L’Agriculture de Précision en toute intimité

Ah, l’Agriculture de Précision ! On en entend parler à tout va en ce moment. Agriculture 4.0 (je ne sais même plus à quel numéro on en est), machines super précises, capteurs connectés…. Le numérique, le digital et l’innovation, ça créé le buzz en agriculture (Note : Saupoudrez le tout d’un peu de Big Data, de Deep Learning ou d’Intelligence artificielle pour encore plus briller en société). Mais en fait, de quoi on parle en Agriculture de Précision ? J’avais envie dans ce post de partager ma vision et mes questionnements autour de l’Agriculture de Précision. Je n’ai pas de vision tranchée sur le sujet, loin de là, mais je trouve que le sujet questionne.

Les défis du secteur agricole

Les Nations Unies estiment que la population mondiale pourrait atteindre 9,8 milliards en 2050 et 11,2 milliards en 2100 (World Population Prospects : The 2017 Revision). Si ces projections se vérifient, la demande alimentaire mondiale augmentera nécessairement de façon importante. Même si la sécurité alimentaire est en partie un problème de distribution, il serait dommageable de ne pas aussi inciter à augmenter la production alimentaire car aucune approche, à elle seule, ne sera pleinement efficace pour lutter contre l’insécurité alimentaire (Garnett et al., 2013). Pour faire face à ce dernier problème, deux options principales peuvent être envisagées (on en rediscutera un peu à la fin). La première serait d’étendre la surface de terres cultivées. Évidemment, cette option se ferait nécessairement au détriment des zones non cultivées et s’accompagnerait d’une série d’actions désastreuses pour l’environnement telles que la déforestation, la perte de biodiversité, la destruction et la fragmentation des habitats (ça n’empêche pas un certain nombre de pays de le faire…). La deuxième option, quant à elle, consisterait à augmenter le niveau de production sur la même superficie cultivée, donc sans affecter les terres non agricoles (c’est déjà quand même beaucoup plus raisonnable).

Ce défi est colossal puisque le secteur agricole doit faire face à cette demande alimentaire croissante tout en tenant compte de pleins d’enjeux sociétaux et environnementaux (rareté de l’eau, perte de biodiversité, dégradation des terres…) et en étant économiquement viable sur le long terme (EU SCAR 2012 ; FAO, 2017). L’agriculture écologiquement intensive a été une réponse à tous les défis que je viens de mentionner. Même si certains reprochent à cette approche d’être contradictoire dans les termes (Collins et Chandrasekaran, 2012), cette solution cherche à augmenter la production alimentaire tout en limitant les pressions environnementales (Garnett et al, 2013 ; Pretty et Bharucha, 2014). En termes plus simples, les approches écologiquement intensives ont pour objectif principal de produire « plus » avec « moins ». L’Agriculture de Précision pourrait être une de ces approches…. (Cassman et al., 1999; McBratney et al., 2005; Robert, 1999)

L’Agriculture de Précision, qu’est-ce que c’est ?

Bon, on va commencer par croiser quelques définitions ! La terminologie « Agriculture de précision » est née au début des années 1990 (Robert 1993) comme une réponse pratique à l’impact de la variation du sol sur la production agricole (Whelan 2018). Même si cette variabilité était connue depuis longtemps par les agriculteurs et les agronomes (Fairfield Smith, 1938), qui travaillaient autrefois sur de petites parcelles et des champs qu’ils connaissaient bien, la révolution verte a amené les acteurs agricoles à fusionner leurs petites zones de production pour faciliter les opérations agricoles au niveau des exploitations (certaines sociétés aujourd’hui proposent d’ailleurs des services d’Agriculture de Précision en étudiant l’historique du remembrement des parcelles). Des parcelles avec des conditions de production variables (sol, topographie…) ont donc été fusionnées et travaillées de manière uniforme. Depuis trente ans, l’essor des technologies de l’information : les systèmes d’acquisition, de cartographie, de positionnement et de stockage des données, a permis de mesurer et de décrire cette variabilité « perdue » pour la rendre quantifiable et la prendre en compte dans les décisions opérationnelles au champ. Ces changements technologiques sont à la base du concept d’Agriculture de Précision ».

On peut définir l’Agriculture de Précision de façon plus formelle comme une stratégie de gestion qui utilise les technologies de l’information pour intégrer les données provenant de sources multiples aux décisions liées à la production agricole (Conseil national de recherches, 1997). D’un point de vue plus générique, on pourrait aussi la caractériser comme « le type d’agriculture qui augmente le nombre de décisions (correctes) par unité de surface et par unité de temps avec les avantages nets associés » (McBratney et al., 2005). Cette dernière définition met clairement en évidence les deux concepts sous-jacents de l’agriculture de précision : (i) la variabilité spatiale à l’intérieur de la parcelle (décisions par unité de surface) plus connue sous le nom de variabilité intra-parcellaire, et (ii) la variabilité temporelle (décisions par unité de temps). Apporter une dose moyenne à la parcelle, mais une dose qui varie dans le temps en suivant les stades de développement de la culture, c’est déjà de l’Agriculture de Précision ! Notons une dernière définition de 2019, certainement la plus à jour, proposée par un panel de 45 scientifiques du monde entier à la demande de la société internationale d’agriculture de précision (ISPA) : « L’agriculture de précision est une stratégie de gestion qui rassemble, traite et analyse les données spatiales, temporelles et individuelles, et les combine avec d’autres informations pour orienter les décisions de gestion modulée relatives à la plante ou à l’animal en vue d’améliorer l’efficacité des ressources, la productivité, la qualité, la rentabilité, et la durabilité de la production agricole ».

