Simulation et modélisation agricole - biologie et écologie appliquée dans le pilotage et l'ingénierie des ecosystèmes

La modélisation est nécessaire. Nous avons besoin AUSSI d'une meilleure connaissance des interactions entre les dynamiques des différentes populations d'organismes au champ en particulier dans le domaine de l'entomologie. Pour toutes les cultures il serait bon de connaître les seuils de populations de parasites et d'auxilliaires et les dynamiques de croissance qui devraient déclencher une intervention; une infestation de pucerons faible avec des prédateurs en déclin peut être plus dangereuse qu'une infestation forte avec des prédateurs en croissance. En arboriculture suite aux travaux de l'INRA de Montfavet on a pu mieux piloter les interventions; mais en dehors de la culture du colza, les informations sont très fragmentaires dans les autres cultures. Ce type de recherche entomologique est sans doute plus ingrat que la création de modèles mathématiques mais il a l'avantage d'être basé sur des observations pluitôt que sur des hypothèses pas toujours complètement vérifiées.

Réponse :La priorité « Renforcer les capacités de prédiction en biologie et en écologie » vise notamment à mieux coupler acquisition des données et modélisation.
Un tel couplage suppose l’existence de données, que celles-ci soient obtenues à partir d’expériences en milieu plus ou moins contrôlé ou à partir d’observations issues du terrain. Dans les deux cas, la production de ces données, le contrôle de leur qualité, la systématisation et l’automatisation des mesures et observations classiques ou la mise au point de nouvelles techniques de mesure et d’observation constituent des enjeux importants.
En outre, disposer de données est une condition nécessaire de l’intérêt de la modélisation et, souvent, de l’implication des mathématiciens ou informaticiens, eux mêmes, sur un thème de recherche.
S’agissant des ravageurs et des maladies des plantes, on perçoit ainsi l’intérêt qu’il y aurait à renforcer le lien entre les services en charge de la protection des végétaux et la recherche.
Par ailleurs, la modélisation n’a de sens que si elle s’appuie sur des connaissances et si elle vise à en produire de nouvelles : il reste donc effectivement nécessaire de progresser dans notre compréhension des interactions entre organismes (plantes cultivées, adventices, bioagresseurs, etc.) dans les champs et les paysages agricoles.

François Houllier
Directeur général délégué à l'organisation, aux moyens et à l'évaluation scientifiques, INRA

Faire de la modélisation une priorité scientifique est une démarche très pertinente. Cependant, cette volonté affichée doit s'inscrire dans les faits. Il s'agit avant tout de développer au sein de l'institut des compétences hautement interdisciplinaires, relevant de la biologie, de la physique, de l'algorithmique (programmation de codes de calcul...), du calcul intensif... Or, pour ce faire, une sensibilisation des scientifiques ne peut suffire : il est essentiel que les disciplines scientifiques en jeu se rencontrent au sein d'équipes de recherche. La bonne échelle ici n'est pas celle de l'institut, ni même celle du centre, mais bien celle du laboratoire, voire celle de l'équipe. C'est à cette seule condition que la modélisation cessera d'être considérée au sein de l'INRA comme une simple boîte noire dépourvue de contenu scientifique, mais bel et bien comme un sujet de recherche à part entière.

Réponse :Renforcer les capacités de prédiction suppose effectivement de disposer d’une large palette de compétences et de créer les conditions d’un dialogue interdisciplinaire intense. Il est, à ce titre, nécessaire de jouer à différents niveaux d’organisation — depuis l’équipe jusqu’à l’institut — sur différents leviers — la formation initiale et le recrutement de jeunes scientifiques, la sensibilisation et la formation des scientifiques en poste, la constitution de groupes pluridisciplinaires centrés sur des objets d’intérêt partagé, le développement de partenariats avec d’autres organismes, le soutien spécifique à des programmes ou projets faisant légitimement appel à la modélisation.

