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Définition des itinéraires agroécologiques utilisant les robots
- Agronomie, agroalimentaire
- Ecologie, environnement
- Economie et gestion
Description du sujet
Contexte scientifique
La technologie numérique comme les machines et les équipements d'agriculture de précision a toujours été considérée comme une opportunité pour augmenter l'efficacité ainsi que pour réduire les impacts environnementaux caractérisant les opérations agricoles. Cependant, ces technologies sont souvent alignées sur les modèles et les systèmes de production de l’agriculture à grande échelle, qui peuvent bénéficier d'économies d'échelle, laissant de nombreux petits agriculteurs à faible revenu dans la niche (Taylor, 2017). Les disparités technologiques augmentent la polarisation économique entre les grands et les petits-moyens exploitations, qui ne se trouvent pas dans les conditions d’accéder à la technologie permettant de réduire les carburants, les pesticides et d’autres intrants (Rotz et al., 2019). Dans ce contexte, les avantages de l'agriculture de précision étant considérablement réduits, les solutions agroécologiques représentent une opportunité de transformer la manière dont les opérations agricoles sont effectuées, en commençant précisément par les petites et moyennes exploitations.
Au cours des 20 dernières années, l'agroécologie (AE) a été reconnue comme une discipline scientifique avec un certain nombre de stratégies qui ont proposé de parvenir à une production alimentaire plus respectueuse de l'environnement (Dumont et al., 2013 ; Francis et al., 2003 ; Gliessman, 2018 ; Wezel et al., 2009). Cependant, comment intégrer efficacement et efficacement les pratiques de l’AE à moyenne et grande échelle reste un grand défi. Premièrement, la mise en œuvre de l'AE pose des problèmes économiques. Par exemple, les problèmes de rotation des cultures et l'introduction de cultures de service limitent la viabilité économique des agriculteurs. De plus, ces pratiques ne sont pas vraiment prises en compte dans les contrats de production actuels qui sont majoritairement mono-produits. De plus, les limitations technologiques doivent être abordées, avec un certain nombre de besoins : limiter les réductions de rendement possibles en raison d'une utilisation agrochimique limitée, améliorer le suivi des cultures et étendre la surveillance sur le terrain, et traiter différentes cultures simultanément à haute cadence ne sont que quelques problèmes. Une solution possible à ces problèmes est représentée par le développement d'outils et de machines polyvalents caractérisés par un niveau d'autonomie suffisant.
Cependant, bien que prometteuses, des capacités robotiques doivent être développées, notamment sur la précision, la variabilité de l'environnement et des cultures, et la productivité. Si à première vue l'utilisation de la robotique à des fins de l'AE représente encore un axe fortement techno centrique, l'intégration des robots dans les fermes peut suggérer un abandon partiel de la logique capitalistique. L'adoption de solutions robotiques pose des problèmes d'adoption et d'investissement qui, même en rappelant la polarisation du marché mentionnée ci-dessus entre les petites et les grandes exploitations, suggèrent de réinventer les façons de faire des affaires dans l'agriculture à petite et moyenne échelle, par exemple en laissant les entreprises à forte intensité de capital modèles en faveur de modèles basés sur le capital humain - avec des prestataires de services hors ferme ou des employés ayant des responsabilités désignées en matière de données.
Projet de référence
Le projet PEPR NINSAR (Itinéraires agroécologiques innovants exploitant la robotique collaborative) vise à développer des approches robotiques pour la réalisation de pratiques agroécologiques, ce qui revient à terme à concevoir des itinéraires agroécologiques à l'aide d'une flotte de robots capables de coopérer tout en bénéficiant d'un retour d'expérience de l'environnement. Une telle approche nécessite des avancées tant en termes de définition de nouvelles pratiques agricoles que de développements robotiques. Pour atteindre cet objectif, de nouvelles pratiques agricoles et des capacités multirobots seront développées. Les performances des robots seront mesurées en termes de niveau de précision, de fréquence et de capacité de coordination, ce qui permettra de construire de nouveaux itinéraires en fonction du degré d'efficacité réalisable en termes de précision, de vitesse et d'actions réalisables. Les résultats attendus concernent le développement d'approches décisionnelles innovantes adaptées aux systèmes multirobots, afin d'adapter les opérations robotiques aux pratiques agroécologiques hétérogènes. Basées sur une approche itérative, les activités du NINSAR seront centrées sur l'évaluation expérimentale de développements robotiques capables de produire de nouvelles thématiques de recherche à l'interface de l’ingénierie et de l'agronomie.