Source : Trimble

L’Agriculture de Précision se limite généralement à la « gestion modulée » ou « modulation intra-parcellaire » car cette notion est très opérationnelle et relativement facile à comprendre. Il faut bien comprendre que l’Agriculture de précision ne se limite pas à ça ! Les systèmes de guidage des véhicules, la traçabilité et la qualité des produits entre autres, relèvent également de l’Agriculture de Précision (McBratney et al., 2005 ; Tullberg et al., 2007). Notons qu’aujourd’hui, le concept d’Agriculture de Précision s’étend également à d’autres systèmes que les grandes cultures, notamment l’élevage (Wathes et al., 2008) ou les cultures pérennes, par exemple la vigne (Tisseyre, 2012). D’un point de vue plus théorique, on pourrait attendre plusieurs avantages de l’Agriculture de Précision:

  • Technique : La gestion modulée pourrait aider à générer de meilleurs rendements et à améliorer la qualité du produit (Stoorvogel et Bouma, 2005),
  • Economique : L’utilisation raisonnée d’intrants pourrait aider à réduire les charges fixes et variables des exploitations (Koch et al., 2004),
  • Environnemental : L’amélioration de l’application des intrants dans l’espace, le temps et en dose pourrait aider à réduire les pressions environnementales : lessivage, qualité de l’eau… (Basso et al., 2016), et
  • Social : en suscitant l’intérêt de la nouvelle génération pour l’agriculture numérique, en limitant les conditions de travail difficiles et en offrant aux agriculteurs un meilleur environnement de travail (Grisso et al., 2009)

Comment l’Agriculture de Précision peut-elle jouer un rôle dans la transition agro-écologique ?

Maintenant que les définitions sont posées, je pense que pour bien comprendre l’Agriculture de Précision et en évaluer les tenants et les aboutissants, il faut être capable de la positionner dans le système de production existant. Est-ce au final une nouvelle approche culturale ou une nouvelle façon de produire ? Qu’est ce que l’Agriculture de Précision par rapport à l’Agriculture Conventionnelle, la Permaculture, l’Agro-Foresterie, l’Agriculture de Conservation ou encore l’Agro-Ecologie ? Est-ce qu’il y aurait des principes de l’Agriculture de Précision ?

Pour essayer d’y voir un peu plus clair, intéressons-nous à une classification proposée par Hill and Macrae (1986) dont l’objectif était de détailler les stratégies permettant d’accompagner la transition vers une agriculture plus durable. Ces auteurs proposent trois stratégies distinctes pour s’éloigner du modèle conventionnel actuel :

  • Stratégie « Efficiency » : l’objectif de cette stratégie est d’optimiser le système de production existant en limitant la consommation et le gaspillage d’intrants et de ressources mais sans changer le fonctionnement du système existant (ex : raisonner l’apport de désherbant chimique dans la parcelle dans l’espace, dans le temps ou en dose par exemple)
  • Stratégie « Substitution » : l’objectif de cette stratégie est de remplacer l’utilisation de ressources non renouvelables ou/et à impact fort sur l’environnement par des ressources à impact beaucoup plus limité (ex : remplacer une méthode de désherbage chimique par des robots agricoles mécanisés)
  • Stratégie « Re-design » : l’objectif de cette stratégie est de s’attaquer aux causes intrinsèques du problème et de repenser le système de production pour ne plus avoir à y important d’intrants extérieurs (ex : mettre en place des cultures associées pour limiter l’apparition d’adventices)

Au vu de cette classification, il apparait relativement clairement que l’Agriculture de Précision peut être définie comme une stratégie « Efficiency ». Des approches telles que la Permaculture ou l’Agro-Ecologie, quant à elle, seront plutôt classifiées « Re-design ».

L’agriculture du futur, je pense que personne n’en doute, sera une agriculture plus respectueuse, durable et responsable pour la terre et les hommes. Cette agriculture sera beaucoup moins dépendante des intrants et renouera avec les fonctions naturelles de son écosystème (stratégie « Re-design »). Néanmoins, tout système, pour qu’il soit mieux connu, compris et amélioré aura besoin d’être quantifié, mesuré et décrit. Et c’est précisément là qu’une stratégie « Efficiency » comme l’Agriculture de Précision peut apporter toute sa valeur ajoutée, parce qu’elle n’est pas là pour proposer une nouvelle façon de produire mais bien pour améliorer le système que l’on aura choisi de mettre en place. L’Agriculture de Précision, grâce aux outils de mesure et de diagnostic développés (et à développer !) et à tous les concepts scientifiques étudiés (les géostatistiques et l’interpolation spatiale, la modélisation de phénomènes spatio-temporels, l’apport de la connaissance/expertise locale et des On-farm-experiment sur la compréhension du fonctionnement des parcelles…) permettra de sublimer le modèle de production agricole en place.