François Houllier
Directeur général délégué à l'organisation, aux moyens et à l'évaluation scientifiques, INRA

Personnellement la modélisation est un projet qui me laisse perplexe voire sceptique. Soyons honnête, je dois reconnaître que c'est par la modélisation que le GIEC a créé un espace de dialogue fondamental. C'est d'ailleurs, comme l'avait déjà en son temps signalé Nicolas Bouleau de l'école des Mines, le principal et peut être le seul intérêt de la modélisation: constituer un espace de dialogue qui oblige les acteurs à expliciter leurs hypothèses et leur vision systémique du monde et à les accorder. Pour le reste les résultats en terme de capacité de prédiction sont finalement assez médiocres. Elles produisent rarement des outils d'aide à la décision aisément contextualisables. Où alors il faudrait que ce programme associe étroitement toutes les exploitations agricoles de l'INRA ainsi que le réseau des fermes du ministère de l'agriculture pour que la modélisation soit couplée avec des systèmes réels qui devraient être utilisés comme autant de "prototypes" pour inventer l'agriculture de demain. d'ailleurs dans l'industrie, on utilise systématiquement la conception et la mise en place de prototype: les ingénieurs de Renault peuvent concevoir sur plan une voiture, ils passeront toujours par une étape prototype avant de passer à la production en chaine. Si donc ce programme affiche un lien fort avec les fermes expérimentales il gagnera nettement en puissance et en utilité sociale.

Réponse :Renforcer les capacités de prédiction se décline différemment selon les thèmes et objets de recherche (les impacts du changement climatique, le contrôle des épidémies, les interactions entre génotype, environnement et pratiques agricoles, les réseaux de régulation de l’expression des gènes, etc.), et les niveaux d’organisation considérés (la cellule, l’organisme, le champ, le troupeau ou l’écosystème, le paysage ou le territoire, etc.).
Dans tous les cas, il est effectivement vrai que la première vertu des modèles est de fournir un cadre partagé pour le dialogue entre disciplines ou entre acteurs et porteurs d’enjeu. Dans tous les cas aussi, la question du lien aux données est critique.
S’agissant de la prédiction dans le domaine de la production agricole, la constitution d’un réseau de fermes ayant des pratiques diversifiées, situées dans des contextes environnementaux variés et produisant des données de qualité est effectivement un enjeu majeur. Le couplage d’un tel réseau à des modèles devrait aussi bien permettre de paramétrer et améliorer les modèles que de tester leur généricité et de garantir, ou restreindre, la portée des observations faites localement, dans l’une ou l’autre de ces fermes.

François Houllier
Directeur général délégué à l'organisation, aux moyens et à l'évaluation scientifiques, INRA

Dans le paysage scientifique d'aujourd'hui, tant les développements méthodologiques que l'accroissement de la puissance des ordinateurs et des supercalculateurs, font qu'il serait déraisonnable de faire systématiquement l'impasse sur la modélisation en vertu de préjugés ou d'une certaine frilosité. Cependant, il est illusoire de croire que les questions hier abordées à travers une forme ou une autre d'empirisme puissent être explorées demain de la même façon à travers la modélisation. Il serait risqué, et sans doute à terme décevant, de considérer la modélisation comme un outil "magique", susceptible de remplacer le système réel. Pour autant, il ne s'agit en aucun cas de considérer la modélisation comme inopérante du simple fait de s'appuyer sur de nécessaires hypothèses. Au contraire, il est ici indispensable de prendre conscience du fait que l'utilisation de la modélisation ne mènera pas à répondre aux mêmes questions de la même façon. Il s'agit surtout de poser des questions NOUVELLES. La modélisation doit être vue comme un outil d'expérimentation numérique. L'intérêt est ici de réaliser sur ordinateur des expériences qui seraient ou impossibles ou trop coûteuses à réaliser physiquement. C'est pourquoi le développement de la modélisation à l'INRA ne peut se limiter à l'utilisation d'outils déjà existants. Il est essentiel que les développement méthodologiques soient réalisés au sein de l'institut, afin que les outils utilisés répondent aux besoins spécifiques qui sont les nôtres.

