Ecran de contrôle de l'ordinateur pilotant la plateforme Phénoarch.. © Inra, SLAGMULDER Christian

Modélisation et agrosystèmes

Par Pascale Mollier - Catherine Foucaud-Scheunemann
Mis à jour le 11/09/2013
Publié le 29/05/2013

Pour évoluer vers une agriculture plus durable, il est nécessaire de concevoir de nouveaux systèmes de culture répondant au mieux à la multiplicité des objectifs, économiques, environnementaux et sociaux. La modélisation est devenue l’outil incontournable qui permet de connaître, comprendre, inventer et partager ces nouvelles manières de produire.

Concevoir de nouveaux systèmes de culture est un des principaux challenges actuels en agronomie. C’est un challenge difficile car il s’agit de modifier en profondeur des systèmes complexes dont les nombreux paramètres sont interdépendants.

Innover dans un système complexe

La nécessité de modification en profondeur de nos modèles d’agriculture s’affirme à mesure que les objectifs environnementaux deviennent plus prégnants et plus ambitieux. En France par exemple, le plan Ecophyto 2018, lancé par le gouvernement en 2007, incite à diminuer de 50 % l’usage des phytosanitaires, si possible à l’horizon 2018. Un tel objectif conduit à des innovations de rupture car il remet en question la cohérence des systèmes actuels, comme l’a montré l’étude Ecophyto R&D, coordonnée par l’Inra (2007 - 2009). En effet, diminuer aussi fortement l’usage des pesticides impacte toute la chaîne de production : choix des variétés, fertilisation azotée, organisation des rotations, avec introduction de cultures de diversification, ce qui implique la mise en place de nouvelles filières pour valoriser ces cultures.

D’autre part, les critères agronomiques sont interdépendants entre eux, et liés aux critères économiques, sociaux et environnementaux (préservation des ressources naturelles, de la biodiversité…). Enfin, un système de culture n’est plus considéré seulement au niveau d’une exploitation, mais dans un ensemble d’exploitations, à l’échelle d’un paysage ou d’une filière.

La modélisation est l'une des solutions pour innover dans cette complexité.

L’ère de la modélisation systémique

En agriculture comme en biologie, les progrès de la connaissance conduisent à prendre en compte un nombre croissant de paramètres, tandis que s’affirme la nécessité d’intégration. On cherche à décrire non plus seulement la plante et son environnement biophysique, mais aussi des paramètres moins prévisibles ou quantifiables, comme la dispersion du pollen, l’évolution des populations de bioagresseurs ou encore le comportement des acteurs. La modélisation permet de traiter cette masse d’informations, à la fois pour comprendre le fonctionnement des systèmes sol-plante-climat et pour concevoir et évaluer de nouveaux systèmes de culture qui seraient impossibles à mettre au point par l’expérimentation. L’expérimentation ne disparaît pas pour autant, elle reste nécessaire pour évaluer la robustesse ou la pertinence des modèles.

La modélisation est omniprésente et incontournable

Pour donner une idée de l’importance de la modélisation en agriculture à l’Inra, un récent travail  a recensé plus de quarante modèles pour un seul des treize départements scientifiques de l’Inra, le département « Environnement et agronomie ». Ces modèles permettent de décrire, évaluer et gérer les multiples facettes des systèmes de culture : eau, azote, matières organiques, bioagresseurs, phytosanitaires, etc. Parmi ces modèles, une vingtaine servent de moteur pour des outils diffusés et utilisés dans le monde agricole.

Sans prétendre à l’exhaustivité, ce dossier donne quelques exemples de modèles conçus avec des finalités différentes : modèles de connaissance comme STICS ou Nitroscape, modèles d’exploration comme DEXiPM, modèles d’apprentissage, comme le rami fourrager, ou « modélisation d’accompagnement » (CoMMod…)

La modélisation dans les grands programmes de recherche sur les systèmes agricoles innovants

La modélisation occupe une place à part entière dans les grands programmes de recherche qui se mettent en place pour concevoir de nouveaux systèmes de culture. C’est même un préalable pour certains d’entre eux.

Ainsi, dans l’initiative européenne FACCE*, la première action consiste à comparer des modèles pour évaluer les risques liés au changement climatique sur l’agriculture européenne, puis à les appliquer régionalement, et enfin à créer des modèles intégrés.

*La JPI FACCE (Joint Programming Initiative for Agriculture, Climate Change, and Food Security) réunit depuis 2010, 21 pays européens pour allier sécurité alimentaire européenne et agriculture durable dans le contexte du changement climatique.

De même à l’échelle internationale, le programme AGMIP (the Agricultural model intercomparison and improvement project), compare pas moins de 27 modèles pour le blé, 26 pour le maïs et 13 pour le riz, dans l’objectif d’estimer la variabilité de la production mondiale en fonction du climat annuel.