Sur les 20 dernières années, et encore maintenant, l’Agriculture de Précision a principalement été associée à une stratégie « techno-centrée », à la monoculture intensive et aux grandes parcelles géométriques pour un certain nombre de raisons : facilité de mise en œuvre, amortissement des coûts, gains de temps… Je pense qu’il est temps de vraiment reconsidérer ces constats. L’Agriculture de Précision est là pour apporter des données objectives (de la « data ») et de l’information décisionnelle. Et c’est l’humain qui, au centre de son système de production durable et responsable, utilisera ces sources d’informations pour prendre sa décision. J’insiste encore sur le fait que l’Agriculture de Précision doit être vue comme un ensemble d’outils et de méthodes qui peut venir se conjuguer avec toutes les formes d’agriculture. L’Agriculture de Précision n’est pas du tout contradictoire avec des stratégies « Re-design » comme l’Agriculture de Conservation des sols ou encore l’Agro-écologie ! Plein d’applications existent dans ces modes de production là et sont, pour certaines, déjà mises en place :

  • utilisation d’un guidage centimétrique et d’une caméra embarquée pour resemer un couvert végétal en décalé par rapport au rang de semis de la culture précédente pour limiter les problématiques de sillon de semis remplis de résidus de chaume et de plateau de tallage,
  • utilisation d’un guidage pour travailler en strip-till pour semer d’une année sur l’autre dans la bande de terre déjà travaillée lors du semis précédent pour perturber une surface de sol moins importante et assurer une meilleure portance

Une adoption de l’Agriculture de Précision somme toute un peu lente…

Malgré tout ce qu’on pourra en dire, force est de constater que l’Agriculture de Précision reste encore un marché de niche même si son adoption suit quand même une tendance croissante et régulière (Service de recherche parlementaire européen, 2016, Schimmelpfennig, 2016). Là où ce n’est pas toujours évident à suivre, c’est que les tendances sont relativement complexes à analyser dans le sens où elles varient selon la localisation (parfois au sein d’un même pays ou même d’une région), la culture en place ou encore les technologies utilisées (Say et al., 2017 ; Schimmelpfennig, 2016). Par exemple, les systèmes de positionnement par satellite ou les capteurs de rendement sont plus souvent mentionnés que les systèmes de modulation de dose. L’utilisation des capteurs de rendement varie également considérablement par culture, le maïs étant la principale culture suivie par de tels capteurs aux États-Unis (Schimmelpfennig, 2016). Le Service de recherche du Parlement européen estime qu’en dépit de la large gamme de solutions agricoles de précision offertes, seulement 25% des exploitations agricoles européennes utilisent des technologies avec une composante Agriculture de Précision. En France, l’observatoire des usages numériques en agriculture, mis en place en 2016, estime que seules 10% et 1% des surfaces agricoles en grandes cultures et en vigne respectivement sont suivies par télédétection (http://agrotic.org/observatoire/). Et ces chiffres diminuent encore pour les surfaces qui sont modulées ; ce n’est pas parce qu’on suit l’hétérogénéité de ses parcelles qu’on module forcément. Quid d’ailleurs d’une bonne partie des agriculteurs qui utilisent des services de modulation pour se justifier d’un point de vue réglementaire, c’est-à-dire qui cherchent à avoir une dose à la parcelle réglementée et qui ne prennent pas en compte la carte de modulation qui leur est proposée. Toujours selon le même observatoire, on apprend que moins de 1% des surfaces agricoles a fait l’objet d’un suivi de conductivité/résistivité des sols. Et ce ne sont pas les coopératives qui viendront le contredire (la quasi-totalité des coopératives que j’ai contactées en France considèrent que moins de 10% de leurs adhérents mettent en place une démarche d’Agriculture de Précision sur leurs parcelles). En voyant ces chiffres, on peut se poser des questions quant à l’émulation que l’on peut ressentir dans les médias ou sur les salons…

Comment, depuis le temps que ces technologies ont été mises en place, expliquer ces tendances ? Quels sont les facteurs d’adoption (ou de non-adoption) de ces technologies ? Quand on regarde du côté de la littérature scientifique, plein de raisons sont évoquées (qui diffèrent encore une fois d’un contexte à un autre) : taille de l’exploitation, âge des exploitants agricoles, peur du changement, gestion de la confidentialité des données, compatibilité entre outils/logiciels, transfert technologique, questions politiques…(Service européen de recherche parlementaire, 2016, Say et al, 2017, Schimmelpfennig, 2016). Même si certaines de ces raisons font sens pour moi, je pense néanmoins qu’il faille plutôt aller chercher du côté du manque de retour d’expérience et du manque d’accompagnement de la filière (concernant l’accompagnement, il suffit de voir le nombre de services existants pour être très rapidement perdus). Certains auteurs ont d’ailleurs reproché aux analyses existantes sur les facteurs d’adoption de l’Agriculture de Précision de ne pas suivre une démarche rigoureuse pour étudier la diffusion d’une innovation (Pathak et al., 2019).

Malgré l’intérêt que peuvent avoir un certain nombre d’agriculteurs pilotes, comment aller chercher le ventre mou d’agriculteurs non intéressés ou non motivés ? Comment pousser un agriculteur à changer/modifier sa démarche s’il n’est pas convaincu du résultat ? Les agriculteurs veulent pouvoir répondre à des questions du type : Quelle aurait été la différence si je n’avais pas changé ma démarche ? Et c’est là toute la complexité de la chose ! Chaque agriculteur évolue dans un contexte pédo-climatique, économique et social différent. Peut-être faut-il aller chercher du côté des expérimentations en grandeur nature (les On-Farm Experiments en anglais), avec les difficultés associées : besoin de compétences particulières, expérimentations qui demandent plus de temps et d’agilité (on en rediscutera un peu plus loin). Peut-être faut-il également se poser les questions différemment. Par exemple, au lieu de chercher l’intérêt, pour un agriculteur, à mettre en place une stratégie d’Agriculture de Précision ; pourquoi ne pas au contraire se demander le risque qu’il prend à ne pas le faire ?

