Retour sur la session “Agriculture numérique et chaînes de valeur” à EAAE170, Montpellier, 15-17 mai 2019

150 scientifiques étaient accueillis à Montpellier du 15 au 17 mai pour EAAE170, la 170ème conférence de l’European Association of Agricultural Economists, organisée par l’UMR MOISA sur le thème “Gouvernance des chaînes alimentaires et dynamique de la consommation : impacts sur la sécurité alimentaire et la durabilité”. La session Agriculture numérique et chaînes alimentaires” a donné lieu à 3 communications #DigitAg-Inra-Cirad-Montpellier SupAgro sur les déterminants de l’adoption des TICs, sur les réseaux d’innovation et sur les systèmes d’information de marché . Eléments-clés.

Comprendre les déterminants de l’adoption des technologies de l’information en agriculture à l’aide d’un modèle TAM-TOE intégré

La communication d’Isabelle Piot-Lepetit abordait 2 questions de recherche : Quels sont les processus et facteurs d’adoption des TIC ? Comment influent-il un usage régulier ? Elle présentait un modèle intégré.pour étudier l’adoption et l’utilisation par les agriculteurs de services numériques dédiés. A partir d’une revue de modèles théoriques qui facilitent l’analyse de l’adoption des innovations, 2 modèles ont été retenus TAM (Technology Acceptance Model) de Davis (1989) et TOE (Technological-Organization-Environment) de Tornatzky et Fleisher (1990), à partir desquels un nouveau modèle intégré a été proposé : ” TAM-TOE, modèle d’adoption et d’utilisation des Technologies de l’Information”.

Avec le modèle TAM-TOE, les facteurs qui expliquent l’adoption des technologies de l’information dans l’agriculture sont :

  1. Individuels : utilité ressentie de la solution, sa facilité d’utilisation, la formation de l’utilisateur, sa capacité à innover, ses connaissances/expériences antérieures en technologies de l’information, observabilité des solutions/ informatiques
  2. organisationnels : l’étendue des activités de l’entreprise et sa taille
  3. technologiques :  réduction des coûts, adaptabilité à l’habitude de l’usager,  compatibilité des solutions et outils informatiques avec les processus et pratiques existants, confiance dans la solution ou les outils informatiques
  4. environnementaux : essayabilité perçue de la TI, solutions et outils, volontariat,  disponibilité des ressources

Le risque lié aux solutions/outils informatiques perçu par l’usager est un facteur individuel négatif.

L’analyse bibliométrique d’études sur les TIC dans le domaine agricole a été menée sur un corpus d’articles de la base Science Direct pour la période 2002-2016 et  limitée à certains pays (Allemagne, Australie, Belgique, Canada, Danemark, Danemark, Irlande, Norvège, Nouvelle-Zélande, Norvège, Royaume-Uni). Elle montre que les facteurs qui prévalent sont à 55% individuels (perception de l’utilité, formation, expérience des TIC, perception de la facilité d’utilisation, âge, observabilité), à 20% organisationnels (taille et type d’exploitation). technologiques pour 17% (coût, adaptabilité, confiance, compatibilité),  et enfin, environnementaux  pour 8% (disponibilité des ressources, essayabilité).

Il s’agit maintenant d’étudier comment les solutions/outils informatiques sont utilisés par les agriculteurs, et comment ils se les approprient et parfois les adaptent au fil du temps.

Co-construction des processus d’innovation : quels types de réseaux d’innovation en agriculture numérique ?

L’innovation technologique est un processus collectif qui implique un large éventail d’acteurs : nouveaux acteurs qui promeuvent l’usage des TIC, acteurs traditionnels des systèmes d’innovation agricole, tels que la recherche fondamentale et appliquée, et acteurs du monde agricole, utilisateurs intermédiaires ou finaux des technologies. Afin d’explorer et d’analyser les réseaux d’innovation en agriculture numérique, la littérature sur les systèmes d’innovation est mobilisée, avec notamment l’approche sectorielle.. Un Système Sectoriel d’Innovation (SSI) renvoie à tous les acteurs, réseaux d’acteurs et institutions qui font la promotion de la la production de nouvelles connaissances et du développent de l’innovation dans un secteur (Breschi et Malerba, 1997 ; Malerba, 2002).

