la SC du porc en Chine, montre que la BC peut intégrer des certificats d'authenticité. Les porcs sont identifiés par codes-barres et étiquettes RFID (radio frequency identification), des caméras capturent leurs mouvements dans les enclos et les activités des abattoirs, les camions embarquent capteurs de température et d'humidité, GPS et systèmes d'information géographique.

Le second cas concerne les importations de mangue tranchée d'Amérique latine. La BC intègre seize producteurs, deux conditionneurs, trois courtiers, deux entrepôts d'importation et un transformateur (Chang et al., 2020). La BC permet de retracer les origines du produit en 2,2 secondes, contre 7 jours auparavant.

Walmart s'implique dans l'écosystème IBM Food Trust pour améliorer les retraits de produits et développer des standards internationaux (Ibid.). Pour endiguer la crise sanitaire meurtrière qui frappe les États-Unis en 2018, des millions de sachets de salade sont détruits par précaution. Walmart enjoint ses fournisseurs de légumes feuilles à mettre en place pour 2019 une traçabilité totale en temps réel avec preuves de certification selon des normes internationales, incluant leurs prestataires de service, via IBM Food Trust.

## Carrefour

Carrefour met au point en 2017 une BC en interne avec Connecting Food et Crystalchain pour le poulet d'Auvergne FQC<fnref n="3" />, impliquant un syndicat d'éleveurs, un fournisseur d'aliments, un vétérinaire, un abattoir et un transformateur. La traçabilité préexiste, mais les données sont dispersées et de formats variés. La BC les rend accessibles instantanément avec une granularité au lot. Un QR code redirige les consommateurs sur un site web qui expose le cycle de vie du poulet, et valorise sa qualité et les bonnes pratiques des acteurs. Des certificats et des faits prouvent les allégations relatives à la qualité. Ce modèle sera adapté aux prochaines FQC en France et dans le monde. Hyperledger Fabric (une infrastructure de BC à autorisations) permet de cloisonner les différentes FQC pour garantir la confidentialité. Des contrats intelligents automatisent des tests de cohérence sur les quantités approvisionnées pour repérer les fraudes (SIA Partners, 2019). Carrefour

<footnote n="3">³ https://actforfood.carrefour.eu/fr/pourquoi-agir/la-blockchain-alimentaire</footnote>
rejoint IBM Food Trust en 2018 pour collaborer sur des standards internationaux et avec des marques nationales.

La BC est alors déployée sur des produits pour bébés (Guigoz bio 2 et 3 avec Nestlé en 2019 ; bodies bio de sa marque TEX en 2021), puis en 2022 sur de premiers produits Carrefour Bio<fnref n="4" />. La durabilité est mise en avant pour le café équitable Myanmar de Malongo. Le QR code invite les consommateurs à s'immerger dans les activités des producteurs et informe sur la contribution de chaque village, le transport, la dégustation, la torréfaction des grains et les dates des contrôles effectués<fnref n="5" />.

## DEUX USAGES CONTRASTÉS DE LA TRAÇABILITÉ PAR LA BLOCKCHAIN

Le Tableau ci-après synthétise ce que ces cas révèlent des contributions de la BC à la traçabilité alimentaire. Les éléments communs aux deux cas sont centrés.

<table><caption>Tableau : Synthèse comparative des cas.</caption><thead><tr><th>Caractéristiques</th><th>Walmart</th><th>Carrefour</th></tr></thead><tbody><tr><td>Produits tracés</td><td>À risque</td><td>Vertueux</td></tr><tr><td>Fonctions</td><td>Tracing et tracking</td><td>Tracing</td></tr><tr><td>Dimensions</td><td></td><td></td></tr><tr><td>- Profondeur</td><td colspan="2">De bout en bout</td></tr><tr><td>- Précision</td><td colspan="2">Lot, unité</td></tr><tr><td>- Accessibilité</td><td colspan="2">Quasi instantanée</td></tr><tr><td></td><td colspan="2">Gestion de la confidentialité, information des consommateurs</td></tr><tr><td>- Largeur</td><td>Origines, acteurs impliqués, processus et dates clés, pratiques, certificats, dates limites de consommation</td><td></td></tr><tr><td></td><td>Données contextuelles (capteurs connectés)</td><td>Données personnelles (agriculteurs, tiers de confiance)</td></tr><tr><td>Enjeux Dominants</td><td>Logistique et Qualité</td><td>Marketing et Qualité</td></tr><tr><td>- Logistique</td><td colspan="2">Efficacité et précision des retraits de produits</td></tr><tr><td></td><td>Optimisation de la SC, maintien de la qualité</td><td></td></tr><tr><td>- Qualité</td><td colspan="2">Suivi de bout en bout, certificats, conformité</td></tr><tr><td></td><td>Contrôle de sa préservation</td><td>Valorisation des pratiques, tests de cohérence</td></tr><tr><td>- Marketing</td><td>Construction d'une image de « sécurité » et « fiabilité »</td><td>Mise en récit de la transparence sur les origines, la qualité et les pratiques</td></tr></tbody></table>

<footnote n="4">⁴ https://www.lsa-conso.fr/carrefour-applique-la-blockchain-a-ses-produits-bio-de-marque-propre,408776</footnote>

<footnote n="5">⁵ https://www lineaires.com/les-produits/malongo-lance-un-cafe-chez-carrefour-avec-la-technologie-blockchain</footnote>
Les cas montrent que la BC peut supporter la co-construction d'une traçabilité totale profonde, large, précise et accessible. L'analyse des enjeux de la traçabilité permet de caractériser deux approches contrastées.

* Walmart a choisi de tracer des produits qui ont fait l'objet d'une crise ou présen-
tent des risques importants. Ce distributeur mobilise les caractéristiques de la BC
pour contrôler les pratiques et la qualité en temps réel, et optimiser le pilotage et
le fonctionnement des SC, afin de maîtriser la sécurité sanitaire des aliments pro-
activement ou réactivement. Il mobilise l'efficience logistique pour développer une
image de « fiabilité » et « sécurité ». Son implication dans des collaborations interna-
tionales et la fermeté employée envers ses fournisseurs pour qu'ils adoptent la BC
promeuvent sa détermination à protéger les consommateurs, avec lesquels il propose
un rapport basé sur la réassurance.

* Carrefour s'inscrit dans un registre différent. Il cible des produits qualitatifs et vertueux aux cahiers des charges exigeants, en adéquation avec un positionnement voulu en faveur de la transition alimentaire. L'approche, orientée consommateur, vise la construction de la confiance : il s'agit de crédibiliser, par la BC, l'intégrité et la bienveillance des acteurs des SC en substituant aux allégations des preuves. La BC favorise la co-création de valeur dans les SC, qui prend corps dans la mise en récit de l'origine des produits et des bonnes pratiques garantes de la qualité de l'alimentation. La transparence sert une proximité de processus qui offre aux acteurs de l'amont de s'adresser directement à des consommateurs qui ne les connaissent pas ou peu. L'usage de données personnelles sert la volonté d'établir aussi une proximité relationnelle rassurante. Les acteurs qui souhaitent s'engager dans cette voie doivent toutefois accepter de se dévoiler suffisamment, au risque, autrement, que des consommateurs n'y voient une volonté de maintenir une certaine opacité.

La BC est à la fois un dispositif de surveillance et un support pour des démarches col-
lectives et participatives. Elle ne garantit pas que les SC parviennent à une traçabilité
totale, performante dans toutes ses dimensions. La profondeur est sujette à la capacité à
enrôler toutes les parties prenantes. La largeur et la précision reposent fortement sur la
technologie, ce qui peut constituer un frein (digitalisation de l'agriculture, capacité d'in-
vestissement, rentabilité). La largeur est également soumise à ce que les acteurs accept-
ent de dévoiler des informations qu'ils détiennent. L'accessibilité peut être restreinte
pour certains acteurs par la gouvernance de la BC (autorisations), le besoin de confiden-
tialité ou la capacité à exploiter les big data. Les données sur les cas ne permettent pas
d'évaluer comment les consommateurs perçoivent l'une ou l'autre de ces stratégies d'util-
isation de la traçabilité par la BC. Finalement, les cas ne permettent pas de comprendre
comment la BC modifie les interactions entre les acteurs des SC, les conditions qui per-
mettent d'activer ses potentiels, et les risques associés à son déploiement. Ces éléments
permettraient pourtant de comprendre comment ces approches, orientées l'une logistique,
l'autre marketing, peuvent se combiner harmonieusement.

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Les plateformes numériques
de vente : quelle(s) opportunité(s)
pour les producteurs ?

Par Romane GUILLOT,
Doctorante DigitAg, Université de Montpellier, MRM

Magali AUBERT
Ingénieur d'Études, INRAE, UMR MoISA

& Anne MIONE
Professeur des Universités, Université de Montpellier, MRM

Le e-commerce pénètre aujourd'hui le secteur alimentaire, notamment via les plateformes numériques de commercialisation. Les acteurs du système alimentaire s'interrogent : ces organisations renforcent-elles le lien entre les producteurs et les consommateurs ? Favorisent-elles une rémunération plus juste des agriculteurs ? Introduisent-elles de nouveaux risques pour eux ? Ces plateformes facilitent l'échange d'informations et limitent certains coûts associés à la commercialisation. Elles peuvent néanmoins créer des asymétries de pouvoir et des déséquilibres dans le partage de la valeur. L'instabilité du secteur et l'arrivée des géants du numérique et de la distribution soulèvent de nombreuses questions quant à l'évolution des plateformes. Dans ce contexte, la vigilance des producteurs est indispensable pour choisir les plateformes les mieux adaptées à leurs besoins.

Depuis 2010, les plateformes numériques pour la commercialisation se multiplient dans le secteur agricole (Bavec *et al.*, 2017). En modifiant l'organisation des filières ainsi que les échanges entre les acteurs, elles créent de nouvelles opportunités de valorisation (Bellon-Maurel et Piot-Lepetit, 2021). Mais qu'est-ce qu'une plateforme ? Sont-elles toutes similaires ? Qu'apportent-elles concrètement aux producteurs ? Peuvent-elles constituer de nouveaux risques pour les agriculteurs ?

PLATEFORMES NUMÉRIQUES, DE QUOI PARLONS-NOUS ?

La loi du 7 octobre 2016 stipule qu'une plateforme numérique permet le « classement ou le référencement » ou « la mise en relation de plusieurs parties en vue de la vente d'un bien, de la fourniture d'un service ou de l'échange ou du partage d'un contenu, d'un bien ou d'un service »<fnref n="1" />. Dans le secteur agricole, les plateformes pour la commercialisation offrent deux types de service : le recensement et la vente.

Les plateformes de recensement sont des annuaires en ligne où les clients peuvent localiser les producteurs à proximité. L'objectif est de créer un lien direct en indiquant les points de vente et les coordonnées du producteur. Ces plateformes sont souvent gérées

<footnote n="1">¹ Loi n°2016-1321, 7 octobre 2016 pour une République numérique, NOR : ECFI1524250L.</footnote>
par des organismes publics comme les régions ou les collectivités territoriales. Ainsi, le site « Frais et Local » est une plateforme créée par le gouvernement pour répertorier les producteurs et les acteurs des circuits courts. Nombre de ces initiatives ont vu le jour lors des confinements de la crise sanitaire du Covid-19 pour aider les producteurs à faire face à la fermeture de certains débouchés (restaurants, marchés...).