On pourra noter l’intérêt de certains dispositifs mis en place pour que des structures viennent challenger leurs innovations en viticulture (Digilab à Bordeaux), que des viticulteurs découvrent les outils opérationnels existants pour le pilotage de leur production (Mas Numérique à Villeneuve-lès-Maguelone) ou encore que des outils numériques puissent être testés en grandeur nature (les Digifermes en France).

Agriculture de Précision : Entre approbation et contradiction

Dans la littérature scientifique, il est clair que de nombreuses études différentes ont corroboré les avantages ou les gains de stratégies d’Agriculture de Précision détaillés en introduction. Par exemple, Basso et ses collaborateurs (2016) ont montré que le lessivage de l’azote était plus faible et que les revenus nets sur l’exploitation étaient plus élevés dans une zone vulnérable aux nitrates. Dans leur étude, Koch et ses collègues (2004) ont conclu que l’application de doses variables d’azote était plus rentable qu’une application uniforme classique. Bramley et al. (2008) ont démontré la pertinence des données spatiales pour limiter les dommages environnementaux dans la production de canne à sucre, surtout si les politiques de gestion agricole étaient déclinées au niveau intra-parcellaire. Dans leurs travaux, Bongiovanni et Lowenberg-Deboer (2004) définissent l’Agriculture de Précision comme une pratique respectueuse de l’environnement.

Si on veut rester honnête et ouvert sur la question de l’Agriculture de Précision, on observe aussi que certains auteurs fournissent des conclusions plus mitigées. Par exemple, Larson et al. (2016) ont montré que l’intérêt économique d’investir dans les technologies de coupure automatique de tronçon pour améliorer les applications au champ dépendaient clairement de la géométrie des parcelles. Selon ces auteurs, pour des parcelles régulières et/ou géométriques, les gains économiques ne sont pas forcément au rendez-vous. Dans une autre étude, les systèmes de modulation de dose n’ont pas été systématiquement jugés plus intéressants en termes de gain de rendement et d’amélioration de la qualité de l’eau (Wang et al., 2003). Tozer et Isbister (2007) ont étudié plusieurs combinaisons de scénarios entre la forme de parcelles et les niveaux de rendement sur ces mêmes parcelles pour évaluer la faisabilité économique d’une récolte différenciée. Dans leur étude, certains scénarios n’étaient pas économiquement intéressants. Enfin, en comparant une gestion uniforme et une gestion modulée sur 10 ans, Yost et al (2017) ont conclu que le principal avantage de leur stratégie d’Agriculture de Précision était de réduire la variabilité temporelle du rendement, mais que leur stratégie n’avait pas toujours entraîné d’augmentation du niveau moyen du rendement sur leurs parcelles. J’aimerais d’ailleurs insister sur le fait que c’est une des seules études vraiment long-terme que l’on peut trouver sur l’intérêt ou non d’une stratégie d’Agriculture de Précision ! Les gains (quels qu’ils soient) que l’on peut obtenir sur une année dépendent du contexte de l’année, c’est-à-dire que ce qui se passe une année n’est pas forcément vrai l’année suivante.

De toute la littérature scientifique, il apparaît relativement clairement que les bénéfices de l’Agriculture de Précision divergent significativement selon l’endroit où l’on se trouve, les contextes spatiaux ou les conditions pédo-climatiques, entre autres (tout simplement parce que ces contextes et ces conditions sont différents). D’où l’intérêt de bien différencier les approches globales et locales ! Et de ne pas toujours chercher à appliquer une démarche qui marche parfaitement dans un contexte à un autre contexte qui lui est différent ! Il faut comparer des choses comparables… Il demeure relativement difficile d’estimer précisément si quelqu’un qui s’engage sur une stratégie d’Agriculture de Précision en sera forcément bénéficiaire. Je pense d’ailleurs qu’il faudrait arrêter de toujours mettre l’Agriculture de Précision en face d’une économie de ressources (eau, engrais, pesticides…). Dans certaines conditions, ça peut effectivement arriver, mais dans d’autres, l’Agriculture de Précision va permettre de redistribuer les apports dans l’espace et/ou dans le temps (application différenciée, efficacité plus élevée) sans forcément les diminuer ! Il faut rester transparent et honnête sur les intérêts de cette stratégie. Lorsque l’on parle de gain économique (production plus forte ou économie de charges), il faut également être transparent sur la totalité de la démarche (quel est le coût du service, du matériel, du temps passé en plus…).

Discuter des avantages de l’Agriculture de Précision est d’autant plus difficile que tous ces avantages ne sont pas aussi faciles à étudier. Par exemple, les gains techniques et économiques sont plus concrets et palpables parce qu’une augmentation du rendement ou un résultat net plus élevé sur le compte de résultat peut être facilement interprété par les professionnels agricoles. Par contre, en ce qui concerne des impacts environnementaux ou sociaux, l’avantage est beaucoup plus complexe à quantifier. Ces aspects-là soulèvent par exemple des questions telles que : comment prendre en compte l’ensemble des impacts d’une application d’azote (concernant le produit, le sol, l’air) ? Comment mesurer les conditions de travail des agriculteurs ? Comment considérer la volonté de travailler avec les technologies numériques ?