Réponse :Oui, la modélisation et les outils (ordinateurs, algorithmes, etc.) permettent à la fois de traiter d’une manière nouvelle des questions anciennes et de poser des questions scientifiques nouvelles. Ils peuvent effectivement déboucher sur des expérimentations numériques et sur l’accès à des mesures difficiles ou coûteuses à réaliser ; la modélisation ne peut cependant pas être déconnectée de l’expérimentation « réelle » ou de l’observation qui sont indispensables pour évaluer les prédictions des modèles et tester leurs hypothèses, comme pour les paramétrer dans différentes situations.
Par ailleurs s’il est nécessaire que l’INRA dispose de compétences propres pour concevoir, développer, faire évoluer ou utiliser certaines méthodes, il est aussi nécessaire de collaborer avec d’autres établissements qui ont des compétences ou des ressources particulières en mathématiques appliquées ou en informatique.

François Houllier
Directeur général délégué à l'organisation, aux moyens et à l'évaluation scientifiques, INRA

Seulement les capacités de prédiction ? Il y a aussi l'innovation.

Réponse :Renforcer les capacités de prédiction n’est pas antinomique de développer les capacités d’innovation. On peut même considérer que modéliser et prédire sont utiles, voire nécessaires, pour concevoir de nouveaux systèmes de production ou de nouveaux systèmes d’élevage, par exemple pour évaluer l’ensemble de leurs performances techniques, environnementales ou économiques.
A un autre niveau, la modélisation et la prédiction sont essentielles au développement de la biologie synthétique, c’est-à-dire d’une forme particulière d’ingénierie.

François Houllier
Directeur général délégué à l'organisation, aux moyens et à l'évaluation scientifiques, INRA

BON DEPART

J'aimerais un grand brainstorming sur ce que pourraient faire des organismes ou des procédés sélectionnés, voire des Ogm, pour :
- dépolluer les sites contaminés par des pollutions majeures de la planète (activités minières, radioactivité, métaux lourds, dégradation des pesticides interdits...),
- fournir des sources de protéines abordables (fermentations ?) et une alimentation équilibrée aux populations qui en ont besoin,
- convertir l'eau de mer en eau potable, ou utile à l'agriculture,
- reconstituer rapidement des couverts végétaux sur des zones ravagées par les incendies ou la guerre,
- utiliser les énergies de la planète pour nourrir ou soigner les hommes avant qu'elles ne produisent tempêtes, séismes, tsunami, fonte des glaces...

Nos ancêtres, qui observaient la nature, ont su en exploiter certaines richesses. Avec les moyens de démultiplication que nous avons maintenant, ne pouvons-nous trouver des moyens de financer et de gérer des recherches prioritaires, car d'intérêt planétaire ?

Réponse :L’un des intérêts de la prospective AgriMonde conduite par le Cirad et l’Inra au cours des dernières années a été de positionner l’importance relative de différents facteurs (régime alimentaire, usage des terres, rendements, etc.) vis-à-vis de l’offre et de la demande alimentaire globale et par grandes régions du monde.
Une autre prospective, réalisée dans le cadre de l’atelier de réflexion prospective VégA («Quels végétaux et systèmes de production durables pour la biomasse dans l’avenir ?»), a aussi montré la nécessité de prendre en compte les usages de la biomasse végétale pour l’énergie, la chimie et les matériaux.
De telles prospectives, qui relèvent typiquement de la «priorité 7», requièrent à la fois des bases de données et des modèles : elles permettent d’ailleurs d’en identifier les lacunes. Parmi celles-ci, la difficulté d’incorporer le «progrès technique», c’est-à-dire les évolutions et les ruptures techniques susceptibles d’intervenir dans les prochaines décennies.

François Houllier
Directeur général délégué à l'organisation, aux moyens et à l'évaluation scientifiques, INRA