Pour leur part, les plateformes de vente, sur lesquelles nous nous focalisons dans cet article, permettent d'acheter les produits des agriculteurs. L'achat peut se réaliser directement au producteur, moyennant une commission pour la plateforme, ou par achat-revente, la plateforme achetant le produit à l'agriculteur. Les produits peuvent être livrés à domicile, retirés en point relais ou lors des « distributions », semblables à de petits marchés. Ce principe cache en réalité une diversité de fonctionnements et d'objectifs. Un recensement effectué en 2021 en France révèle que sur 300 plateformes, 63 % sont des entreprises, 29 % des associations, 4 % des coopératives ou des GIE<fnref n="2" />, et 4 % des organismes publics ou parapublics.

L'échelle d'action est aussi variée. Selon le même recensement, 21 % des plateformes s'approvisionnent à l'échelle nationale, 42 % à l'échelle régionale et 37 % à l'échelle départementale. De nombreuses plateformes sont organisées en réseaux nationaux (La Ruche qui dit oui !, Drives Fermiers, Cagette.net...). Ils comprennent des antennes locales qui bénéficient de plus ou moins d'autonomie. La Ruche qui dit oui ! dispose par exemple d'un cahier des charges précis sur la gestion des « Ruches », tandis que le réseau Cagette.net laisse une grande liberté aux groupes locaux. D'autres plateformes sont indépendantes et opèrent à l'échelle nationale (Pourdebon.com, Manger Français...) ou plus localement (LeCourtCircuit, Les Paniers de Thau...). Des groupes de producteurs se basent aussi sur des outils clés en main, proposés par des sociétés telles que Dynapse ou Socléo, pour créer leur plateforme (Drive Fermier Audois, Paniers du Cap...).

La diversité se retrouve enfin au niveau de la clientèle ciblée. D'après une enquête menée en 2021 auprès d'une centaine de plateformes, 72 % d'entre elles s'adressent uniquement aux particuliers, 22 % aux particuliers et professionnels (restaurateurs, cantines publiques et d'entreprises majoritairement), et 6 % exclusivement aux professionnels. Il faut ajouter à cela que 33 % des plateformes interrogées complètent l'offre des producteurs par des achats auprès de grossistes ou de fournisseurs à l'étranger.

## UN RENFORCEMENT DU LIEN PRODUCTEURS-CONSOMMATEURS ?

Dans un rapport publié en janvier 2021³, le BASIC soutient que le numérique peut renforcer le lien producteurs-consommateurs. Les plateformes sont identifiées comme une opportunité pour créer ce rapprochement (Hérault-Fournier et Sigwalt, 2019 ; Bellon-Maurel et Piot-Lepetit, 2021). Virtuellement d'abord, à travers des fiches descriptives, véritables mines d'informations et vitrines pour les producteurs, qui peuvent aussi renvoyer vers leurs propres sites Internet et réseaux sociaux. Physiquement aussi, lors des distributions qui sont particulièrement propices aux échanges et aux discussions (Chiffoleau et al., 2018). Tout ceci aide les consommateurs à mieux comprendre les enjeux et les efforts de production des agriculteurs, et accroît leur confiance dans les produits (Hérault-Fournier et Sigwalt, 2019 ; Bellon-Maurel et Piot-Lepetit, 2021).

En tant qu'intermédiaires entre producteurs et consommateurs, les plateformes peuvent adopter deux stratégies (Obstfeld et al., 2014). La première est de se rendre indispensable

<footnote n="2">² Groupement d'intérêt économique.</footnote>

<footnote n="3">³ Bureau d'analyse sociétale pour une information citoyenne (BASIC) (2021), « Enjeux et problématique de la numérisation ».</footnote>
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 1. La diversité des plateformes de vente (D.R.).</figcaption></figure>

en devenant l'unique interlocuteur. La plateforme donne peu ou pas d'informations, et
n'organise pas de moment de rencontre. Cette stratégie, nommée "tertius gaudens", se
retrouve chez des plateformes courantes, telles Airbnb, Blablacar ou Uber qui obligent
les utilisateurs à passer par la plateforme pour échanger. La seconde stratégie, le "tertius
iungens", consiste à rapprocher au maximum producteurs et consommateurs. La plate-
forme n'est pas indispensable mais elle mise sur sa capacité à faciliter la transaction par
rapport à un échange direct. Cette stratégie se retrouve chez les plateformes qui fournis-
sent beaucoup d'informations sur les producteurs et qui organisent des rencontres.

Au-delà de la stratégie mise en œuvre par la plateforme, les moments propices aux échanges comme les distributions pourraient se raréfier, les consommateurs souhaitant de plus en plus être livrés à domicile. La Ruche qui dit oui ! développe un service de livraison en Île-de-France pour répondre à cette demande, et de nombreuses plateformes lui emboîtent le pas. Cette évolution pourrait se réaliser au détriment d'un renforcement du lien « physique » entre producteurs et consommateurs, ne laissant place qu'à une relation virtuelle.

UNE RÉDUCTION DES COÛTS POUR LES PRODUCTEURS ?

Les plateformes sont considérées comme une opportunité de réduction des coûts de com-
mercialisation (Bouroullec, 2020 ; Giampetri et Trestini, 2020). Elles limitent les coûts
organisationnels de la vente en circuits courts, en simplifiant les tâches administratives
grâce à des systèmes informatiques performants (logiciels de facturation, de gestion des
stocks, dispatch des paiements...). La prise en charge de la livraison par la plateforme ou
la possibilité d'effectuer des roulements entre producteurs pour les distributions consti-
tuent aussi des moyens de gagner du temps et de limiter les coûts de transport.

Si les plateformes permettent de réduire les coûts de commercialisation, elles impliquent
des coûts additionnels humains, financiers et temporels. En effet, la familiarisation avec
les différentes interfaces et la formation nécessaire pour maîtriser l'outil demandent un
fort investissement en temps et en ressources intellectuelles. L'usage de la plateforme
peut également être chronophage si celle-ci n'est pas soutenue par un équipement infor-
matique performant qui permette une actualisation rapide des stocks et des commandes.
De plus, les fiches descriptives sont certes un excellent moyen de communiquer sur les pratiques, mais leur mise à jour peut être contraignante pour les producteurs, surtout s'ils doivent gérer leurs fiches sur plusieurs plateformes. Certains délèguent alors cette tâche à la plateforme, manquant l'opportunité de communiquer auprès des consommateurs (Chiffoleau et al., 2018). Enfin, les coûts temporels et financiers augmentent fortement si la plateforme n'assure pas elle-même les services de livraison. De nombreux producteurs ont été obligés d'employer de la main-d'œuvre pour gérer cette logistique, influençant, de fait, leurs coûts de revient. Un arbitrage entre les gains et pertes potentiels s'impose donc pour les producteurs.

## UN ACCÈS À DE NOUVEAUX DÉBOUCHÉS ?

Les plateformes de vente donnent accès au marché du e-commerce, en fort développement depuis plusieurs années<fnref n="4" />. Elles facilitent aussi l'accès au marché de la restauration collective publique, de plus en plus incitée à s'approvisionner en local pour répondre aux attentes de reterritorialisation de l'alimentation (loi Egalim). Les producteurs n'étant pas tous en mesure de répondre aux exigences de ce marché du fait de leurs faibles volumes, les plateformes de vente (ApproLocal, Réseau Manger Bio...) sont un excellent relais entre l'offre des producteurs locaux et la demande croissante des collectivités.

Cependant, les débouchés offerts par les plateformes se révèlent instables. La demande pour le e-commerce alimentaire, bien que croissante, reste incertaine<fnref n="5" />, et la e-clientèle s'avère volatile et difficile à fidéliser (Boistel et Laroutis, 2019). Cette incertitude se traduit par le fort taux d'échec des plateformes. Beaucoup d'entre elles, lancées lors des confinements, n'ont pas survécu aux déconfinements<fnref n="6" />. Elles ont joué un rôle d'ajustement ponctuel pour les producteurs et les consommateurs, qui ne les ont pas envisagées comme un nouveau débouché pérenne. Finalement, si les plateformes offrent de nouvelles perspectives en termes de débouchés, elles ne sont pas encore totalement perçues comme un canal de distribution viable sur le long terme.

## VERS DES RELATIONS PLUS ÉQUITABLES ?

Les plateformes sont nombreuses à s'engager en faveur d'une alimentation plus juste et locale, qui rémunère davantage les producteurs. Beaucoup ne négocient pas les prix fixés par les agriculteurs, et soulignent qu'en réduisant les intermédiaires, elles permettent aux producteurs de récupérer une part importante du prix final. Ces éléments vont dans le sens d'une amélioration de la répartition de la valeur dans les filières et aident les producteurs à regagner du contrôle sur leur commercialisation.

Pourtant, certaines plateformes ont choisi d'augmenter leur taux de commission en se développant, remettant en question leur volonté initiale d'une valeur justement répartie entre les acteurs. D'autres choisissent des règles de fonctionnement peu collaboratives. Ainsi, certaines plateformes ne permettent pas à tous les producteurs qui le souhaitent de les rejoindre, et exigent parfois qu'un producteur ne vendent que certains de ses produits. En parallèle, lors de l'enquête menée en 2021, il a été montré que seules 35 % des plateformes impliquent les producteurs dans les prises de décision. Le partage de décision est fortement corrélé au statut juridique des plateformes, les associations ayant souvent une gestion plus collaborative que les entreprises.

<footnote n="4">⁴ BASIC (2021), « Enjeux et problématique de la numérisation ».</footnote>

<footnote n="5">⁵ Voir https://www.fevad.com/e-commerce-alimentaire-la-consolidation-apres-lacceleration/</footnote>

<footnote n="6">⁶ Voir https://france3-regions.francetvinfo.fr/grand-est/post-covid-apres-explosion-ventes-alimentaires-circuits-courts-essoufflement-clients-se-fait-sentir-1851358.html</footnote>
Par ailleurs, l'arrivée des acteurs de la grande distribution et du numérique dans le secteur inquiète. La plateforme Potager City a été rachetée début 2020 par Carrefour, afin d'accompagner la « transition alimentaire pour tous »<fnref n="7" />. Ce type d'acquisition peut alors faire basculer les relations dans un déséquilibre de pouvoir similaire à celui rencontré dans la grande distribution classique. Des craintes sont aussi émises quant à « l'ubérisation » des systèmes d'AMAP<fnref n="8" /> par les acteurs du numérique<fnref n="9" />. Si les sociétés telles qu'Amazon sont peu présentes sur le marché de l'alimentaire en France, le géant représente déjà 20 % des ventes alimentaires en ligne aux États-Unis<fnref n="10" />. Ceci génère des inquiétudes d'autant plus fortes qu'Amazon développe des intelligences artificielles pour négocier avec les producteurs et fixer automatiquement un prix maximal à ne pas dépasser en fonction de l'offre des concurrents<fnref n="11" />.

