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Cet ouvrage collectif, publié à l’occasion des vingt années d’existence du département Environnement et agronomie de l’Inra, fait le point sur les avancées réalisées dans ce sens.

Une agronomie pour le XXIe siècle

Cet ouvrage collectif, publié à l’occasion des vingt années d’existence du département Environnement et agronomie de l’Inra, fait le point sur les avancées réalisées dans ce sens.

Mis à jour le 20/12/2018
Publié le 21/12/2018

Partout où l’agriculture a été modernisée au cours du XXe siècle, des hausses de productivité de la terre et du travail extrêmement fortes ont permis, avec la « révolution verte », d’en finir avec les famines massives. Pourtant, ce siècle s’est terminé sur un constat critique et un diagnostic alarmant : dégradation des sols, pollutions diffuses, érosion de la biodiversité... La modernisation agricole a eu de lourds impacts négatifs sur l’environnement, dont l’agriculture subit en retour les conséquences. Dans un contexte de bouleversement climatique, et face à l’augmentation démographique et au changement des régimes alimentaires, il est crucial de nourrir l’humanité sans continuer à dégrader la planète. L’enjeu des agricultures est de produire en réduisant drastiquement les émissions de gaz à effet de serre, sur des espaces agricoles limités où doivent être préservés la biodiversité, la qualité des ressources, les sols, les eaux, l’air… Il montre qu’une communauté de chercheurs, pluridisciplinaire et diversifiée, s’est organisée pour s’engager résolument dans des recherches sur les grands cycles biogéochimiques, la valorisation de la biodiversité, l’impact, l’adaptation et l’atténuation du changement climatique, la conception de systèmes de culture agro-écologiques… Le département Environnement et agronomie a contribué au renouvellement des méthodes d’observation et d’expérimentation, de modélisation des écosystèmes et d’évaluation des agrosystèmes. Il porte aujourd’hui une agronomie des systèmes, de la pluralité des échelles de temps et d’espace, de l’intégration et de la complexité, des compromis entre objectifs assignés aux territoires, car il a développé non seulement les compétences scientifiques nécessaires à la production d’une recherche de haut niveau, mais aussi une forte capacité d’expertise au service des politiques publiques et, plus généralement, de tous les acteurs qui souhaitent faire progresser de concert agriculture et environnement.  

 

Coordination éditoriale : 

Guy Richard, directeur de recherche à l’Inra d'Orléans et actuellement chef du département Environnement et agronomie.  

Pierre Stengel a été directeur scientifique Environnement, écosystèmes cultivés et naturels à l’Inra.   

Gilles Lemaire a été directeur de recherche à l’unité d’Ecophysiologie de Lusignan de l’Inra.  

Pierre Cellier est directeur de recherche à l’Inra et chef de département adjoint Environnement et agronomie. 

Egizio Valceschini, directeur de recherche à l’Inra, est président du Comité d’histoire de l’Inra et du Cirad et spécialiste de l’économie de la qualité et des politiques publiques dans le secteur agroalimentaire.  

 

Une agronomie pour le XXIe siècle 

Editions Quae – 304 pages, décembre 2018 – 39,50 euros

Extraits

Les connaissances mobilisées dans la conception : du règne des modèles à l’irruption des savoirs profanes 

La conception de nouveaux systèmes de cultures s’est beaucoup appuyée sur la modélisation, car les modèles intègrent les interactions entre techniques, et entre techniques et états du milieu et du peuplement, rendent compte des processus influencés par le climat et les modes de gestion, et peuvent a priori couvrir de larges gammes de conditions agricoles. Ils constituent de ce fait de très bons outils candidats pour gérer la complexité des agrosystèmes. Cette caractéristique a conduit à de très nombreux exemples d’utilisations de modèles pour proposer des modifications techniques dans la recherche. Sur la base de cette expérience, une formalisation de l’usage de modèles pour la conception a été proposée (Bergez et al., 2010). 

La modélisation des agroécosystèmes s’est beaucoup développée dans le départe- ment EA depuis sa création, et le système de culture a progressivement trouvé sa place dans les modèles. Citons le cas exemplaire du modèle de culture Stics, dont les formalismes ont été choisis pour leur robustesse face à la diversité des situations agricoles et la prise en compte des techniques culturales dans la simulation des interactions eau-azote*, et qui a été progressivement enrichi pour prendre en compte les successions de culture, les cultures intermédiaires, les cultures pluriannuelles et les bioagresseurs (voir chapitre 9). Des modèles spécifiques ont également été développés pour rendre compte des effets cumulatifs des techniques culturales : modèle simulant l’évolution de la structure du sol en relation avec les opérations de travail du sol, modèle simulant les effets des systèmes de culture sur les adventices, ou sur l’évolution des résistances des populations de bioagresseurs. Pour raisonner la conception et l’insertion d’innovations techniques dans les systèmes de culture et les exploitations agricoles, des couplages spécifiques de modèles ont été proposés : couplage entre modèles de culture, de tassements du sol et d’organisation du travail pendant des périodes de compétition entre opérations techniques pour concevoir des idéotypes variétaux ; modèles de culture couplés avec des typologies d’exploitations agricoles, pour évaluer l’adaptation d’innovations aux caractéristiques des exploitations et mieux cibler les innovations à privilégier selon le contexte. 