L’Agriculture de Précision est souvent mise en avant comme une démarche responsable et durable, ou encore écologiquement intensive. Comme on l’a vu précédemment, on peut effectivement imaginer réduire les pressions environnementales en raisonnant les apports dans l’espace, le temps, ou encore en dose (réduction des intrants, de l’énergie….). Tout ça n’est-il pas paradoxal quand on regarde la stratégie d’Agriculture de Précision dans son ensemble ? N’a-t-on pas également besoin d’énergie pour collecter des Giga-octets de données via les capteurs installés dans les parcelles, les stocker ensuite dans des bases de données et des Data center, les traiter à partir d’algorithmes puissants et sur mesure, échanger ensuite les flux d’informations entre machines et plateformes web, et réaliser ensuite les applications au champ ? Arrive-t-on vraiment à un bilan d’énergie positif quand on regarde les économies en sortie face aux besoins en entrée ? Peut-être… En tout cas, au vu de la consommation d’énergie par le numérique et le digital dans le monde (10% de l’énergie électrique consommée au niveau mondial), la question mérite d’être posée. Et d’autant plus avec les systèmes très énergivores de type block-chain qui sont en train de pointer le bout de leur nez en agriculture.

La qualité des données, encore grande perdante…

Le Big Data et ses 3V en agriculture, ça on en parle (est ce qu’on peut vraiment parler de BigData en Agriculture, c’est un autre sujet…). Volume (beaucoup de données), Vitesse (beaucoup de flux à gérer rapidement) et Variété (données généralement hétérogènes) sont trois critères relativement bien intégrés dans la réflexion commune. Par contre, le vilain petit canard, ou encore le 4ème V [Véracité : la qualité des données], ne suscite pas encore l’intérêt de tout le monde. La qualité des données utilisées est pourtant importante, surtout dans un contexte où l’on développe des machines de plus en plus précises. Quel intérêt de pouvoir réaliser des applications au mètre (ou au centimètre) si les données sous-jacentes sont peu fiables ? Les outils de mesure développés en Agriculture de Précision permettent de réfléchir à la modulation sur plein d’aspects différents : semis, récolte, engrais, pesticides, désherbage, irrigation… On parle très majoritairement de modulation spatialisée, mais déjà, avoir une dose de qualité uniforme à la parcelle, qui varie dans le temps (modulation temporelle), c’est aussi faire de l’Agriculture de Précision ! (PS : c’est d’ailleurs très dommageable que l’ensemble de la filière vigne n’y soit pas encore sur les applications de pulvérisation…). Il faut bien être conscient que la qualité des données d’entrée va nécessairement impacter la qualité de la décision finale. Toute donnée est entachée d’incertitude, qu’on le veuille ou non (étalonnage du capteur, résolution des données, corrélation avec des données existantes…) ! Et cette incertitude, il faut à la fois être capable de la mesurer, de la quantifier ou de l’estimer, mais aussi de la prendre en compte dans la décision/application finale pour que l’utilisateur prenne sa décision en toute connaissance de cause.

Lorsque l’on travaille avec des outils de mesure en Agriculture de Précision, on est très rapidement amenés à jongler avec des données spatialisées, c’est-à-dire des données qui ont une valeur attributaire (rendement, conductivité, vigueur…) mais aussi une position dans l’espace (dans une parcelle, sur une exploitation, dans un bassin versant…). Ces données spatiales ont des caractéristiques particulières : elles sont souvent bruitées (des données proches dans l’espace ne sont pas exactement pareilles), elles peuvent avoir des résolutions spatiales différentes (la densité d’observation au mètre carré est différente), elles peuvent être auto-corrélées (une donnée n’est pas indépendante de sa voisine). Le fait de travailler avec ces données spatiales nécessite des compétences particulières et demande de se poser des questions ! Comment comparer des données spatiales aux résolutions différentes ? Comment cartographier mes données en fonction de leurs caractéristiques ? Comment prendre en compte les contraintes opérationnelles de mes applications ? Comment considérer l’expertise que j’ai sur mes parcelles ? Faire une carte, ça n’est pas très compliqué (il existe d’ailleurs plein d’outils libres ou non pour le faire). Là où ça devient compliqué, c’est pour faire une bonne carte, représentative de l’information disponible que l’on a, et en cohérence avec l’application à réaliser.

Pour revenir rapidement sur l’expertise disponible sur les parcelles (que ce soit celle d’un agriculteur ou d’un conseiller par exemple), il est relativement dommage qu’elle ne soit pas encore assez considérée dans les méthodes / outils existants. Bien que la qualité de l’expertise doive être prise en compte (les limites de zones expertes peuvent être assez floues, certaines informations peuvent être subjectives…), quelqu’un qui a travaillé depuis plusieurs années sur sa parcelle a nécessairement une grosse valeur ajoutée à apporter. Les outils de mesure Agriculture de Précision permettent de collecter de la donnée objective sur les systèmes de production pour mieux les comprendre (j’insiste sur « mieux les comprendre » et pas chercher des corrélations entre tout et n’importe quoi), mais je reste persuadé qu’il est fondamental de combiner ces informations avec de la donnée experte.

Pour aller plus loin …

Dans cette section, j’avais envie de partager un certain nombre de sujets un peu en vrac qui méritent réflexion selon moi. J’espère que ces questionnements susciteront aussi votre intérêt !