## CONCLUSION

Les plateformes de vente sont variées, en termes de statut (associatif, entrepreneurial...), de fonctionnement (en réseau, basé sur des logiciels clés en main...), de clientèles (particuliers, restaurateurs, collectivités...) et d'échelles d'approvisionnement (du local à l'international). Ces organisations ont le potentiel, en facilitant la logistique et l'échange d'informations, de révolutionner l'organisation des filières. Chaque plateforme offre différentes possibilités en termes de rapprochement entre producteurs et consommateurs, de gestion des transactions et d'équilibre de pouvoir. Les producteurs doivent alors choisir avec précaution les plateformes qu'ils utilisent selon leurs objectifs. Des outils se développent pour faciliter ce choix, comme celui proposé par le RMT Alimentation Locale<fnref n="12" />. Néanmoins, des incertitudes persistent : ce mode de vente va-t-il se pérenniser, se stabiliser, se développer ? Quelles seront les conséquences de l'arrivée des géants du numérique et de la distribution dans ce secteur ? Autant d'interrogations que les acteurs des systèmes alimentaires doivent garder en tête.

## RÉFÉRENCES

BAVEC S., BOUROULLEC M. D. M., CHAIB K. & RAYNAUD E. (2017), “The determinants of farmers’ participation in collective organizations and their governance: The case of French platforms supplying local produce”, Conference: The 7th EAAE PhD Workshop, 14.

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BOISTEL P. & LAROUTIS D. (2019), « Sites e-marchand, e-fidélité et comportement du consommateur : Quelle réalité ? » *Recherches en Sciences de Gestion*, 132(3), pp. 123-145.

BOUROULLEC M. D. M. (2020), « Les différentes gouvernances des circuits courts alimentaires de vente en ligne collective », *Économie rurale*, 371, pp. 59-75.

<footnote n="7">⁷ Groupe Carrefour, communiqué de presse du 20 janvier 2020 : « Carrefour acquiert Potager City, leader du circuit-court de fruits & légumes extra-frais et de saison en ligne ».</footnote>

<footnote n="8">⁸ Association pour le maintien d'une agriculture paysanne : groupement de consommateurs qui s'engagent à acheter la production d'un agriculteur en avance, voir http://www.reseau-amap.org/</footnote>

<footnote n="9">⁹ Voir https://reporterre.net/La-Ruche-qui-dit-oui-uberise-t-elle-le-systeme-Amap</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ Voir https://www.iris-france.org/109993-amazon-nouveau-geant-de-lalimentaire/</footnote>

<footnote n="11">¹¹ BASIC (2021), « Enjeux et problématique de la numérisation ».</footnote>

<footnote n="12">¹² Réseau mixte technologique formant un groupe de travail pour les circuits courts : https://www.oad-venteenligne.org/</footnote>
CHIFFOLEAU Y., BOURRÉ M. & AKERMANN G. (2018), « Les circuits courts alimentaires à l'heure du numérique : Quels enjeux ? Une exploration », *Innovations Agronomiques*, 67, pp. 37-47.

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HÉRAULT-FOURNIER C. & SIGWALT A. (2019), « Chapitre 7. “Le numérique, support de lien au consommateur, au citoyen” », in KARINE D. et al. (éd.), *Les agriculteurs dans le mouvement de numérisation du monde*, Éducagri, pp. 193-211.

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Reconfiguration
of food value chains –
between logistics and traceability

By Dr Fatima EL HADAD-GAUTHIER

Lecturer-researcher at the Mediterranean Agronomic Institute
of Montpellier (CIHEAM-IAMM)

& Dr Isabelle PIOT-LEPETIT

Senior Research Scientist at INRAE and the Scientific Director
of the Digital Agriculture Convergence Lab #DigitAg, Montpellier

The rise of digitalisation is fueling a dynamics of reconfiguration of food value chains. This article explores two rising challenges: Logistics and traceability. These issues are crucial for food value chains because of the very specific characteristics of food products, such as perishability, shelf life constraints, quality variability, sanitary risks, market uncertainty, and the increasing distance between producer and consumer due to the markets' globalization.

INTRODUCTION

Since the 1990s, food safety crises and large-scale frauds have reduced consumer confi-
dence, and their perception of safety has considerably declined (Trienekens and Vand Der
Vost, 2006). As a consequence, the demand for high-quality products, safety guarantees,
and transparency regarding food products is increasing (Koss and Kloppenburg, 2019).
Therefore, food product traceability, safety, and sustainability issues have become crucial
concerns to food retailers, distributors, processors, and farmers (Kittipanya-Ngam and
Tan, 2020), and is now a driving force for producers and companies to improve tracea-
bility of products along the value chain, but also to create new value.

Traditionally, the creation of value within food chains results from the relationships between actors-producers, transporters, processors, distributors, customers – that organize all the stages allowing them to obtain a competitive advantage, each link carrying value needing to be optimized. Digital technologies have introduced two major disruptions in this well-organized structure. First of all, disintermediation/remediation has made it possible to modify the historical positions of distributors, in particular because products and services carry a higher information intensity. Now, it becomes easier to aggregate products and services previously purchased separately (remediation) and to distribute them without necessarily going through historical circuits (disintermediation). Digital technologies also facilitate the development of network mediation, which make it possible for several actors to join forces to co-create offers through cooperation and the use of real-time information, pooling of skills, and optimization of distribution circuits.

Due to food scandals, sanitary or geopolitical crises, the fear of supply disruptions has become a real issue and has reinforced the need for a segmented massification of supply. In particular, it has led to the development of value chains' functioning in hybrid modes, where logistics and traceability play a transformative role and carry both complexity and resilience to adapt to consumer demand, market uncertainties, and sanitary and
supply risks. In this context, logistics and traceability systems are increasingly imple-
mented using digital technologies, as a tool allowing the control of food quality and safety
within value chains and supporting the enhancement of consumer confidence (Bosona
and Gebrensenbet, 2013). The transformation of logistics and traceability systems is thus
driven by an increase demand for services, which are becoming strategic in value chains
to support both product flows and transparency regarding their quality attributes (safety,
nutritional value, freshness...), the origin of the products as well as the conditions of
product delivery.

INCREASINGLY HYBRID VALUE CHAINS

From the consumer side, digital innovations have radically transformed the way con-
sumers look for information, buy, consume, talk about products and services, and share
their experience. From the corporate perspective, digital innovations offer a new way to
reach, inform, engage, sell to, learn about, and provide services to customers. As pointed
out by Brandt and Henning (2002), the digital change of our society has enabled people to
communicate across boundaries of time and space, access an array of information around
the world, and make multiple real-time transactions. This breakthrough means that cus-
tomers are not just searching for information about products and services, but that they
are also able to create and share their own content across a large online network. This
growing presence of consumers in value chains is leading value chain actors to increas-
ingly diversify their contact points with consumers, breaking down walls that were pre-
viously prevalent between the different sales channels (short vs. global chains, online vs.
offline sales...). For value chain actors, it is now essential to place the customer/consumer
at the core of their strategic decisions. Indeed, the power of the latter is becoming prepon-
derant, especially when they ensure a role of consumer-actor.

Nowadays, the creation of value depends on customer satisfaction. The more the supply of goods and services meet the uses and values of customers, the greater the value created. Providing a solution (products plus services), rather than just selling a product, becomes a source of strong competitive advantage, based more and more on the concept of usefulness and functionality of the product rather than on its intrinsic characteristics. Digital transformation supports, and even accelerates, these observed changes. In particular, it facilitates the (re)location of the value created, which consists in bringing value chains closer to customers. In this process, the challenge is to locate the value – and not only or not necessarily the production – with the objective of enabling a better match between supply and demand. As offers are becoming more personalized, transformations of value chains are required to develop new proximities – physical, relational, or functional – with customers.

As exchanges are more and more based on interactions that become virtual, new proxim-
ities can be created that are no longer limited to geography or territory, but also based
on shared values, sharing of information on practices, the quality of the products, or the
conditions of production and transport (zero carbon, zero pesticides, fair remuneration...).
These needs of proximity find answers in many digital solutions (platforms, apps..., but
also require a need for increased transparency on products, production and distribution
processes, and a demand for better knowledge of the actors of the supply chains that
goes beyond their sole activities to encompass their values and positioning regarding, for
instance, the protection of the environment, or their contribution to ethical and societal
challenges.

However, the shift from a context of commercialization and exchange based on physical
products to a context of virtual proximity with a new role for consumers in value chains
pushes the traditional operating structures of the value chains, and leads to the develop-
ment of value chains that become multiple, more segmented, and hybrid.
THE DIGITAL: A DRIVING FORCE BEHIND THIS HYBRIDIZATION

In the 1980s and 1990s, companies and value chains were starting to face the challenge to create data to get information. Nowadays, data and information are considered as commodities. In this transformation process, those who are able to better use data can get a huge competitive advantage on markets. Indeed, the challenge is no more on how to get or produce data, but on how to use them and transform them into something with a business focus and a potential for value creation. It means, for decision makers, the need to upgrade their information and digital ecosystems to get knowledge and a right understanding of their customers, suppliers, and value chains, in order to create value and get a competitive advantage. This change is transforming the way value chains' actors understand power relationships and use information as a strategic tool for decision-making that support value creation.

The creation of capabilities for leveraging data analytics able to deeper understand value chains and the speed of new technologies appearance can create market disruptions and add continuous pressure to existing markets. The most adaptive and digital companies are often more profitable than their industry competitors, and find ways of creating more and/or new value, beyond their conventional markets. Especially, they try to predict what will happen and they optimize against plan, because the world is not predictable due to the changing nature of the demand curve and elements of uncertainty. Indeed, demands are more and more complex to meet, as companies develop offers that answer the consumer desire for more personalized products and services, delivered when and where they specify, very quickly, and at a low cost. To achieve this, companies digitalize and automate their value chains with the objective to better execute against the unplannable, by making their value chains more adaptable. Moving decisions away from headquarters and out in the field, where managers closest to the action can make rapid adjustments – based on “what if” decision analytics and technologies that provide real-time data –, gives people across the value chain more power to pivot operations, develop gains, deploy more accurate inventory and replenishment strategies, improve reliability and resilience, support more transparency, and, eventually, develop more efficient and sustainable value chains.

LOGISTICS AND TRACEABILITY AT THE CORE OF THE CHANGES

The general European Union regulatory framework (Regulation (EC) No 178/2002) defines traceability as “the ability to trace and follow a food, feed, food-producing animal or a substance intended to be, or likely to be, incorporated into a food or feed through all stages of production, processing and distribution”. The most widely used definition considers that “traceability is the ability to follow a product lot and its history through all or part of a production chain, from harvest to transportation, storage, processing, distribution, and sale” (Moe, 1998). Bosona and Gebrensenbet (2013) introduced a new, comprehensive definition of food traceability as “a part of logistics management that capture, store, and transmit proper information about a food, feed, food-producing animal or substance at all stages in the food supply chain so that the product can be checked for safety and quality control, traced upward, and tracked downward at any time required”. Furthermore, authors argue that three components are closely linked to traceability: Tracing (backward follow-up products), tracking (forward follow-up of products), and history (information flows associated with each product). As a result, they highlight the link between information and physical flows as a key factor in the implementation of effective and efficient traceability, and the lack of coordination of logistics activities affects the flow of products from farm to fork and therefore the effectiveness of food traceability efforts.