3 principaux éléments du SSI ont été pris en compte : (1) les connaissances  spécifiques mobilisées, propres à chaque secteur ; (2) les innovations technologiques, qui représentent l’objet des interactions entre les acteurs. Celles-ci constituent une contrainte majeure à la diversité des comportements des acteurs, à l’organisation des entreprises, et aux formes potentielles des réseaux d’innovation. Enfin (3) les réseaux d’innovation,qui représentent des ensembles temporaires de partenariat, composés de laboratoires privés ou publics, d’entreprises, de clients, de fournisseurs, d’institutions financières, avec une participation active au développement de nouveaux produits.

Quelles formes d’organisations de réseaux d’innovation existent pour promouvoir le développement des connaissances et l’innovation technologique dans l’agriculture numérique ?

17 entretiens ont été menés auprès des différents acteurs du système  : entreprises/ startups;, unités de recherche, enseignement agricole, instituts techniques agricole,  chambres de commerce et d’industrie, chambres d’agriculture, services de conseil agricole. Les données recueillies concernent 3 piliers : innovations technologiques (les usages, les connaissances spécifiques utilisées et les entreprises innovantes du secteur), connaissances ( leur type, les acteurs impliqués dans leur production, leur utilité dans le processus d’innovation),, et réseaux d’innovation (les types de relations entre acteurs, leurs caractéristiques et fonctionnement, leurs rôles dans le processus d’innovation).

La construction des réseaux d’acteurs en faveur de l’innovation est déterminée par des facteurs rendent les interactions possibles (schéma). 2 formes organisationnelles des réseaux d’innovation sont identifiées : simple et complexe.

Les formes organisationnelles simples sont généralement composées de 2 types d’acteurs et de 3 principales structures organisationnelles :

  • Business to Business : il s’agit d’un partenariat entre une entreprise cliente et une entreprise fournisseur , lié aux contraintes technologiques et à la taille des entreprises qui n’intègrent pas toutes les compétences. Par exemple, BeApi, sous-traite la partie “système informatique” à Smag et une partie “traitement d’images satellitaires” de sa technologie. au groupe Isagri, spécialisé dans la télédétection et l’analyse d’images satellitaires.
  • Entreprise – Recherche :Ce type de structure lie une entreprise et un acteur de la recherche.  En effet, de nombreuses entreprises mobilisent un réseau de parties prenantes où l’interlocuteur direct est un acteur de la recherche (InraRA ou Irstea par exemple)  avec lequel ils développent des relations de communication et de coopération autour de la construction et l’évaluation des technologies innovantes. Ce type de partenariat rend compte de l’externalisation de la R&D des entreprises pour des besoins de benchmark technologique par exemple, ou de mobilisation des compétences et des travaux de recherche pour le développement d’un nouveau service.
  • Entreprise – Intermédiaire du monde agricole (CA, Coopératives) : dans cette collaboration, un intermédiaire du monde agricole permet à l’entreprise d’évaluer les attentes des agriculteurs, utilisateurs finaux de la technologie, de tester des solutions innovantes en conditions réelles avec les agriculteurs, toute chose permettant de mieux répondre à leurs besoins.

Les structures organisationnelles complexes sont des formes organisationnelles qui regroupent plus de 2 acteurs, et principalement structurées autour de relations de coopération, de communication et d’échange.  Cette « nécessaire » interaction émane de la volonté des différents acteurs de saisir tous les aspects liés à l’innovation dans ce secteur, aussi bien sur l’amont du processus d’innovation avec les activités de R&D et de prototypage, que sur l’aval, dans le cadre du lancement de nouveaux produits et de leur l’adoption par les utilisateurs finaux.,La spécificité de ces écosystèmes d’acteurs réside dans les connaissances et compétences spécifiques de leurs membres, mais aussi dans la finalité de leurs interactions. La diversité d’objets d’interaction peut par exemple être la réduction de la dépendance des exploitations agricoles aux produits phytosanitaires, l’utilisation de la télédétection pour améliorer les rendements agricoles, le bien-être des agriculteurs…