Expérimentations en micro-parcelles VS On-farm experiments

J’aimerais engager le débat sur les expérimentations agronomiques et notamment questionner l’intérêt des tests en micro-parcelles par rapport aux tests en grandeur nature / en bandes dans les parcelles (les fameux OFE [On-Farm Experiments] en anglais). Au vu des contextes pédo-climatiques qui peuvent être très différents d’une parcelle à l’autre, doit-on encore privilégier les tests en micro-parcelles pour raisonner des applications opérationnelles ? Ces dernières approches sont particulièrement pertinentes dans un contexte de recherche scientifique, pour explorer et développer de nouvelles connaissances parce qu’elles permettent d’obtenir des données de haute qualité (en assez faible quantité néanmoins) sur lesquelles pourront être appliquées des méthodes statistiques rigoureuses. Mais les résultats issus de ces tests seront-ils vraiment applicables dans les conditions de production d’autres parcelles, même relativement cohérentes avec les parcelles d’étude, d’autant plus qu’un certain nombre de contraintes opérationnelles viendront se rajouter ? On ne peut pas cacher que les expérimentations en champ soulèvent elles-aussi leurs contraintes : données en grande quantité mais dont la qualité sera moindre et moins contrôlée, les méthodes statistiques à appliquer ne pourront pas s’appliquer dans un cadre strict, les expérimentations seront à mettre en place avec les agriculteurs… Néanmoins, ces expérimentations auront le mérite de se placer dans un contexte de production clair et opérationnel et de produire des résultats sur mesure (et certainement motiver les agriculteurs intégrés à la démarche). On pourra noter des exemples de réseau d’expérimentations grandeur nature qui cherchent justement à privilégier ce type d’approches (par exemple le réseau YEN [Yield Enhancement Network] en Angleterre).

De nouvelles compétences pour travailler en Agriculture de Précision ?

Avec la démocratisation des outils de mesure dans le cadre de l’Agriculture de Précision, les structures agricoles collectent de plus en plus de données spatialisées. Et l’utilisation de telles données nécessite de nouvelles compétences (géomatique, télédétection, statistiques spatiales…). Quel doit être le positionnement de l’agriculteur dans ce nouvel écosystème ? Quelles nouvelles compétences doit-il maitriser ? Est-ce que ces compétences doivent être portées des structures autour de l’exploitation (coopératives, organismes de conseil…) ? Doit-on imaginer un poste dédié à la manipulation de données spatialisées (un géomaticien ou un Data Scientist avec des compétences spécifiques sur le traitement de données spatiales…) ? Y aurait-il assez de travail pour au moins un poste à temps plein dans ces structures ? Le besoin de compétences en interne et le besoin d’indépendance de certains de ces acteurs vis-à-vis de sociétés de service ou de grands groupes pourrait être à l’origine d’un appel à compétences spécialisées.

Encore et toujours la propriété des données…

Avec la quantité de données collectées sur les exploitations par les capteurs en place, difficile de passer à côté de la question de la propriété des données en Agriculture de Précision… Cette question de la propriété des données est-elle vraiment un problème si derrière tout ça, un vrai service à valeur ajoutée est apporté à l’agriculteur ? Faut-il au contraire rémunérer les agriculteurs pour les données qui sont collectées et l’utilisation qui en est faite ? Pour les agriculteurs, n’est-il pas au contraire très intéressant de partager ses données (en les anonymisant néanmoins) pour pouvoir se comparer et benchmarker son système de production, toujours dans l’idée de co-construction et de partage d’expériences ? N’est ce pas déjà ce qu’ils font en regardant leurs voisins lorsqu’ils sèment, réalisent un traitement particulier, ou récoltent ?

Co-construire les innovations avec les acteurs du terrain

Pourquoi si peu d’agriculteurs et d’acteurs de terrain sont-ils invités dans les salons et les conférences qui traitent d’agriculture numérique ou de services à valeur ajoutée basés sur les outils numériques ? Pourquoi les gens qui vont utiliser ces services n’ont pas leur mot à dire et ne sont pas écoutés ? Il est pour moi fondamental de co-construire les innovations avec les utilisateurs et de les intégrer à la réflexion ! Beaucoup d’entre eux sont des innovateurs, des expérimentateurs…Cela permettra peut-être également d’éviter d’avoir un wagon de tête d’agriculteurs pilotes prêts à tester des nouveaux outils/services et un gros ventre mou d’agriculteurs non convaincus ou non motivés qui ne sera pas prêt à changer la démarche agricole en place. Si le numérique/agriculture de précision est une véritable solution, la question se pose quant à l’accompagnement de l’ensemble de la filière et non pas d’une seule petite partie. La question de l’Agriculture de Précision, et notamment de l’accès à de la donnée, de l’information, et de la technologie, se pose aussi pour les petites exploitations et les fermes familiales (small-holder en anglais) ! C’est d’ailleurs un des sujets de la prochaine conférence européenne en Agriculture de Précision (ECPA) qui se tiendra à Montpellier en juillet 2019.

Agriculture de Précision sur le long terme ?

Lorsqu’un agriculteur veut mettre en place une nouvelle démarche agricole ou en améliorer une existante, il doit intégrer un très grand nombre de paramètres en même temps dans sa décision. S’il venait à se demander l’intérêt ou non pour lui d’engager une stratégie de modulation à partir d’outils d’Agriculture de Précision, il aurait par exemple à réfléchir :

  • au coût des intrants,
  • au prix d’achat de la production,
  • aux variabilités spatiale [est-ce que ma parcelle est suffisamment hétérogène pour que la modulation soit pertinente] et temporelles [mon niveau de production est-t-il très variable d’une année à l’autre et mes patrons spatiaux sont-ils stables ?] de son outil de production, ou encore
  • au climat de l’année à venir et sa possible interaction avec son sol et sa production
  • ….

