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Des systèmes d’aide à la décision pour l’agriculture familiale

Des systèmes d’aide à la décision pour l’agriculture familiale

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Quel est rôle des « systèmes d’aide à la décision » pour l’agriculture familiale et en quoi peuvent-ils contribuer à son développement ?

Les systèmes d’aide à la décision regroupent tous les instruments et techniques qui aident les paysans à décider de la meilleure démarche agricole à adopter. De nos jours, l’agriculture familiale est complexe, elle est influencée par un grand nombre de facteurs : le paysan en contrôle certains, de nombreux autres lui échappent totalement. De nombreuses contraintes existent : il convient de participer de manière efficace aux marchés, d’accéder à des intrants essentiels et à des outils et des connaissances pour faire face au changement climatique. Il importe que l’agriculture familiale puisse accéder à ces outils, ainsi qu’aux services consultatifs pour prévoir, planifier, surveiller et mesurer les conséquences des décisions et actions des producteurs. Les systèmes d’aide à la décision fondés sur les TIC prennent actuellement de nombreuses formes : certains font des prévisions, élaborent des plans optimisés et assurent une surveillance continue, d’autres intègrent des éléments de cartographie permettant d’indiquer la disponibilité et le flux des ressources. PROGIS, ma propre organisation, a élaboré DokuPlant®, une base de données d’experts s’appuyant sur les technologies que nous avons développées et sur celles d’experts locaux. Elle contient des informations sur la machinerie agricole, les engrais inorganiques et organiques, les pesticides et autres substances chimiques, les semences et les variétés, ainsi que sur les pratiques en matière de culture. Ces technologies permettent d’optimiser les rendements et contribuent à réduire les risques. Les données d’experts peuvent être associées à d’autres outils de planification et de gestion agricoles.

À terme, ils devraient aider les paysans à accroître leurs rendements, à réduire leurs coûts, à améliorer la qualité de leurs produits, à mieux accéder aux marchés et à maintenir, voire améliorer ,la résilience et la durabilité des systèmes agricole et écologique.

De quels systèmes d’aide à la décision les petits exploitants agricoles disposent-ils pour la protection des plantes et la gestion de l’irrigation ?

De nombreux systèmes sont disponibles actuellement. Certains sont des systèmes commerciaux, d’autres sont des essais expérimentaux qui ont été offerts au public. Pour la protection des plantes, on dispose de systèmes qui font des prévisions, optimisent les interventions et aident à diagnostiquer les problèmes. Les systèmes de prévision recueillent des données depuis diverses sources : systèmes automatisés d’observations météorologiques, données du passé et modèles épidémiologiques. La protection des plantes est un domaine extrêmement complexe, compte tenu du fait qu’un seul capteur ne suffit pas pour mesurer toutes les conditions favorables à la prolifération des ravageurs. Il convient donc d’utiliser des capteurs multiples que l’on regroupe et que l’on met en réseau avec d’autres grappes de capteurs situés en d’autres endroits. L’association de ces capteurs et d’un réseau de stations et de modèles météorologiques permet de prédire des situations spécifiques (par exemple, un problème de ravageurs est annoncé dans les cinq jours) : dès lors, le paysan peut pulvériser ses cultures pour tenter de contrôler la maladie. Ces informations peuvent être communiquées à tous les exploitants agricoles de la zone touchée par le biais de SMS les enjoignant, par exemple, à « pulvériser demain ». Pour surveiller et diagnostiquer les ravageurs et les maladies, nous utilisons des images de champs et de cultures affectés et des ravageurs potentiels. Il sera nécessaire de développer les compétences humaines requises pour mener des enquêtes et formuler des recommandations sur base des informations générées par tous ces instruments. En termes d’irrigation, on dispose actuellement de systèmes reposant sur des cartes et des capteurs à différentes échelles : bassins hydrographiques, exploitations agricoles, champs ou parcelles. Des capteurs d’humidité du sol mesurent l’humidité à différentes profondeurs. Le processus d’irrigation peut être démarré et géré de manière précise au moyen de grappes de capteurs ; ainsi, le champ ne sera pas inondé et l’eau sera utilisée de manière optimale, où et quand elle est nécessaire. La dernière génération de dispositifs d’aspersion est équipée de gicleurs qui peuvent être déclenchés de manière individuelle. On dispose actuellement de cartes tridimensionnelles et précises qui indiquent aussi l’altitude. Avec des capteurs en réseau, nous pouvons contrôler l’humidité du sol et les conditions météorologiques locales, ce qui permet de gérer l’irrigation. L’agriculture de précision est de plus en plus à la portée des petits exploitants familiaux. C’est le résultat de technologies plus abordables (cartes, capteurs, « Internet des objets » et informatique en nuage) qui sont toutes utilisées pour surveiller et contrôler le matériel d’irrigation et les systèmes globaux. La technologie vidéo, les drones et autres instruments de gestion agricole intelligents permettent aux exploitants de faire une modélisation ou une simulation rapide et précise, à des échelles très réduites, par exemple, pour calculer en l’espace de quelques secondes les différentes issues potentielles pour différentes situations et comparer ces conséquences en vue d’optimiser le processus. Ces services permettront aux petits exploitants familiaux d’accroître leur rendement et de stimuler la résilience et la durabilité de leur exploitation à moindre coût, puisque les frais seront partagés avec d’autres paysans de la communauté locale. Ceci engendrera de nouvelles formes d’entrepreneuriat et de coopération et donnera peut-être naissance à de nouvelles coopératives pour le partage des informations et des connaissances.