Logistics actors have already been using ICTs (Information and Communication Technologies) and data systems since the 1990s, due to the rise of mass retailing, which
has led to the massification of physical flows and therefore new organizational develop-
ments, such as the marginalization of traditional intermediaries (wholesalers) and the
rise of new actors (retailers) having as a main strategic objective the optimization of
flow management in order to reduce logistics and distribution costs. For example, EDE
(Electronic Document Exchange), ERP (Enterprise Resource Planning), WMS (Warehouse
Management System), TMS (Transport Management System) are among the best known
digital tools that have been developed by the value chain actors. The main objectives
of the use of these new technologies were productivity gains, cost savings, reduction of
transaction costs throughout the whole value chain, optimal transport conditions to pre-
serve food products (such as freshness of perishable foods, like fruits and vegetables).
These technological innovations have enabled logistics to adapt to the emergence of the
new organizational models of just-in-time and on-demand flows of mass market products
with low differentiation.

However, from the 2000s onwards, digital technologies were mobilized with total different objectives, such as adaptation to market hyper-segmentation and increasing customization of products. In this rapidly changing environment, logistics met several challenges: Complexity of flow management, multimodal transport, urban logistics, and reduction of the environmental footprint. Online purchasing has increased expectations for greater fast delivery, personalized products, flexibility of delivery locations, information in real-time, and new services (return-product). The continuous growth of e-commerce and the development of omnichannel strategies, due to new consumer purchasing trends using simultaneous physical and digital channels as needed, make logistics activities and product traceability increasingly complex, posing a major problem of traceability, fraud, and food safety risks. This requires new technologies, such as smart food packaging technologies with the integration of data capture, to facilitate food traceability and monitor food quality conditions (Yam, 2012). Besides, Vanderroost et al. (2017) argue the growing importance of data collected from the Internet of Things (IoT) and Wireless Sensor Networks (WSN) to optimize logistic operations (transport, warehousing, cold chain, waste reduction...), and to develop intelligent food packaging defined as "a food package that in some way provided with one or more intelligent devices (sensors, RFID tags) to identify or locate a food package, or monitor the condition of a food package, its contents, or its environment." Such packages also offer the perspective to facilitate bidirectional interactions for consumers and retailers and/or food companies.

FROM THE LINEAR VALUE CHAIN
TO THE VALUE GRID/NETWORK

The concept of value chain, defined by Porter (1998), establishes a standard in the eco-
nomics science by explaining the systematic structure of the set of activities needed to
provide value-added products or services by companies. Porter also defined the value
of information has a fundamental infrastructure to achieve efficient models, by helping
optimize and support core activities of each enterprise in the value chain. However, in
today's world, business transactions are no longer made in traditional ways (supplier,
transformer, distributor, customer), but can be seen as a set of possible value connections
and/or networks.

In this new way of rethinking value chains, organizations can overcome uncertainty and
risk in the stages that are the most susceptible to disruption or to carry the most sig-
nificant negative impact. For instance, when a company decides to serve a new market,
launch a new product, or develop new distribution channels, it can turn volatility and
unpredictability, which are overwhelming challenges, into sources of competitive advan-
tage, by developing a flexible value chain and embracing digital advancements. However,
these new technologies can be leveraged only if business partners are ready to these
changes as well. It becomes crucially important to work with value-chain partners, as they could facilitate and hinder technology advances. Nowadays, all value chain actors need to develop a wide view of their market landscape to catch the benefits and overcome the challenges of new digital technologies, as the imperative of being more agile is pressing.

However, doing so involves breaking free of linear thinking and viewing value creation from a multi-dimensional value grid perspective that provides great opportunities for developing value-enhancing activities in and outside the traditional, linear value chain, for managing risks, and responding to new threats. In order to develop a value network or grid approach, three dimensions can be explored for enhancing value creation: the vertical, horizontal, and diagonal directions (Pil and Holweg, 2006). Companies expand vertically, by looking beyond directly connected partners upstream or downstream, and by exploring opportunities in both directions from their adjacent partners in the value chain. In doing so, companies develop a nonlinear approach, as they seek new ways to interact with demand, obtain critical information, or penetrate the value chain at multiple points. Another way out of the linear approach is to develop horizontally, by identifying opportunities in parallel value chains through the spanning of similar partners in different value chains. By looking at multiple value chains, companies can leverage economies of scale across multiple sources of demand. However, it also enables companies to manage risks, sustain value creation, and explore novel ways of value creation. Finally, the diagonal direction deals with a more integrative approach, where companies explore more widely partners and value chains for opportunities to create value by offering packages built upon their own products and services with additional products and services coming from other companies, either in their value chain or across value chains. This strategy allows companies to mitigate risk by operating in value chains with orthogonal demands and risk patterns (Pil and Holweg, 2006).

Today, logistics is adapting to this dynamic of reconfiguring value chains by modifying their business models and their positioning in value chains. In particular, it participates in the phenomenon of product disintermediation by allowing delayed differentiation, in order to facilitate the offer of personalized products and meet the demand for agility and flexibility of the consumer, who increasingly adjusts their demand to their needs. The services thus offered by logistics allow it to position itself on different segments of the same value chain (e.g. fast delivery and in small quantities to the distributor or the consumer), on several value chains (e.g. delivery of fresh products and non-perishable products), or on integrated offers (e.g. delivery with packaging recovery), while at the same time positioning itself as a major actor in the need for traceability of products in real time.

Thinking non linearity within value chains can also be seen as a strategy that focuses on power dynamics between a company and other actors in its own value chain (vertical dimension). By assuming multiple positions through multiple entry points in a value chain in order to diversify demand, supply more than one partner, or limit a buyer's power, companies are less vulnerable to specific changes in demand and more able to capture value as it emerges. After initial opportunities have been exploited, the potential landscape for identifying new opportunities can be continuously enlarged. Not thinking linearly about demand helps companies identify customer solutions that fall outside their traditional value chain, allowing them to operate smaller, with more flexibility, and to produce at lower costs. In addition to helping companies create value propositions that would be impossible within a traditional, linear value chain, supplying several value chains provides access to more information and can help identify potential rivals. By reaching outside their established value chains, companies can create new threats to competitors in the market, or leverage their understanding to strategically lock competitors.
CONCLUSION

Digital changes are nowadays having a real impact on the organization of value chains and the creation of value within these chains, leading to a redefinition of the very notion of value, which is now co-created, co-transformed and co-captured by all actors: Consumers, competitors, strategic partners... Value-creating activities are recomposed within each company and between companies. This has implied a shift from a system where the same company provided all the stages of a value chain, to a system in which this value chain unfolds in several directions, with increasingly specialized actors and expanded partnerships, sometimes far beyond the value chain or sector of origin. Supported by digitalization, these changes are driven by a need for increasingly meeting consumer expectations, shifting value creation to a network system in order to bring out new opportunities and reduce uncertainty and risk. Moving from a linear value chain focus to a value grid focus requires managers to rethink the organization's value proposition and associated structures within and outside their existing operational spheres. Obviously, thinking in a nonlinear way is inherently complex as it requires companies to continually explore, evaluate, and map the broad competitive landscape, rethinking value creation and monitoring emerging dangers from other actors in the value network. Due to the specificities of food products, logistics is strongly linked to traceability. The ongoing development of new digital innovations, such as digital twins, will enable the design of more sophisticated logistics and traceability networks, where data is transformed into a valuable resource to create specific services, with traceability being one of them to meet the strong requirements of information and transparency of the consumers.

REFERENCES

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YAM K. & DONG S. L. (2012), *Emerging food packaging technologies*, Woodhead Publishing, pp. 137-152.
# Quel effet de la digitalisation de l'agriculture sur les services de conseil ?

Par Pierre LABARTHE

Directeur de recherche en économie à l'Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (INRAE) et directeur adjoint de l'UMR AGIR

L'objectif de cet article est de présenter les enjeux associés à la digitalisation de l'agriculture à travers l'exemple de l'effet des technologies numériques sur le conseil agricole. Les services de conseil ont joué un rôle très important dans les dynamiques de changement technique du secteur agricole. Ces services, historiquement fondés sur les compétences des conseillers et sur les interactions directes entre agriculteurs et conseillers (conseil individuel, conseil de groupe, etc.), utilisent de plus en plus d'outils numériques (logiciels, outils d'aide à la décision, applications pour tablettes et smartphones, etc.). Nous mettons en évidence trois enjeux fondamentaux liés à la digitalisation : l'effet des technologies numériques sur l'accès aux connaissances pour une diversité d'agriculteurs ; l'évolution des compétences au sein des organisations prestataires de conseil ; et les transformations plus larges induites dans le système d'innovation agricole.

## INTRODUCTION

Dans la plupart des pays européens, les services de conseil ont connu un développement très important au XXᵉ siècle, contribuant à la modernisation de l'agriculture dans les décennies d'après la Seconde Guerre mondiale. Plus de 20 000 personnes exercent aujourd'hui des activités de conseil auprès d'agriculteurs en France. Ces services, historiquement fondés sur les compétences des conseillers et sur les interactions directes entre agriculteurs et conseillers (conseil individuel, conseil de groupe, etc.), utilisent de plus en plus d'outils numériques (logiciels, outils d'aide à la décision – OAD –, applications pour tablettes et smartphones, etc.) tant dans leur dimension de front-office (modélités d'interactions entre agriculteurs et conseillers) que de back-office (contribution du conseil à des activités et des réseaux de R&D, en dehors des interactions avec les agriculteurs) (Labarthe et Laurent, 2013).

Après un rappel des transformations récentes des services de conseil, nous mettons en évidence trois enjeux fondamentaux liés à la digitalisation : l'effet des technologies numériques sur l'accès aux connaissances pour une diversité d'agriculteurs ; l'évolution des compétences au sein des organisations prestataires de conseil ; et les transformations plus larges induites dans le système d'innovation agricole.

## DÉFINITION ET TRANSFORMATIONS DU CONSEIL AGRICOLE

### Définition et bref retour historique sur le conseil agricole

L'agriculture présente un ensemble de caractéristiques qui induisent des besoins spécifiques en matière de services. Le secteur est composé d'un grand nombre de
petites unités de production, encore principalement des exploitations familiales dans de nombreux pays, au Sud comme au Nord. Les conditions de production sont caractérisées par leur forte hétérogénéité et leur variabilité, par exemple en ce qui concerne les conditions pédologiques (relatives à l'étude des sols) et climatiques. Le secteur est associé à des coûts de production et à un capital fixe élevés, liés à des investissements spécifiques dans le foncier et dans des équipements (machines agricoles, bâtiments d'élevage, etc.). Enfin, le fonctionnement du secteur est fortement encadré par des politiques publiques, par le biais d'investissements et de normes portant sur des questions de sécurité alimentaire, de cohésion sociale, de santé au travail, d'environnement ou de biodiversité.

