Recueil de données sur les pratiques agricoles

La construction d’un modèle de simulation tel qu’il est envisagé dans le projet Camisole requière non seulement des données à caractère biotique et abiotique sur les sols, mais aussi des données sociales, décrivant notamment le comportement des agriculteurs face aux aléas (manque de pluie, manque de fertilisant). Ces données étaient jusqu'à lors inexistante, à notre connaissance, car aucune étude en sciences humaines ne semble avoir été mené en ITASY sur ce point.

Afin d’obtenir ces données comportementales, nous avons mené une enquête de terrain sous des jeux sérieux. Ce procédé original permet de mettre en condition les acteurs, dans notre cas les agriculteurs, pour les faire réfléchir aux actions et aux pratiques qu’ils mèneront en cas de pénurie de fertilisant ou de manque hydrique.

 

 

Principe du jeu sérieux

En tenant compte des conditions sur le terrain et de la technicité de la population enquêté, nous avons conçu un jeu participatif qui se compose d’un plateau de jeu représentatif d’un flanc de colline et de fiches cartonnées symbolisant les parcelles, les types de cultures et les fertilisants.

 

Une session de jeu se déroule en 3 temps :

1.     Explication des règles et des objectifs du jeu

2.     Placement, par l’agriculteur, des fiches parcelles afin de représenter celles qu’il possède.

3.     Placement, par l’agriculteur, des fiches cultures et fertilisants afin de décrire tour par tour l’état actuel des cultures, les cultures qui seront réalisées les 6 prochain mois, les cultures qui seraient réaliser en cas de stresse hydrique et les cultures qui seraient réalisées en cas de manque de fertilisant.

A chaque tour de jeu, une photographie du plateau de jeu est prise pour enrichir une base de données, et une discussion est engagée pour comprendre les actions menées durant le tour.

 

Ce dispositif a été utilisé auprès de 17 agriculteurs sachant que chaque session de jeu dure environ 1h30. Après cette première phase de terrain, les photographies ont été dépouillées, analysées afin de construire une base de données numérisant l’ensemble des actions/décisions menées par les agriculteurs. De cette base de données nous avons déduit une matrice de décision indiquant pour chaque type de culture la probabilité qu’elle soit remplacée par une autre. Un article est en cours de rédaction afin de valoriser le jeu produit

Tous ces éléments participent à la constitution d’un modèle informatique qui permet de décrire et de reproduire les pratiques agricoles et leur effet sur le fonctionnement des services écosystémique des sols.

Construction du modèle

A partir de la matrice de décision et des données en présence sur le terrain, nous avons établi un premier modèle représentant la répartition des cultures et leur évolution dans le temps. Ce modèle repose sur le paradigme multi-agents. Ce dernier permet une représentation intuitive des phénomènes réels étudiés. Un système multi-agent se compose principalement d’un environnement (représentation du territoire) et d’agents (entités autonomes). Naturellement, dans le modèle envisagé par le projet, les agents représentent les agriculteurs, l’environnement le paysage avec les parcelles. Chaque agent est caractérisé par des connaissance (un ensemble de parcelles dont il est le propriétaire) et des comportements (aptitudes à cultiver qui tient compte de la matrice de décision précédemment établi). Le modèle est implémenté avec la plate-forme de simulation GAMA qui permet une intégration rapide des systèmes d’information géographique (SIG).

Lors des simulations, nombre de données sont produites par le modèle. Nous nous intéressons particulièrement à la surface cultivée par culture. Cette donnée nous permet de faire une première validation du modèle vis à vis des données de terrain.  

Ce premier modèle multi-agent permet une description et une reproduction de l’usage des parcelles en tenant compte des différents stress qui nous intéressent (stress hydrique, stress de fertilisant). Aujourd’hui, il nous est nécessaire de modéliser l’impact de ces cultures sur le sol. Pour cela nous reposons sur l’approche APSF permettant une description de la texture des sols. A chaque parcelle est associé un sous modèle de sol.