Comme un agriculteur ne peut pas non plus changer de démarche tous les quatre matins, il faudrait réfléchir à la démarche sur un pas de temps relativement significatif, c’est-à-dire plusieurs années. La question soulevée est donc la suivante : Au vu du nombre de paramètres à prendre en compte, et de l’incertitude et de la variabilité associée à ces paramètres, une stratégie de gestion modulée est-elle nécessairement la plus pertinente à long terme ?

A-t-on vraiment besoin de produire plus ?

Face à la croissance démographique attendue dans les prochaines décennies, on entend régulièrement que l’on va avoir besoin d’une production agricole plus importante. Et que, dans ce cadre-là, l’Agriculture de Précision permettra de répondre à cette demande en produisant plus avec moins (voir la préface). Mais, avant de rentrer dans ces considérations, ne vaudrait-il pas mieux se demander si l’on a vraiment besoin de produire plus ? Rien n’est moins sûr au vu des pertes alimentaires en début de chaine dans les pays en voie de développement ou du gaspillage alimentaire en fin de chaine dans les pays développés, au vu de la consommation très importante de viande pour qui est allouée une grosse part de la production végétale, ou encore au vu de l’utilisation de terres cultivées pour faire du bio-carburant… Produire mieux par contre, rationaliser les apports, oui on en a besoin. Et les outils d’Agriculture de Précision peuvent permettre d’aller dans ce sens grâce à une meilleure prise en compte des variabilités (spatiales, temporelles…) et à une meilleure efficience/efficacité des apports réalisés (encore une fois qu’elle que soit la démarche agricole utilisée). Je pense qu’il est nécessaire de ré-orienter les messages clés pour ne pas se tromper de débat avec l’Agriculture de Précision.

Quel système de production agricole voulons nous ?

La production agricole de certaines céréales stagne depuis une bonne dizaine d’années dans plusieurs pays développés. Est-ce que l’Agriculture de Précision peut vraiment permettre de déplafonner les rendements ? C’est une question qui mérite d’être posée. De nombreux services de modulation sont envisagés : semis, azote, fongicide, désherbage…, avec, à la clé quelques quintaux gagné certes (pas tout le temps néanmoins), mais est-ce suffisant ? De nombreuses pistes sont étudiées, notamment en ce qui concerne la robotique agricole – mais quel coût VS le débit de chantier ? Quelles cultures peuvent se le permettre ? Est-ce que les outils développés en Agriculture de Précision peuvent permettre à un pays comme la France de faire face à la croissance de production dans des pays d’Europe de l’Est qui n’ont pas encore les technologies utilisées en France (sans parler encore d’Agriculture de Précision) et qui n’ont pas les mêmes réglementations ? Quid de la résilience des systèmes agricoles existants ? Ne serait-il pas pertinent de revenir à une agronomie de base (en favorisant les rotations de cultures ou encore les associations de culture) ? Tout ça, encore une fois, étant tout à fait compatible avec des outils mis en place en Agriculture de Précision.

Est ce qu’on est vraiment toujours obligés de parler d’argent ?

Difficile de passer à côté du facteur économique quand on entend parler d’Agriculture de Précision. Gain de productivité, augmentation de qualité du produit, économie sur les postes de charges fixes et variables, voilà les critères d’évaluation d’un système de production aujourd’hui… Alors certes, le facteur économique est souvent un enjeu (très) important en agriculture (une bonne partie des agriculteurs vit avec un salaire indécent pour le travail réalisé) et si on veut un système durable, il faut qu’il le soit aussi d’un point de vue économique. Ne pourrait-on pas pourtant considérer qu’un système de production puisse être évalué sur des valeurs non marchandes, non monétaires ? Un très bel article dans le journal en ligne the Conversation rédigé par un chercheur en agro-écologie explique bien qu’on ne peut pas changer un système de production tant que l’on n’a pas changé les critères pour l’évaluer (https://theconversation.com/le-numerique-agricole-doit-encore-faire-sa-revolution-109469). Pourquoi des valeurs non marchandes comme l’état des sols, le taux de carbone dans le sol, la qualité de l’eau et de l’air on encore la durabilité des agro-systèmes ne sont pas pris en compte pour caractériser un système de production ? Pourquoi des indicateurs comme ceux-là ne sont-ils pas comptabilisés dans les charges d’une exploitation ? Pourquoi ce ne sont pas des critères comme ceux-là qui sont mis en avant et appuyés/subventionnés financièrement ? J’aime à penser que l’Agriculture de Précision peut être une solution pour aller plus loin sur la transition agro-écologique en mettant en place des outils et des méthodes pour mesurer, quantifier et évaluer la performance d’un système de production autrement. Il y a du travail, certes, (beaucoup de travail ?) mais des solutions existent !