On observe plusieurs formes organisationnelles, diversement financées, qui rapprochent acteurs de la recherche, de la formation et du développement. C’est le cas des Unités Mixtes Technologiques (UMT), où équipes de recherche publique et organismes techniques professionnels (instituts techniques agricoles ou agro-industriels) collaborent sur des objets de recherche-développement à vocation nationale. On peut citer l’exemple de l’UMT EcoTech Viti  qui favorise le raprrochement d’Irstea, de l’IFV et de Montpellier SupAgro autour de projets collaboratifs pour réduire la dépendance des exploitations viticoles aux produits phytosanitaires par l’évaluation de technologies innovantes. Réseaux Mixtes technologiques (RMT) eux, décloisonnent les acteurs recherche/formation/développement et favorisent des liens plus étroits entre recherche publique et entreprises. Par exemple le RMT Modelia qui regroupe Inra, Irstea, Cirad, Arvalis, ITK et  Agrosolutions autour de la Modélisation et de l’Analyse de Données pour l’Agriculture. Autre forme rencontrée, le réseau Digifermes, qui rassemble plusieurs instituts techniques d’Acta (Arvalis, Idele, ITB, Terres Inovia) et des entreprises innovantes pour la co-construction et le développement des outils numériques pour l’agriculture.

 

L’étude a mis en évidence la pluralité des formes organisationnelles qui coexistent tout au long de la chaîne et du processus d’innovation et forme une “communauté” d’innovation, avec une implication relativement faible des organisations agricoles dans le réseau d’innovation, qui sont clientes ou utilisatrices finales de la technologie. Les interactions entre les différents acteurs au sein de ces réseaux contribuent à la construction d’un nouveau système d’innovation, qui conduit à un changement du régime technologique de l’agriculture.  Elle contribue aux discussions sur l‘innovation ouverte entrante dans les entreprises, et ses implications en termes de gestion des connaissances externes et de collaborations avec les différentes parties prenantes. Enfin, l’étude se focalise sur l’innovation dans les PME et les mécanismes de construction et de fonctionnement des réseaux d’innovation. Une extension de la recherche aux grandes entreprises du secteur (Airbus et Geosys par exemple) pourrait  constituer une approche complémentaire à la compréhension des filières et réseaux d’innovation de ce secteur en pleine émergence.

Efficacité des systèmes d’information de marché : s’interroger sur l’accès et l’utilisation avant de chercher un impact

Le téléphone mobile s’est répandu très rapidement dans les pays en voie de développement, ce qui a permis de connecter les populations rurales aux marchés. et a provoqué un regain d’intérêt pour les systèmes d’information de marché à partir des années 2000 (Galtier et al. 2014). Dans son ensemble, la communauté scientifique montre un intérêt croissant pour les questions TIC & développement. Les économistes concentrent leurs recherches sur l’évaluation de l’impact des SIM – Systèmes d’Information de Marché, mais on sait peu de choses sur le processus d’adoption, les contraintes et le chemin de l’impact.

Ces systèmes touchent encore un faible nombre d’agriculteurs. Quelles sont les contraintes d’accès pour les usagers ? Quelles sont les informations réellement demandées et à quoi servent-elles ? L’objectif est  ici de tester une méthode d’évaluation rapide pour adapter les SIM aux contraintes et aux besoins des utilisateurs.

L’étude s’est déroulée au Burkina-Faso et en Tanzanie. Elle porte sur 2 systèmes, SIMAgri: de l’ONG APROSSA – Afrique Verte au Burkina et MAMIS de l’organisation d’agriculteurs MVIWATA en Tanzanie, qui ont récement développé des applications de téléphonie mobile pour recueillir et diffuser les données du marché. Via son site et la téléphonie mobile, SImAgri fournit des informations sur les prix du marché (large gamme de produits agricoles), les offres individuelles de vente et d’achat, ainsi que des annonces sur des événements. Les prix d’une large gamme de produits agricoles et des offres individuelles de vente et d’achat sont aussi disponibles via  l’application de téléphonie mobile MAMIS chez MVIWATA. Tous les messages reçus et envoyés par les 2 serveurs ont aussi été extraits et analysés (88 287 messages au Burkina Faso, pour la période 2013-2015, et 51 893 messages en Tanzanie, de 2010 à 2016). En complément de la traçabilité des flux de messages, une courte enquête téléphonique a été menée auprès de 112 et 165  usagers burkinabés et tanzaniens.