Dans ce contexte, le développement des services dans le secteur au XXe siècle a été fortement marqué par le rôle central de l'État et d'organisations collectives d'agriculteurs, particulièrement en France. Ceci est vrai pour les différents services fournis aux agriculteurs : banque, assurance, comptabilité, éducation, formation et conseil agricole. Dans la plupart des pays européens, ces services étaient le plus souvent fournis aux agriculteurs directement par l'État ou par des organisations contrôlées par les agriculteurs, mais bénéficiant de soutiens publics. Ces organisations pouvaient avoir différents statuts : coopératives, syndicats, associations, Chambres d'agriculture, etc.

Le cas des services de conseil agricole en est une bonne illustration. Le conseil agricole peut être défini comme une activité de services qui vise à trouver des solutions à travers des relations de service entre conseillers et agriculteurs, qui permettent de produire des connaissances pour eux et avec eux (Labarthe et Laurent, 2013). Ces services ont été créés dès le XIXe siècle dans certains pays comme les Pays-Bas, mais ils ont surtout pris de l'ampleur après la Seconde Guerre mondiale, pour accompagner la modernisation du secteur et augmenter sa productivité. Ils étaient fournis par des fonctionnaires et/ou par des organisations d'agriculteurs souvent soutenues par des fonds publics (par exemple par le biais de taxes sur le foncier ou sur les produits agricoles). Ces services étaient alors appelés « services de vulgarisation », leur objectif étant essentiellement de transférer et d'adapter des connaissances scientifiques pour les agriculteurs. Il existe depuis une forte diversité de terminologies liées aux services de conseil : conseil, vulgarisation, développement, facilitation, accompagnement, services de soutien à l'innovation, coaching, etc. La variété de ces termes est liée aux diverses conceptions et approches du conseil agricole (top-down face à bottom-up, individuel versus collectif, etc.).

## Les grandes transformations du conseil agricole depuis les années 1980

Depuis la fin des années 1980, le conseil agricole a connu de profondes transformations. Ces transformations concernent aussi bien l'offre de conseil (avec un mouvement de désengagement de l'État) que la demande (transformation des structures de production du secteur).

### Privatisation

On observe dans de nombreux pays des trajectoires de désengagement de l'État des services de conseil. Les causes sont multiples : elles ne se limitent pas à une volonté de réduire les dépenses publiques, mais renvoient aussi à de nouvelles doctrines. Le retrait de l'État était censé conduire à l'émergence d'un marché de consultants indépendants. Cette marchandisation du conseil devait réduire la bureaucratie et favoriser l'élaboration de services plus proches de la demande. Si cette idée a été soutenue par des institutions internationales telles que la Banque mondiale, elle est restée controversée (Garforth et al., 2003) et s'est incarnée dans des trajectoires différentes selon les pays (Laurent et al., 2006). Le désengagement de l'État a conduit à des paysages de conseil très complexes. L'offre de services est désormais caractérisée par une grande diversité d'acteurs (Knierim et al., 2017), notamment en France. Des organisations de producteurs et des conseillers
« indépendants » cohabitent avec des conseillers « liés » qui fournissent du conseil intégré
à d'autres services (comptabilité), à la vente d'intrants (semences, engrais, pesticides) ou
à la collecte des productions (céréales, lait, etc.). D'autres acteurs fournissent des services
de conseil agricole joints à des technologies numériques (logiciels, applications, outils
d'aide à la décision...).

Transformation des structures de production du secteur

Les « exploitations familiales » ne sont plus la seule forme d'organisation du travail et
des unités de production du secteur agricole. De nouvelles formes d'entreprises émergent
(« agriculture de firme »), et les relations entre capital et travail sont de plus en plus
complexes (Purseigle et al., 2017). En conséquence, les profils des bénéficiaires potentiels
du conseil évoluent et deviennent plus divers, incluant des dirigeants d'entreprises, des
employés (permanents ou temporaires), des membres du ménage, des sous-traitants, etc.
(Nguyen et Laurent, 2022). Dans le même temps, de nombreux éléments indiquent que
les petites exploitations agricoles qui demeurent dans le secteur ont du mal à accéder aux
services de conseil, en partie en raison des opportunités commerciales limitées qu'elles
représentent pour les prestataires (Labarthe et Laurent, 2013 ; Sutherland et al., 2017).
Les exploitations agricoles sont également de plus en plus diversifiées dans leurs pro-
ductions et leurs activités. Cette diversification entraîne de nouveaux besoins en matière
de connaissances et de services. De nouveaux profils d'agriculteurs apparaissent par
ailleurs dans le secteur. Certains peuvent avoir une expérience limitée de l'agriculture ;
ils peuvent intégrer de nouveaux réseaux, opérant souvent en dehors des services de
conseil traditionnels (Sutherland et Calo, 2021).

Nouvelles attentes politiques

Les objectifs des politiques agricoles et rurales ont évolué, passant du seul soutien à la
production de produits agricoles à l'intégration d'enjeux écologiques et sanitaires. Les
questions de justice et de cohésion sociale ont également pris de l'importance dans le
secteur agricole. La combinaison d'enjeux écologiques et des nouvelles configurations
productives du secteur induit des questions inédites pour le conseil en matière de condi-
tions de travail et de satisfaction professionnelle des agriculteurs et des salariés agricoles
(Hostiou et al., 2017 ; Vik et al., 2019).

LES ENJEUX ASSOCIÉS À LA DIGITALISATION

C'est dans ce contexte que se développent les technologies numériques dans le secteur
agricole. Les méthodes et les approches à la disposition des conseillers et des agriculteurs
sont profondément modifiées par les technologies de l'information et de la communication
ainsi que par les réseaux sociaux (Narine et al., 2019 ; Klerkx, 2020). De nombreuses
questions de recherche émergent sur la capacité de la digitalisation à accompagner les
défis associés aux transformations du conseil agricole, et réciproquement (Fielke et al.,
2020).

Sur la question de l'accès au conseil

Différents travaux de recherche ont montré que certaines populations agricoles avaient
des difficultés d'accès à des services de conseil répondant à leurs besoins. Il peut s'agir
d'exploitations agricoles de petite dimension économique, ou d'exploitations gérées par
des agriculteurs ayant des profils spécifiques : agriculteurs pluriactifs, nouvellement
installés hors cadre familial, etc. Dans le même temps, différents outils sont disponibles
pour équiper agriculteurs et conseillers, par exemple pour l'accès à des informations
techniques (via des stations météo, des systèmes d'information sur les prix agricoles, des
outils d'aide à la décision pour l'irrigation, la fertilisation, etc.). La question se pose donc
de savoir si la digitalisation pourrait réduire les difficultés d'accès de certains agriculteurs à des informations, voire à des connaissances pertinentes. Une première condition réside dans la qualité de connexion dans les zones rurales et dans la suppression des zones blanches. Une deuxième condition réside dans la capacité des solutions numériques à intégrer les besoins spécifiques de différents usagers, notamment les exploitations de petite dimension ou celles inscrites dans des modèles de production alternatifs. Ces besoins spécifiques peuvent être liés aux caractéristiques techniques et physiques intrinsèques de ces exploitations (superficie des parcelles, diversité des cultures, nature des intrants utilisés, etc.), qui ne sont pas toujours compatibles avec les configurations des technologies numériques (voir article Schnebelin et al., pp. 15-19). Mais ils peuvent être aussi liés aux conditions et modalités d'utilisation de ces technologies. Des travaux récents ont ainsi mis en avant que si les technologies numériques sont souvent pensées pour un usage individuel, elles peuvent être mobilisées par des collectifs d'agriculteurs et d'agricultrices, aussi bien dans les pays du Sud que des pays du Nord (Jönsson, 2018). Dans tous les cas, les travaux de recherche soulignent qu'il n'y a pas de substitution complète entre conseil agricole et outils numériques. Un défi réside dans la capacité des conseillers à accompagner les divers usages de ces outils pour élargir les cercles de bénéficiaires des services et des sources de connaissances.

## Sur les nouvelles compétences des conseillers

Cette capacité des conseillers à accompagner le mouvement de digitalisation du secteur est souvent renvoyée à leurs compétences individuelles. Un enjeu serait alors de renforcer et d'évaluer la "digital literacy" (ou l'« habileté numérique ») des conseillers et des agriculteurs. Pour autant, la capacité des conseillers à déployer des solutions numériques dépasse la question de leurs compétences individuelles. Le développement du numérique se caractérise par une profusion d'initiatives (par des *start-up* et/ou des organisations professionnelles agricoles), soutenues par des politiques nationale et européenne qui promeuent des réseaux public-privé d'innovation. Ce marché émergent est en partie lié à des politiques environnementales : différents OAD peuvent être utilisés par les agriculteurs pour attester de la conformité de leurs pratiques avec des normes réglementaires (par exemple, certains OAD utilisant des données satellitaires peuvent être utilisés pour attester de la conformité avec des réglementations sur l'utilisation des nitrates). Face à ce grand nombre d'initiatives, un enjeu pour les conseillers est d'être capables collectivement de recenser, évaluer, comparer et trier les solutions qui sont les plus efficaces et les plus appropriées à différentes catégories d'agriculteurs.

## Sur les transformations du système d'innovation et de connaissances agricoles

Le développement du numérique en agriculture n'est donc pas qu'une question d'adoption et d'usage à l'échelle individuelle des agriculteurs et de leur relation avec les conseillers. La digitalisation se traduit par l'arrivée de nouveaux acteurs (*start-up*, industries aérospatiales, plateformes, etc.) qui modifient les investissements, les routines et l'organisation de la R&D du secteur agricole. De nouvelles politiques publiques et de nouveaux dispositifs de régulation apparaissaient également, centrés eux aussi sur le soutien au développement d'un secteur de *start-up* dans le secteur agricole en France. Il est encore trop tôt pour mesurer exactement l'ampleur de ces transformations. Le système d'innovation du secteur agricole est historiquement caractérisé, notamment en France, par le rôle central d'organisations collectives d'agriculteurs (Chambres d'agriculture, coopératives, instituts techniques, associations) dans l'offre de conseil agricole et la recherche appliquée. Ces différents organismes, soutenus par des politiques publiques, jouent un rôle clé dans la mise au point, la validation et la diffusion des innovations. Il existe par exemple des dispositifs expérimentaux très conséquents, mobilisant des centaines de parcelles dans des centres
expérimentaux et chez des agriculteurs, coordonnées par des ingénieurs, pour valider les effets de nouvelles technologies (semences, pesticides, engrais, etc.). Ces systèmes sont inscrits dans une histoire longue, caractérisée par des formes de dépendance au sentier et de logiques d'exploitation des connaissances qui ont stabilisé des rapports de force entre acteurs, parfois au détriment de l'intégration d'enjeux environnementaux (Labarthe et al., 2021).

Une question posée par la digitalisation est donc celle de ses effets sur la gouvernance et l'orientation de ce système d'innovation, et plus particulièrement des services de conseil. Pour les organisations sectorielles, l'enjeu est de conserver un contrôle sur le développement, la validation et la diffusion des innovations. Pour les acteurs publics, l'enjeu réside dans la capacité à se saisir de la digitalisation pour mieux intégrer des enjeux sociétaux dans ces dynamiques d'innovation. Enfin, pour les acteurs du numérique, l'enjeu est de nouer des partenariats avec les acteurs du conseil agricole pour diffuser des innovations, et surtout capper des données fournies par les agriculteurs pour établir de nouveaux marchés (comme l'assurance indicielle). C'est dans ce contexte que se développent de nouveaux modèles d'innovation ouverte, tels que des *living labs* et divers projets multi-acteurs pour la digitalisation du secteur. L'analyse de la gouvernance de ces nouveaux dispositifs est fondamentale pour comprendre le rôle que joueront les services de conseil agricole dans l'intégration des besoins d'une diversité d'agriculteurs et dans la prise en compte des enjeux environnementaux dans la conception de solutions numériques au sein du secteur.