Les systèmes d’aide à la décision fondés sur les TIC ont-ils amélioré les activités agricoles des exploitants familiaux et quelles sont les contraintes qui y sont liées ?

Nous avons récolté des témoignages de nombreux systèmes d’exploitation partout dans le monde. En Allemagne, les exploitants et les coopératives familiales tirent profit de leur capacité à mieux planifier dans différents domaines : intrants agricoles, surveillance des cultures et logistique, récolte et transformation des cultures (la betterave sucrière, par exemple). Au Kenya, des systèmes de prévision avec stations météorologiques automatisées sont utilisés pour lutter contre les ravageurs et les maladies.

Pour ce qui concerne les contraintes, la taille de l’exploitation influence l’accessibilité et la capacité à utiliser efficacement ces systèmes, surtout dans le cas des petits exploitants agricoles. Les systèmes publics de vulgarisation de la plupart des pays en développement n’ont pas été pensés pour utiliser ce type de systèmes. À cela s’ajoute la question de l’expertise. Par exemple, à quels niveaux d’humidité du sol doit-on activer ou non l’irrigation des cultures locales sur des natures de sol différentes ? Nous avons besoin d’experts locaux pouvant apporter leur soutien à cette technologie et élaborer des modèles locaux pour aider les paysans. Un autre enjeu majeur tourne autour de la collaboration et de la coopération. Prenons le cas des stations météorologiques : différentes organisations ont besoin de données météorologiques similaires pour gérer l’agriculture, l’eau, le tourisme, les rivières et les risques. Pourtant, on coopère peu quand il s’agit de mettre sur pied des stations et de partager les données. On ne dispose pas encore d’un réseau de stations météorologiques automatisées ni d’un service qui offre des données aux personnes qui les désirent, moyennant des frais raisonnables. Dans les pays en développement, ces stations pourraient être exploitées par une organisation. Les différents utilisateurs, qu’ils soient publics ou privés, pourraient payer pour ce service de données et développer des services à valeur ajoutée pour différents secteurs. Un autre problème se présente : actuellement, des processus de vente performants se contentent d’informer les paysans des capacités des systèmes, sans fournir les coûts réels ni préciser le type d’infrastructure nécessaire pour les soutenir.

La technologie à elle seule ne peut pas améliorer l’agriculture familiale des petits exploitants. De quelle manière peut-on dépasser ces contraintes ?

À nouveau, il importe d’innover et d’élaborer de nouveaux modèles organisationnels pour ces nouveaux services qui soient adaptés à la rapidité d’évolution de la technologie et rencontrent les besoins des paysans. Les capacités des paysans et de leur communauté devront également être renforcées pour pouvoir utiliser ces technologies. Je crois vraiment à des systèmes de consultation plus efficaces. Prenons l’exemple de l’Autriche : un conseiller sur le terrain bien informé, expérimenté qui comprend bien les besoins des paysans peut soutenir jusqu’à 200 familles d’exploitants. Il est possible d’abaisser les coûts, d’accroître les bénéfices et de promouvoir une durabilité plus écologique, même au sein des systèmes de petites exploitations (nous en avons aussi en Autriche). Le conseiller fera idéalement partie de la communauté agricole et sera rémunéré par elle. Tous les paysans en tireront des bénéfices ! Ceci est tout à fait réalisable.

Quel est l’avenir de l’utilisation de systèmes d’aide à la décision pour améliorer l’agriculture familiale ?

D’un point de vue technologique, les nombreux progrès réalisés en matière de TIC vont générer des systèmes d’aide à la décision qui seront plus abordables, plus précis et plus disponibles. Les systèmes d’aide à la décision du futur devront être encore plus heuristiques. Pour obtenir plus de précision, on pourra améliorer l’analyse de la masse importante de données (le big data). Il convient également d’améliorer la manière dont on présente la logique qui sous-tend l’aide à la décision, en améliorant la visualisation pour une meilleure compréhension pour l’ensemble du public.

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The use of ICTs to access big data for farming purposes may well lift the status of the profession of farming as a whole – for both family farmers and young people.

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