L’exploitation des flux de messages reçus par les serveurs montre que :

  • L’utilisation des services est fortement liée à la saison de commercialisation des principales cultures. On n’observe pas d’augmentation nette du nombre de messages au fil des ans.
  • principaux produits de base sont les plus demandés. Le maïs représente 47% (Burkina Faso) et 32% (Tanzanie) des messages. Il est en position de leader sur les marchés, dépassant les cultures de base traditionnelles (BkF : sorgho, millet ; Tz : manioc). Quelques cultures, plus marginales en termes de production, mais spécifiquement orientées vers la commercialisation font également l’objet de l’intérêt les utilisateurs : sésame et soja au Burkina, oignon et tomate en Tanzanie. Il serait ainsi plus efficace de se concentrer sur quelques produits stratégiques, en s’assurant de la qualité et de la régularité des données diffusées, que de couvrir une très large gamme.
  • Les requêtes des utilisateurs concernent essentiellement les prix de marché (Bf : 82%, Tz : 85%) . Le dépôt et la consultation des offres et des demandes individuelles sont marginales.
  • Il y a peu d’utilisateurs réguliers. La plupart des utilisateurs testent les services puis abandonnent : 51% des utilisateurs du Burkina Faso et 89% des utilisateurs en Tanzanie n’ont pas consulté plus de 6 fois le service au cours de la période. Les contraintes sont de différentes nature : formulation des requêtes mal maîtrisée, information demandée non disponible, faible couverture du réseau mobile, barrière de la langue.

Les enquêtes auprès des utilisateurs montre que :

  • Les utilisateurs réguliers sont en grande majorité des agriculteurs, mais également 25% de commerçants et transformateurs au Burkina Faso. Cela est lié au fait qu’APROSSA intervient activement auprès de ce type d’acteurs. En Tanzanie, on trouve aussi 18% de responsables d’organisations locales et de formateurs en Tanzanie, car Mviwata est constitué d’un réseau d’organisations de producteurs. La formation des utilisateurs apparaît comme un moteur majeur d’adoption : au Burkina, où des formations structurées ont été dispensées, 85% des utilisateurs ont découvert SIMAgri via des formations.
  • Les informations servent à élargir les opportunités commerciales (nouveaux acheteurs, vendeurs, produits, lieux), améliorer la capacité de négociation et à gagner du temps.

Globalement, l’adoption de ces Systèmes d’Information de Marché  est très lent, même s’ils recueillent des appréciations positives.
Mieux répondre aux besoins et capacités des petits exploitants agricoles impliquerait :

  • d‘adapter la technologie aux utilisateurs peu instruits par des approches interdisciplinaires TIC / développement rural…
  • de prendre en compte les processus d’apprentissage (compréhension => confiance => capacité d’utilisation => prise de décision) au travers d’un environnement institutionnel qui favorise le transfert de connaissances : formations, groupes d’utilisateurs, « intermédiaires » de connaissances, plateformes d’innovation…
  • de mettre l’accent sur la qualité des données et des éléments d’analyse, notamment les tendances, pour des prises de décision à moyen terme
  • d’adapter progressivement les dispositifs par des processus itératifs de suivi et d’ajustements :
    • intégrer dès la conception du service mobile les possibilités d’extraction des flux de messages (principale source de suivi)
    • avoir recours à des enquêtes légères, à des approches participatives, pour capter l’usage et les perceptions des utilisateurs
    • tenir compte de la diversité des effets, sans se limiter aux effets directs sur les prix de vente

 

  • Contacts:  Agriculture numérique : Leila Temri – leila.temri [AT] supagro.fr – Cirad MOISA – EAAE170 : Paule Moustier – paule.moustier [AT] cirad.fr
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