BIBLIOGRAPHIE

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SCHNEBELIN É., LABARTHE P. & TOUZARD J.-M. (2022), « Le développement du numérique : quelles perspectives pour l'agriculture biologique ? », *Enjeux numériques - Annales des Mines*, n°19, septembre, pp. 15-19.

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Outils numériques : enjeux
de coordination d'acteurs,
de partage et de valorisation
de la donnée

Par Soazig DI BIANCO et Mohamed GHALI

Laboratoire de Recherches en sciences sociales (LARESS),
École Supérieure d'Agricultures d'Angers

L'essor d'outils numériques et la production massive de données qui l'accompagne
transforment les modes de coordination des acteurs dans les processus
d'innovation. Dans cet article, nous examinons la transformation et les enjeux
de coordination des acteurs autour de deux axes : le partage et la valorisation de
données ; la conception et l'utilisation de technologies numériques. À partir de
données d'une enquête auprès d'acteurs du secteur bovin laitier et des parties
prenantes de la conception et de l'utilisation du robot de traite et du drone
agricole, nous montrons que l'essor des technologies numériques renforce les
stratégies d'alliances bipartites pour le partage de données, et s'accompagne
d'une normalisation des processus d'innovation. Nous discutons des effets de
ces recompositions, notamment de la polarisation des jeux d'acteurs sur les
dynamiques d'innovation en agriculture.

L'innovation<fnref n="1" /> est « un processus qui résulte de l'interaction entre de nombreux acteurs, intervenant dans un contexte donné et exprimant une intention de changement » (Faure et al., 2018). Dans un système d'innovation, composé d'acteurs, de réseaux, de connaisances et d'institutions, les coordinations d'acteurs renvoient aux processus de développement et aux impacts des innovations, comme Faure et al. (2018) et Touzard et al. (2014) le montrent pour les systèmes agricoles et alimentaires. L'essor des outils numériques comme innovations technologiques et leur génération d'une quantité massive de données impactent la transformation des modes de coordination entre acteurs. Nous proposons ici d'interroger ces enjeux de coordination, selon deux axes majeurs : les enjeux de coordination pour la production, le partage et la valorisation de la donnée ; et les enjeux de coordination pour le développement et l'utilisation des technologies numériques. Ainsi, nous nous appuierons sur deux études : la première vise à saisir les stratégies de partage et de valorisation de la donnée des acteurs de la filière d'élevage de bovins laitiers (Ben Arfa et Ghali, 2019 ; Thin, 2017) et la seconde traite les enjeux de conception d'outils et de services numériques aux agriculteurs et leurs effets sur la coordination d'acteurs (Fazli, 2021).

<footnote n="1">¹ La définition de l'innovation varie selon les *Innovation studies* (Fagerberg et Verspagen, 2009 ; Godin, 2014 ; Godin et Vinck, 2017) qui analysent les systèmes d'innovation à différentes échelles (nationales, régionales, locales, etc.) ou les *Sciences and technologies studies* qui, davantage portées par les sociologues, étudient les relations entre recherches scientifiques et société pour produire des innovations technologiques.</footnote>
LES COORDINATIONS D'ACTEURS
AUTOUR DE LA PRODUCTION,
LE PARTAGE ET LA VALORISATION DE LA DONNÉE

En agriculture, les enjeux de la création et de la gestion des données vont au-delà de la production de nouvelles connaissances pour en créer une valeur économique, ils tiennent aussi compte de la sécurité et de la sureté sanitaire des produits et de leur traçabilité. Pour les agriculteurs, l'utilisation de plusieurs sources d'information (imagerie satellitaire, données météorologiques, etc.), permet d'améliorer les performances technico-économiques de l'exploitation et de gagner en flexibilité. Par ailleurs, les données produites peuvent être valorisées par les entreprises de conseil ou d'autres acteurs de l'agriculture qui mobilisent de plus en plus d'outils et de données numériques (Ben Arfa et Ghali, 2019 ; Di Bianco, 2019). En élevage par exemple, plusieurs organismes gravitent autour de cette activité (organismes de contrôle de performance, de sélection, services vétérinaires, équipementiers, développeurs informatiques, etc.) dont les relations et les stratégies évoluent avec la quantité et la diversité des données disponibles en élevage.

Dans ce contexte, nous avons conduit une étude, en 2017, auprès de neuf opérateurs<fnref n="2" /> d'élevages bovins laitiers visant à analyser les effets de la diversification des données d'élevage sur les stratégies et les interactions entre les acteurs de la filière.

Cette étude montre que l'ensemble des acteurs enquêtés accordent une importance centrale à la collecte de données : s'ils les utilisent principalement pour et vers l'éleveur et le conseiller, certains mobilisent les données pour assurer la traçabilité des produits et le contrôle du fonctionnement des équipements.

Malgré l'importance qu'ils disent accorder aux données, ces acteurs en font un usage très variable selon le type de données considérées. En effet, la plupart utilisent des données de production, de performance individuelle des animaux et de reproduction qui servent les mesures de performance et le pilotage des exploitations. À l'inverse, les données économiques ou environnementales, plus éloignées du cœur de métier des enquêtés, sont beaucoup moins utilisées. Toutefois, certains cherchent à les valoriser pour avoir une approche plus globale de l'exploitation, pour des outils de conseil, ou pour des questions de traçabilité. Ainsi l'utilisation de données d'élevage ne semble pas uniforme entre les acteurs ce qui indique, a priori, qu'ils sont porteurs de divers objectifs de valorisation, et potentiellement de diverses stratégies d'utilisation des données.

L'étude montre en outre une dépendance de certains acteurs, comme les équipementiers et les contrôles laitiers, vis-à-vis des données extérieures et révèle l'importance des partenariats établis pour accéder à ces données et les analyser. On distingue ainsi trois types d'acteurs selon leur stratégie d'accès et de valorisation des données :

* Type 1 : des acteurs ayant un large panel de partenaires et des données très différentes ;

* Type 2 : des acteurs ayant un nombre réduit de partenaires-clés et sont centrés sur des activités précises (performance, génétique, sanitaire) ;

* Type 3 : des acteurs multipliant les sources de leurs données tout en conservant une homogénéité dans les données récupérées.

<footnote n="2">² Nous avons enquêté : une entreprise, un organisme de contrôle de performance, un organisme de sélection et un de recherche, deux établissements départementaux d'élevage, un équipementier, une coopérative et un fabricant d'aliments.</footnote>
Cette typologie rend compte de stratégies différenciées, qui reposent tantôt sur le déve-
lopment d'une expertise spécifique (ex. génétique) auprès des éleveurs (Type 2), tantôt
sur une expertise globale de l'exploitation (Types 1 et 3). Elle confirme également que
les acteurs interrogés sont impliqués plus ou moins dans des interactions/partenariats
autour de la donnée.

L'analyse de ces interactions, selon les catégories d'acteurs décrites par Godet (2006), montre que les coopérations entre acteurs s'inscrivent, pour chaque organisation, dans une stratégie plus globale de valorisation des données qui définit les données utilisées, la finalité et les moyens mis en œuvre pour leur valorisation. Une majorité d'entre elles adoptent une stratégie de diversification de leurs données portée par une internalisation de leur système d'information, ce qui renforce la concurrence entre les acteurs offrant des cartes de services similaires aux éleveurs. L'internalisation de la chaine de valeur de la donnée permet à ces acteurs de mieux maitriser le développement de leurs outils et services, de les ajuster aux demandes des utilisateurs et de développer leurs propres indicateurs.

L'intensité des partenariats développés autour de la donnée est ainsi étroitement liée à leur besoin de diversification des données valorisées : plus un acteur porte une stratégie de diversification de ses données, plus il recherchera des partenariats étroits avec un nombre plus important de partenaires.

Les coordinations d'acteurs autour des enjeux de valorisation des données numériques s'intensifient et sont ainsi indispensables à leurs activités de conseil auprès des éleveurs.

Les technologies numériques permettent de collecter davantage de données et encoura-
gent les acteurs à investir dans une stratégie de diversification des données, collectées
aufrès des éleveurs ou d'autres acteurs de la filière. Elles tendent ainsi à transformer les
coordinations d'acteurs, en privilégiant l'échange de données entre acteurs au détriment
de l'accroissement de la collecte en interne<fnref n="3" /> et en développant des partenariats bilatéraux
plutôt que des formes d'échange plus mutualisées.

COORDINATION POUR LE DÉVELOPPEMENT
ET L'UTILISATION DES TECHNOLOGIES NUMÉRIQUES :
CAS DU DRONE ET DU ROBOT DE TRAITE

Nous avons vu que les acteurs de la filière bovin lait cherchent à structurer davantage leurs échanges afin de mieux valoriser, individuellement, les données d'élevage. Comment ces acteurs se coordonnent-ils lorsqu'il s'agit de développer et d'utiliser des technologies numériques ?

Alors que l'inégal déploiement des outils numériques est souvent expliqué par la tech-
nologie elle-même, qui ne serait pas suffisamment aboutie ou qui n'aurait pas trouvé son
utilité dans l'activité des usagers (Xerfi, 2021), nous proposons ici de l'expliquer par les
modalités de coordination des acteurs engagés dans le processus d'innovation. En prenant
le cas du robot de traite et du drone, nous proposons d'examiner les interactions entre
trois catégories d'acteurs : les concepteurs (fournisseurs de la technologie), les intermé-
diaires (organisations de conseil) et les usagers (expérimentateurs et agriculteurs).

<footnote n="3">³ Il s'agit d'une stratégie de minimisation des coûts liés à la collecte tout en maximisant les données accessibles.</footnote>
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 1 : Coordination d'acteurs dans la production et l'usage d'un robot de traite.</figcaption></figure>

## Le robot de traite :
une coordination linéaire du processus d'innovation
dominée par des firmes privées

Le marché des robots de traite<fnref n="4" /> est dominé par cinq acteurs principaux qui offrent une solution clé en main aux éleveurs : ils produisent à la fois l'artefact technique, les logiciels et les services d'analyse de données associés, et assurent l'installation et la maintenance des robots chez les éleveurs (voir la Figure 1). Les expérimentateurs n'interviennent qu'après la fabrication de l'outil, afin de produire des références permettant notamment aux intermédiaires de conduire des actions de conseil auprès des agriculteurs. Ces derniers en sont les seuls usagers finaux, et s'appuient sur les conseillers agricoles (intermédiaires) pour guider leur choix d'équipement ou pour organiser et suivre la production laitière associée (rations, mesures de qualité, santé animale, etc.).