Recherche de thése
Situé à l'interface entre l'agronomie, le numérique, la gestion et les sciences économiques, l'activité de l'étudiant consistera en la définition de pratiques agroécologiques compatibles avec la performance d'équipements numériques à l'état de l'art, et elle s'encadrera dans le cadre du work package n.1 du projet NINSAR. Sur la base des principes de l’AE disponibles dans la littérature (voir par exemple Wezel et al., 2020), l'activité de l’étudiant sera axée sur l'identification d'opérations de l’AE compatibles avec les fonctionnalités robotiques, sur l'étude de business modèles innovants dans le contexte de l'AE, et sur l'identification des tendances et des trajectoires pour les futurs scénarios du système agroalimentaire. En particulier, l'étudiant effectuera les tâches suivantes :
Tâche 1.1. Définition et mise à jour des use cases agroécologiques
Cette tâche consiste à identifier les pratiques agroécologiques existantes compatibles avec les performances des robots. À cet égard, une revue de littérature sera effectuée afin de comprendre comment les principes agroécologiques peuvent être traduits dans les opérations agricoles effectuées par des robots dans des systèmes de culture sélectionnés (par exemple, céréales, légumineuses, maraichage, vigne, agroforesterie) à travers le temps (saison) et l'espace (champs et espaces environnants). Le domaine de recherche sera restreint compte tenu des capacités et du potentiel de développement de 4 à 8 robots élémentaires conçus par les partenaires du projet. À cet égard, l'étudiant sera impliqué dans des tâches/activités de coworking du WP2, telles que T2.3 "Planification de mission robotique", en collaboration avec l'INRIA; T3.1 "Besoins et études pour les manipulateurs mobiles" avec INRAE; T4.3 ‘Perception et interprétation de scène’, avec LAAS-CNRS. Les use cases représenteront une source pour comprendre quelles fonctionnalités robotiques doivent être améliorées dans d'autres activités du projet. Les activités déjà en place du WP1 serviront d'intégration pour définir les use cases.
Résultat attendu : Cycles agroécologiques (1 rapport).
Tâche 1.2. Opportunités et obstacles pour les agriculteurs
Les perspectives actuelles d'adoption des principes et pratiques de l'AE dans des systèmes de culture sélectionnés seront étudiées avec les agriculteurs afin de démêler les processus de prise de décision concernant l'adoption de la technologie numérique. Plusieurs agriculteurs seront rejoints avec des entretiens et des enquêtes conçus en tenant compte des perspectives de l'état de l'art afin d'obtenir un certain nombre de facteurs influençant l'adoption de l'AE et des solutions numériques. Leurs attitudes et leur intérêt envers le maintien de la biodiversité globale de l'agroécosystème, l'intégration des éléments de l'agroécosystème, le recyclage, l'augmentation de l'autosuffisance et la diversification, pour n'en citer que quelques-uns, seront étudiés.
Résultat attendu : Perspectives des agriculteurs (plus de 100 agriculteurs interrogés, 1 rapport).
Tâche 1.3. Définition de scénarios agroécologiques
Considérées les facteurs identifiés dans la Tâche 1.2, les efforts de recherche se concentreront sur d'autres approches qualitatives concernant les méthodes d'analyse de conversation impliquant des experts dans les domaines de la robotique et de l'AE, telles que les groupes de discussion ou des méthodes plus innovantes (voir par ex. Jolly et al., 2021) afin de générer et d'évaluer des idées et des stratégies à la frontière entre l'AE et la robotique. Les questions pertinentes découlant de la Tâche 1.2 et d'autres telles que les valeurs sociales, le commerce équitable et le traitement juste et équitable des droits de propriété intellectuelle, la gouvernance de la filière et la participation à la prise de décision seront couvertes. En conséquence, l'ensemble des cas d'utilisation élémentaires produits dans la Tâche 1.1 sera ajusté et positionné le long des tendances/voies socio-économiques les plus pertinentes.
Résultat attendu : Scénarios pour l'EA et la robotique (1 rapport).
Tâche 1.4. Définition de business modelés pour l’AE
En tirant parti des résultats concernant les use cases et l'analyse de scénarios et en tenant compte des opportunités et des obstacles de la parte des agriculteurs, les conditions pour des modèles de business innovants impliquant l'utilisation de la robotique seront définies. La description des modèles couvrira, entre autres, la stratégie de marché, l'organisation du travail et l'adoption de la technologie.
Résultats attendus : futurs business modèles pour la robotique (1 rapport).
Des tâches supplémentaires concerneront la rédaction de travaux de recherche (1 ou 2 articles scientifiques) et la préparation d'activités de communication et de diffusion telles que des conférences, des séminaires, etc.
Nature du financement
Précisions sur le financement
Présentation établissement et labo d'accueil
La thèse se déroule à l'Institut Polytechnique UniLaSalle, campus de Beauvais. Le stagiaire sera rattaché à l’unité de recherche InterACT. Le/la doctorant sera encadré(e) par Marco Medici, enseignant chercheur en Agrotechnologies, et Loïc Sauvée, directeur de l'unité de recherche InTerACT.
Le doctorant bénéficiera des multiples services du campus de Beauvais (100+ associations étudiantes, salles de sport, restauration,…). Il appréciera le paysage du campus composé de 30 ha de zone forestière et 150 ha de sols cultivés.
Site web :
Intitulé du doctorat
Pays d'obtention du doctorat
Etablissement délivrant le doctorat
Ecole doctorale
Profil du candidat
Le/la candidat.e idéal a une formation en agronomie du paysage, en génie agricole et de gestion, ou dans un domaine connexe, avec une connaissance interdisciplinaire/systémique de l'agriculture et des équipements agricoles. La connaissance du numérique agricole et les bases de la gestion et de l'économie de l'exploitation agricole seront indispensables au bon déroulement de la thèse. Goût et rigueur pour la recherche qualitative et un très bon niveau d'anglais sont requis.
- Date de démarrage : Septembre/Octobre 2023
- Durée de la bourse : 3 ans
- Bonus : allocations à hauteur de la base légale, soit environ 25k€ brut
- Possibilité de logement sur le campus UniLaSalle.