Cependant, en France comme à l’étranger, de nombreux travaux ont fait le constat d’une faible mobilisation des modèles en dehors de la recherche, alors qu’ils étaient souvent présentés comme susceptibles d’outiller les changements techniques**. Ce constat est en partie lié au faible nombre de facteurs pris en compte dans la plupart des modèles : à côté des conditions climatiques, seuls l’eau et l’azote sont, la plupart du temps, simulés, deux facteurs sur lesquels les connaissances sont les plus riches et les mieux quantifiées. Ce constat a suscité des travaux, d’une part, sur les caractéristiques que devraient avoir les modèles pour favoriser leur mobilisation par des acteurs, d’autre part, sur l’intérêt et les modalités de la mobilisation de leurs futurs utilisateurs dès la conception des modèles, et enfin sur le couplage entre modèles de culture et règles de décision des acteurs. Ces réflexions ont également abouti à la construction de modèles spécifiques, manipulables par les acteurs eux-mêmes, pour favoriser leur autonomie dans la conception de changements de pratiques : par exemple le modèle dynamique Syst’N (voir encadré 13.3), qui simule l’ensemble des pertes azotées liées aux successions de culture et itinéraires techniques sur une parcelle, le modèle quantitatif PerSyst, qui simule l’ensemble des techniques culturales et successions en grande culture, et paramétré à dire d’experts, ou le modèle qualitatif hiérarchisé Ipsim, qui simule les infestations liées aux bioagresseurs en fonction des techniques et des conditions biotiques et abiotiques de l’environnement pour la diversité des conditions agricoles. L’implication des acteurs dans la construction des changements de pratiques agricoles à ces échelles a ainsi progressivement conduit à un changement dans les types de modèles mobilisés, mais aussi à leur mise en place dans le processus de conception. 

On observe depuis une dizaine d’années une mobilisation, de plus en plus fréquente, des connaissances des acteurs de terrain dans les démarches de conception de systèmes techniques. Cette évolution est en partie motivée par l’incapacité des connaissances scientifiques incorporées dans les modèles à couvrir une large gamme de facteurs, de conditions et de techniques rencontrées dans la réalité agricole, nécessaire pour une adaptation locale des pratiques et des innovations. Paradoxalement, cette inadaptation des modèles à prendre en compte la diversité régionale des conditions de production s’est accentuée avec le raffinement des modèles et la prise en compte d’un nombre croissant de processus : en effet, comme le soulignait déjà Passioura en 1996, au-delà d’un certain seuil, l’accroissement de la complexité d’un modèle n’augmente pas ses capacités prédictives, à cause de l’augmentation des erreurs liées à l’estimation de paramètres et de variables d’entrée en nombre croissant. Pour pallier cette difficulté, la mobilisation de savoirs d’origines diverses est au cœur des démarches participatives, formalisées par exemple dans les ateliers de conception qui font appel aux acteurs de l’agriculture. Le développement de travaux de capitalisation de l’énorme masse de connaissances des acteurs de terrain, pour accompagner la conception de systèmes adaptés localement, démarrés récemment autour de l’outil GECO*** du plan Écophyto, constitue un enjeu fort pour l’avenir de l’agriculture. 

* BrissonN., MaryB., Ripoche D., Jeuffroy M.H., Ruget F., Nicoullaud B. et al., 1998. STICS:ageneric model for the simulation of crops and their water and nitrogen balances. I. Theory and parameterization applied to wheat and corn. Agronomie, 18, 311-346. 

** Prost L., Cerf M., Jeuffroy M.-H., 2012. Lack of consideration for end- users during the design of agronomic models. A review. Agron. Sustain. Dev., 32, 581-594. 

*** Trouche L., Aubin S., Soulignac V., Guichard L., 2016. Construction d'un modèle sémantique pour organiser les connaissances dédiées à l'agroécologie. Le cas d’Agro-PEPS/GECO. Agronomie Environnement et Sociétés, 6 (2), 141-150. http://geco.ecophytopic.fr/.