L'analyse des usages et des critères d'évaluation du robot de traite fait apparaître une vision partagée entre les fournisseurs-concepteurs, expérimentateurs, intermédiaires et agriculteurs. En effet, la plupart des critères d'évaluation sont communs à l'ensemble des acteurs comme la mesure du coût, de la performance et de la fiabilité des données. À l'inverse, les critères qui diffèrent sont spécifiques au rôle de chaque acteur dans le processus : les conseillers évaluent par exemple la précision et la facilité d'utilisation de l'outil, et les agriculteurs évaluent sa capacité à améliorer leurs conditions de travail.

## Le drone agricole :
une coordination dispersée du processus d'innovation

Les services proposés à partir des drones visent la production de connaissances (surveil-lance, imagerie, comptage, mesures de biomasse), l'optimisation des pratiques agricoles (semis, fertilisation, traitement), et présentent des domaines d'application variés, aussi

<footnote n="4">⁴Nous avons enquêté auprès de huit acteurs participant à la conception du robot de traite (Fazli, 2021).</footnote>
bien en productions animales que végétales<fnref n="5" />. Ces solutions présentent également la par-
ticularité d'être issues de la coopération, en amont, entre les concepteurs de drone (four-
nisseurs de technologie) et les fournisseurs de services qui proposent des services asso-
ciés (ex. : analyse d'image) (voir la Figure 2). Elles sont principalement utilisées par des
ingénieurs membres des services de recherche et développement (instituts techniques,
organisations professionnelles agricoles) pour suivre des activités d'expérimentation,
mais également par des conseillers agricoles, dont les structures s'équipent de drones
pour offrir des services dédiés. Les expérimentateurs et les intermédiaires travaillent
alors ensemble à inventer et à adapter l'offre de service du drone à l'activité agricole. Si
nous avons trouvé de rares cas d'agriculteurs propriétaires de drones, la plupart d'entre
eux externalisent le service d'analyse et font appel à des conseillers pour intervenir sur
leur exploitation. Ils leur délèguent ainsi à la fois l'usage de l'outil et l'analyse des données
produites à cette occasion.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 2 : Coordination d'acteurs dans la production
et l'usage d'un drone en agriculture.</figcaption></figure>

L'analyse des critères d'évaluation du drone montre un décalage entre les fournisseurs de drones et les intermédiaires de conseil : alors que les fournisseurs cherchent à améliorer et à communiquer sur la plus-value économique et environnementale de l'outil, les intermédiaires de conseil sont davantage préoccupés par des questions d'utilisation du drone qui ne leur semble pas adapté aux situations de travail agricole (conditions météorologiques trop exigeantes, hauteur de vol incompatible avec la couverture nua- geuse en bocage, difficulté d'utilisation, etc.). Les conseillers se projettent sur une large palette d'applications potentielles du drone dans l'agriculture, mais la désorganisation des acteurs ne permet pas de partager ces propositions avec les concepteurs de l'outil et des services.

<footnote n="5">⁵ Nous avons rencontré quinze acteurs utilisant ou participant à la conception de services mobilisant des drones agricoles (Fazli, 2021).</footnote>
Une place inégale laissée aux intermédiaires
et aux utilisateurs dans le développement
d'une offre de service

Le cas du robot de traite donne à voir une organisation linéaire et intégrée, distribuant clairement les rôles entre : les firmes privées, chargées de concevoir l'outil et le service associé à destination des éleveurs, désignés comme uniques usagers ; les expérimen-tateurs, chargés de produire les références techniques ; les intermédiaires de conseil, chargés de tisser, autour du robot, un ensemble de services permettant d'intégrer le robot dans l'élevage et d'organiser la production laitière. À l'inverse, le cas du drone donne à voir une organisation particulièrement dispersée : l'écosystème des concepteurs est par-ticulièrement instable et se compose de plusieurs petites et moyennes entreprises, spé-cialisées soit dans la conception des drones (en tant qu'artefact technique) soit dans les services associés, et qui ne sont pas spécialistes de l'agriculture. Ce sont ainsi les expéri-mentateurs et les intermédiaires de conseil qui, tout en délégant le traitement de certains services complexes (ex. : traitement des images) à ces concepteurs, œuvrent à tester et à développer une offre de service aux agriculteurs. Les drones ne sont ainsi pas conçus pour un usage agricole ni même pensés pour un utilisateur final, dont on ne sait pas s'il est, ici, expérimentateur, conseiller ou agriculteur.

Les cas du robot de traite et du drone donnent ainsi à voir la tension permanente entre l'organisation du processus d'innovation et la notion d'innovation elle-même : l'organisation du processus d'innovation, dans le cas du robot de traite, s'avère effectivement garante d'une bonne coordination des acteurs, et donc de l'ajustement entre le travail d'amélioration de l'outil et les difficultés d'usage effectivement éprouvées par les utilisateurs. Cependant, c'est bien la désorganisation de ce processus d'innovation qui conduit les intermédiaires et les expérimentateurs à tester l'outil dans une large diversité de situations et à inventer de nouveaux domaines d'application en agriculture. Pour autant, le partage de certains critères d'évaluation entre les acteurs (coût et fiabilité) montre que ces formes de coordination ne sont pas sans effet : elles entretiennent la promotion et la normalisation du sens associé à ces outils, ainsi que la normalisation de leurs modes de diffusion et de leurs usages.

CONCLUSION

L'analyse des enjeux de la coordination des acteurs pour le développement et l'utilisation des données des technologies numériques montre tout d'abord l'importance centrale des échanges de données pour l'ensemble des acteurs impliqués dans les processus d'innovation. La valorisation des données numériques se fait principalement à destination des agriculteurs, au travers d'outils de conseil, de pilotage du troupeau et d'informations sur la valeur génétique des animaux. La production massive de données incite les acteurs à revoir leurs modalités d'échange. Les enjeux qui sous-tendent ces coordinations sont alors liés à un besoin de minimisation des coûts liés à la collecte et de maximisation des données accessibles. À l'exception du Système d'information géographique (SIG), qui permet la mutualisation « institutionnalisée » de données, le partage se fait le plus souvent de manière directe et bilatérale, et non au travers de structures ou de plateformes, malgré une forte convergence de la valorisation des données pour beaucoup d'entre eux.

Les enjeux de coordination entre acteurs se donnent à voir également dans leurs stratégies contrastées de conception et d'utilisation d'équipements numériques. Le processus de développement des outils numériques n'est pas homogène et prend tantôt la forme d'une organisation linéaire du processus d'innovation, assignant un rôle clair à un nombre limité d'acteurs (cas du robot de traite), tantôt une forme plus chaotique (cas du drone). Le processus de développement du drone, notamment, n'est pas stabilisé, chaque acteur
faisant et défaisant sans cesse des liens avec d'autres, et apparait ainsi exemplaire d'une
désorganisation du processus d'innovation.

Ainsi, l'accélération du développement d'une offre de services numériques en agriculture et l'accroissement de la pression concurrentielle conduisent les entreprises et les firmes du secteur agricole à revoir leurs modalités de coordination dans le processus d'innovation : elles développent des partenariats privilégiés pour échanger des données ou concevoir de nouveaux outils ou services, induisant ainsi une normalisation du processus d'innovation. D'autres modes de coordination émergent cependant, moins structurés, qui accordent une plus large place aux utilisateurs et à l'ensemble des parties prenantes dans le processus d'innovation. Nous observons ainsi une polarisation des acteurs de l'innovation, avec, d'un côté, des coalitions entre les principaux acteurs qui stabilisent leurs échanges en formalisant des partenariats privilégiés, et, de l'autre, des acteurs émergents qui peinent parfois à trouver leur place dans ces échanges.

REMERCIEMENTS

Les auteurs remercient Vianney THIN et Elyas FAZLI, qui ont contribué à la collecte et à l'analyse des données sur lesquelles repose cet article, ainsi que le RMT NAEXUS (Numérique Agricole, Enseignement et Usages) qui a bien voulu financer une partie de ces recherches.

RÉFÉRENCES

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# Comment réussir un projet de crowdsourcing d'observations spatialisées en agriculture ?

Par Léo PICHON

Ingénieur agronome, docteur en sciences agronomiques et maître de conférences à l'Institut Agro Montpellier

L'agriculture a engagé des transitions (agro-écologique, numérique, etc.) pour répondre aux enjeux complexes et parfois contradictoires auxquels elle est confrontée. La collecte collaborative d'observations spatialisées est un outil pertinent pour construire collectivement les nouvelles connaissances nécessaires à ces transitions. Ce type de projet est pourtant encore peu développé en agriculture. Notre objectif avec cet article est de proposer des éléments de compréhension des spécificités des projets de *crowdsourcing* d'observations spatialisées en agriculture, afin d'identifier les facteurs ou les caractéristiques à favoriser dans ces projets pour qu'ils se développent plus largement. Les structures spatiale et temporelle des phénomènes étudiés, le caractère asynchrone et hétérotope des jeux de données obtenus et le fait que les participants soient des professionnels semblent être les caractéristiques principales à considérer pour favoriser la réussite de ce type de projet.

## INTRODUCTION

L'agriculture est actuellement confrontée à des enjeux complexes et parfois contradictoires. Pour y répondre, elle a engagé des transitions agro-écologique, climatique, énergétique ou encore numérique qui mobilisent l'ensemble des acteurs de l'agriculture, depuis les agriculteurs et leurs conseillers jusqu'aux chercheurs et aux décideurs politiques (Slimi et al., 2021). Les projets qui mêlent au sein d'un même collectif des chercheurs et des acteurs ayant des points de vue variés semblent particulièrement adaptés à l'émergence de connaissances nouvelles permettant d'accompagner ces transitions (Moneyron et al., 2017). Par exemple, le projet mené par Van Etten et al. (2019) est emblématique de cette approche qui mêle un collectif d'agriculteurs et de chercheurs pour générer de la connaissance sur des enjeux complexes. Ces auteurs ont proposé une méthode de recherche qui permet de comparer entre elles plusieurs variétés de semences en impliquant de nombreux agriculteurs qui expérimentent sur leurs fermes et partagent leurs observations. Elle offre des opportunités enthousiasmantes pour générer collectivement de la connaissance et accompagner l'agriculture dans ses transitions. Cette méthodologie, basée sur des informations collectées par la foule, s'appelle *the crowdsourcing*.

D'après Minet et al. (2017), il en existe trois types qui dépendent du type de contribution des participants. Tout d'abord, le *crowdsourcing* de connaissance, dans lequel les participants partagent leurs savoirs et leurs expériences, par exemple sous la forme d'une encyclopédie en ligne comme Wikipedia (https://www.wikipedia.org/) (Westerman,
2009). Ensuite, le *crowdsourcing* de tâches, dans lequel les participants réalisent, depuis leur ordinateur, des tâches unitaires de toutes natures. Ce type de *crowdsourcing* est beaucoup utilisé pour réaliser des tâches fastidieuses qui ne peuvent être faites que par des humains (Altwaijry *et al.*, 2016). Enfin, le *crowdsourcing* d'observations spatialisées, dans lequel les participants collectent des observations géolocalisées. La démocratisation des récepteurs GNSS, puis des smartphones a largement contribué à l'essor de ce type de *crowdsourcing* (Massad et Dalyot, 2018). Cette approche est particulièrement développée dans le domaine du suivi environnemental, par exemple pour caractériser et suivre la répartition spatiale d'une espèce d'intérêt (Sullivan *et al.*, 2009). En agriculture, les projets de *crowdsourcing* d'observations spatialisées présentent un intérêt particulier, car la réalisation d'observations spatialisées et datées est au cœur du métier d'agriculteur et d'agronome (Ebitu *et al.*, 2021), par exemple pour suivre des phénomènes biotiques (suivi de ravageurs...) ou abiotiques (suivi de la sècheresse...) à l'échelle régionale. Malgré le fort potentiel de ces projets (Van de Gevel *et al.*, 2020), leur développement reste encore limité en agriculture (Minet *et al.*, 2017).