Pas évident de conclure après tout ça… Personnellement, je pense que l’Agriculture de Précision est une démarche qui va dans le bon sens, et qui est en outre très stimulante d’un point de vue intellectuel. Je suis convaincu qu’il y a de très bonnes choses (et des moins bonnes) desquelles il faut se servir pour améliorer les systèmes de production agricole. J’insiste encore une fois sur le fait que l’Agriculture de Précision est « seulement » un ensemble de méthodes et d’outils, et que c’est l’agronomie sous-jacente qui doit être sublimée par ces outils. Il n’y a pas une agriculture mais des agricultures, chacune adaptée à son contexte particulier, contextes dans lesquels peut s’exprimer pleinement l’Agriculture de Précision.

Référence

Basso, B., B. Dumont, D. Cammarano, A. Pezzuolo, F. Marinello, & L. Sartori. (2016). Environmental and economic benefits of variable rate nitrogen fertilization in a nitrate vulnerable zone. Science of the Total Environment. 545–546, 227–235

Bongiovanni, B. and Lowenberg-Deboer, J. (2004). Precision agriculture and sustainability. Precision Agriculture, 5, 359_387.

Cassman, K. G. (1999). Ecological intensification of cereal production systems: yield potential, soil quality, and precision agriculture. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 96, 5952–5959

Collins, E.D., & Chandrasekaran, K. (2012). A Wolf in Sheep’s Clothing? An Analysis of the ‘Sustainable Intensification’ of Agriculture (Friends of the Earth International, Amsterdam, 2012

EU SCAR. (2012). Agricultural knowledge and innovation systems in transition. Brussels: EU.

Fairfield Smith, H. (1938). An empirical law describing heterogeneity in the yield of agricultural crops. The Journal of Agricultural Science, 28, 1–23.

FAO (2017). The future of food and agriculture. http://www.fao.org/3/a-i6644e.pdf (accessed 05/06/2018)

Garnett, T., Appleby, M. C., Balmford, A., Bateman, I. J., Benton, T. G., Bloomer, P., et al. (2013). Sustainable intensification in agriculture: Premises and policies. Science, 341, 33–34.

Grisso, R., Alley, M. & Groover, G. (2009). Precision Farming Tools: GPS Navigation. Virginia Cooperative Extension. Publication No 442-501. 7pp

Hill, S. B. and MacRae, R. J. (1996). Conceptual framework for the transition from conventional to sustainable agriculture. Journal of Sustainable Agriculture, 7(1) :81–87

Koch, B., Khosla, R., Frasier, W.M., Westfall, D.G., & Inman, D. (2004). Economic feasibility of variablerate nitrogen application utilizing site-specific management zones. Agronomy Journal, 96, 1572–1580

Larson, J.A., M.M. Velandia, M.J. Buschermohle, & S.M. Westland (2016). Effect of field geometry on profitability of automatic section control for chemical application equipment. Precision Agriculture, 17, 18– 35

McBratney, A., Whelan, B., Ancev, T., & Bouma, J. (2005). Future directions of precision agriculture. Precision Agriculture, 6, 7-23.

Pathak, H., Brown, P., & Best, T (2019). A systematic literature review of the factors affecting the precision agriculture adoption process. Precision Agriculture, 1-25

Pretty, J., & Bharucha, Z. (2014). Sustainable intensification in agricultural systems. Annals of Botany, 114, 1571-1596/

Robert, P. C. (1993). Characterisation of soil conditions at the field level for soil specific management. Geoderma 60, 57–72.

Robert, P. C. (1999). Precision agriculture: research needs and status in the USA. In: Precision Agriculture, 99 Proceedings of the 2nd European Conference on Precision Agriculture, edited by J. V. Stafford (Sheffield Academic Press, Sheffield, UK), Part 1, p. 19–33.

Say, M., Keskin, M., Sehri, M., & Sekerli, Y.E. (2017). Adoption of precision agriculture technologies in developed and developing countries. International Science and Technology Conference, July 17-19, Berlin

Schimmelpfennig, David (2016). Farm Profits and Adoption of Precision Agriculture. No. 249773. United States Department of Agriculture, Economic Research Service.

Stoorvogel, J., & Bouma, J. (2005). Precision agriculture : the solution to control nutrient emissions ? In Stafford, J., editor, Precision agriculture ’05 : Proceedings of the 5th European Conference on Precision Agriculture, pages 47_55, Uppsala, Sweden. Wageningen Academic Publishers.

Tisseyre, B. (2012). Peut-on appliquer le concept d’agriculture de pr_ecision _a la viticulture ? Mémoire d’habilitation à diriger des recherches. CNECA no3. Montpellier.

Tozer, P. & Isbister, I. (2007). Is it economically feasible to harvest by management zone ? Precision Agriculture, 8, 151-159.

Tullberg J.N., Yule D.F., & McGarry D. (2007). Controlled traffic farming—From research to adoption in Australia. Soil and Tillage Research, 97, 2, p. 272-281.

Wang, D., Prato, T., Qiu, Z., Kitchen, N., & Sudduth, K. (2003). Economic and Environmental Evaluation of Variable Rate Nitrogen and Lime Application for Claypan Soil Fields. Precision Agriculture, 4, 35-52

Wathes, C.M., Kristensen, H.H., Aerts, J.M., & Berckmans, D. (2008). Is precision livestock farming an engineer’s daydream or nightmare, an animal’s friend or foe, and a farmer’s panacea or pitfall? Computers and Electronics in Agriculture, 64, 2-10.

Yost, M., Kitchen, N., Sudduth, K., Sadler, E., Drummond, S., Volkmann, M. (2017). Long-term impact of a precision agriculture system on grain crop production. Precision Agriculture, 18, 823-842

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