L'objectif de cet article est de proposer des éléments de compréhension des spécificités des projets de *crowdsourcing* d'observations spatialisées en agriculture qui peuvent expliquer leur développement encore relativement faible au regard de l'intérêt qu'ils présentent pour l'agriculture. Pour cela, cet article énonce d'abord les facteurs génériques identifiés dans la littérature comme favorisant le succès des projets de *crowdsourcing*. Il décrit ensuite les spécificités des projets de *crowdsourcing* d'observations spatialisées en agriculture, afin d'identifier les facteurs ou les caractéristiques à favoriser dans ces projets pour qu'ils soient des succès et qu'ils se développent plus largement.

# LES FACTEURS DE SUCCÈS DES PROJETS DE CROWDSOURCING

Un projet de *crowdsourcing* est considéré comme un succès si les contributions des participants permettent de répondre à la question posée. Ce succès dépend principalement d'un nombre important de contributions, et de contributions de bonne qualité (Rechenberger *et al.*, 2015).

## La quantité de contributions

Les participants doivent être motivés pour garantir un nombre de contributions collectées important. La motivation des participants est certainement le facteur de participation qui a été le plus étudié dans la littérature. Batson *et al*. (2002) ont proposé un *framework* qui identifie quatre types de motivation chez les contributeurs.

### Motivation égoïste

Les participants s'impliquent pour répondre à leur propre intérêt. Pour eux, la contribution peut alors donner lieu à une satisfaction directe (en s'amusant, etc.) ou indirecte (ex. : en obtenant de l'argent, de l'information, de la reconnaissance, etc.) (Kaufmann *et al.*, 2011). On parle respectivement de motivations égoïstes intrinsèque et extrinsèque.

### Motivation altruiste

Les participants s'impliquent pour répondre à l'intérêt d'autres personnes pour lesquelles ils ressentent de l'empathie.

### Motivation collectiviste

Les participants s'impliquent pour répondre à l'intérêt d'un groupe ou d'un collectif. Dans ce cas, le projet collectif est au centre, et c'est la volonté de créer du bien commun qui guide l'implication des participants.
## Motivation pour un principe

Les participants s'impliquent au nom de principes moraux et d'intérêts supérieurs comme la liberté ou la justice. Le projet collectif n'est qu'une conséquence non intentionnelle ou un simple moyen pour servir cet intérêt.

Dans chaque projet de crowdsourcing et pour chaque participant, ces quatre types de motivation sont présents, mais leurs proportions respectives dépendent du type de projet et de la manière dont les objectifs sont présentés (Land-Zandstra et al., 2016). De plus, ces proportions peuvent évoluer au cours du temps. L'égoïsme est souvent le type de motivation principal lors d'une première contribution, puis l'altruisme et le collectivisme peuvent jouer un rôle plus important dans le choix des participants de continuer à contribuer (Rotman et al., 2012).

## La qualité des contributions

* Bordogna et al. (2014) décrivent deux stratégies pour assurer des contributions de qualité dans les projets de crowdsourcing. La première stratégie, aussi appelée par certains auteurs "quality assurance" (Jonietz et al., 2017), consiste à mettre en place des mécanismes qui se déroulent avant la collecte (stratégie *ex ante*) et qui garantissent que les données collectées seront de bonne qualité. Par exemple, ces mécanismes peuvent être la mise en place de formations pour les participants, la définition d'un vocabulaire commun ou de protocoles de collecte stricts (Criscuolo et al., 2016). Kelling et al. (2019) insistent sur l'importance de collecter des informations, non seulement sur le phénomène étudié mais aussi sur le processus de collecte lui-même. D'après eux, la collecte de métadonnées associées aux contributions des participants (qui contribue, à quel endroit, à quelle date, selon quel protocole, etc.) n'améliore pas directement la qualité des données collectées, mais elle facilite leur compréhension et leur analyse *a posteriori*.

* La seconde stratégie, aussi appelée par certains auteurs "quality assessment" (Jonietz et al., 2017), consiste à évaluer, une fois qu'elles ont été collectées (stratégie *ex post*), la qualité des données afin de pouvoir éventuellement éliminer celles qui sont de mauvaise qualité. Cette qualité peut être évaluée soit directement de façon experte (Criscuolo et al., 2016), soit par la communauté en évaluant la réputation des participants (Jabeur et al., 2018), soit, enfin, de façon automatique en étudiant les caractéristiques du jeu de données obtenu (Touya et al., 2017) ou en comparant les contributions à des données de référence (Massad et Dalyot, 2018). Dans la littérature, ces trois approches sont fréquemment combinées (Fonte et al., 2017).

## LES SPÉCIFICITÉS DES PROJETS DE CROWDSOURCING D'OBSERVATIONS SPATIALISÉES EN AGRICULTURE

Les projets de *crowdsourcing* d'observations spatialisées en agriculture possèdent des spécificités par rapport aux autres projets de *crowdsourcing* qui sont dues à la fois au type de contributions (observations spatialisées) et au contexte agricole dans lequel ces contributions sont collectées.

### Les phénomènes étudiés sont structurés dans le temps et dans l'espace

Les phénomènes étudiés répondent à des problématiques agricoles comme la présence de maladies, de ravageurs (Auwor et al., 2019) ou de stress abiotiques (Dell'Acqua et al., 2018). Ces phénomènes sont souvent dépendants de facteurs du milieu comme le sol (e.g. pédologie, topométrie) ou le climat (e.g. température, pluviométrie). Or, ces facteurs
du milieu sont généralement organisés dans l'espace (Colaço et al., 2019). Ils peuvent
egalement évoluer avec le temps et présenter une structure temporelle. Cela signifie que,
pour la variable étudiée, deux observations collectées à des dates et sur des sites proches
ont une probabilité plus grande de présenter des valeurs semblables que deux obser-
vations éloignées dans le temps et dans l'espace. De plus, les phénomènes étudiés sont
généralement saisonniers et dynamiques. Naturellement, les participants qui cherchent
à observer un phénomène ont donc tendance à réaliser leurs observations pendant la
période durant laquelle celui-ci est observable. Il en résulte que le nombre d'observations
au cours du temps varie très fortement et de manière cyclique dans ce type de jeux de
données (Prudic et al., 2017).

Les jeux de données sont asynchrones et hétérotopes

Les projets de crowdsourcing d'observations spatialisées fonctionnent généralement avec une stratégie de collecte opportuniste (Kelling et al., 2019). La conséquence majeure est que les observations sont collectées à des sites et à des dates qui sont déterminés par les participants uniquement en fonction de leurs contraintes ou de leurs motivations individuelles. Ces sites et ces dates ne sont pas connus à l'avance et ne sont pas nécessairement optimaux pour l'observation du phénomène d'intérêt. Les jeux de données qui en résultent sont donc :

* asynchrones, c'est-à-dire que les observations faites sur deux sites différents sont généralement faites à deux dates différentes ;

• hétérotopes, c'est-à-dire que les observations faites à deux dates différentes sont généralement situées sur deux sites différents.

Ces caractéristiques sont pratiquement inexistantes dans les approches expérimentales
classiques en agriculture. L'expérimentation repose habituellement sur des disposi-
tifs randomisés avec répétition, où les mesures sont systématiquement effectuées à la
même date et répétées sur les mêmes placettes, ce qui simplifie grandement l'analyse
des données. Le caractère asynchrone et hétérotope de ces jeux de données est donc fon-
damental, car il va conditionner les méthodes de traitement des données qui permettent
d'inférer des connaissances. Dans ce contexte, la collecte de métadonnées sur les obser-
vations est un enjeu majeur, car elle permet d'enregistrer et de connaitre a posteriori les
sites et les dates de collecte afin de gérer ce caractère asynchrone et hétérotope.

Les participants sont des professionnels

Les participants aux projets de *crowdsourcing* d'observations spatialisées contribuent à ces projets dans le cadre de leur activité professionnelle (Minet *et al.*, 2017). Ils sont donc majoritairement des acteurs du secteur agricole (agriculteurs, conseillers, etc.), et non pas des amateurs enthousiastes ou le grand public comme c'est le cas dans de nombreux projets de *crowdsourcing* (ex. : Prudic *et al.*, 2017). Cette caractéristique des participants influe sur leurs motivations, qui sont plutôt égoïstes et extrinsèques, c'est-à-dire qu'en contribuant, ils cherchent à répondre à un besoin en lien avec leur activité professionnelle – *e.g.* connaitre les performances d'une variété (Van Etten *et al.*, 2019). Cette caractéristique des participants influe également sur leur connaissance des phénomènes étudiés. En tant que professionnels du secteur, ils contribuent à l'observation de phénomènes qu'ils connaissent bien. Il peut donc être fait l'hypothèse que leur niveau d'expertise est globalement plus élevé que dans d'autres projets de *crowdsourcing*, bien qu'à notre connaissance aucun article n'ait étudié cette hypothèse en détail. Enfin, les services d'extension sont un des acteurs clés dans les projets de *crowdsourcing* d'observations spatialisées. Comme pour l'adoption de n'importe quelle innovation en agriculture (ex. : de Souza Filho *et al.*, 2021), ils jouent un rôle important dans la contribution des agriculteurs aux projets de *crowdsourcing*, car ils bénéficient de leur confiance, ils sont généralement
bien implantés sur le territoire, et ils permettent d'assurer un lien entre les participants et l'organisation (Ryan *et al.*, 2018).

## CONCLUSION

Les projets de *crowdsourcing*, en particulier ceux qui permettent la collecte collaborative d'observations spatialisées, présentent un intérêt fort pour la construction de nouvelles connaissances et pour l'accompagnement de l'agriculture dans sa transition. Ces projets possèdent des spécificités qui influencent leur réussite et limitent aujourd'hui leur diffusion. Pour développer ce type de projets dans les années à venir, il est nécessaire d'explorer des approches et des méthodes favorisant leur réussite. Concernant le nombre de contributions, la mise au point d'approches actionnant les différents leviers de motivation des participants professionnels agricoles semble être un enjeu fort. Par ailleurs, les phénomènes étudiés ont des caractéristiques qui donnent lieu d'envisager des approches originales pour évaluer la qualité *ex post* des données collectées. Leurs structures spatiale et temporelle ainsi que leur saisonnalité permettent d'estimer des valeurs attendues pour les phénomènes étudiés. Cela offre la possibilité d'identifier des observations qui s'éloignent de ces valeurs attendues, soit parce que le phénomène étudié présente effectiveness une anomalie locale, soit parce que l'observation considérée est une erreur ou une saisie malveillante. L'exploration de ce type d'approches devrait permettre le développement des projets de *crowdsourcing* d'observations spatialisées en agriculture.

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