Barath Raghavan, professeur associé à l’USC Viterbi, est le pionnier de l' »agroécologie computationnelle », une nouvelle approche de l’agriculture durable qui utilise des outils informatiques pour concevoir des écosystèmes agricoles diversifiés et optimaux. Les chercheurs ont conceptualisé l’agriculture comme une recherche dans un « espace d’état », qui comprend toutes les configurations possibles d’un système, tel qu’une exploitation agricole, permettant aux agriculteurs et aux chercheurs d’explorer, de simuler et de trouver des combinaisons optimales de divers facteurs tels que la sélection des cultures, le type de sol, les conditions météorologiques, l’irrigation et la lutte contre les parasites, ce qui pourrait révolutionner la planification et les techniques de l’agriculture.
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Une étude informatique présente une nouvelle façon révolutionnaire d’envisager l’agriculture et ses avantages potentiels pour l’agriculture.
Le 15 novembre 2022, la population mondiale atteindra le chiffre stupéfiant de 8 milliards d’habitants. Alors que ce chiffre continue d’augmenter, la question qui se pose est la suivante : comment faire en sorte que tout le monde mange à sa faim ? Le défi est encore amplifié par des problèmes tels que le changement climatique, l’épuisement des ressources naturelles, la dégradation des sols et l’impact environnemental de l’agriculture dépendante des combustibles fossiles. Il y a un besoin urgent de changement, mais la question est de savoir quelle forme ce changement doit prendre.
Pour répondre à cette question, Barath Raghavan, professeur agrégé d’informatique à l’USC Viterbi, est en train de bouleverser les pratiques agricoles traditionnelles. Il est à l’origine de la création d’outils informatiques qui pourraient révolutionner la façon dont les agriculteurs conçoivent, mettent en œuvre et gèrent les méthodes d’agriculture durable.
Barath Raghavan, passionné d’horticulture et informaticien, repense les pratiques agricoles traditionnelles. Crédit photo : Noe Montes
Barath Raghavan, membre de l’organisation California Rare Fruit Growers, cultive actuellement plus de 150 plantes comestibles différentes dans son jardin. Il y a une dizaine d’années, il a commencé à combiner ses intérêts en cherchant comment l’informatique pouvait rendre l’agriculture plus durable.
M. Raghavan appelle ce nouveau domaine de recherche l' »agroécologie computationnelle », qui associe la technologie et l’expertise agricole pour développer des paysages agricoles diversifiés basés sur les écosystèmes naturels. De la sélection des cultures à l’irrigation en passant par la plantation, la méthode permet aux agriculteurs d’explorer des milliers de conceptions potentielles différentes afin d’optimiser la production alimentaire sans recourir aux pesticides dérivés des combustibles fossiles.
« Comment pouvons-nous concevoir un écosystème aussi productif et durable qu’une forêt naturelle, mais qui, au lieu de produire de la nourriture pour la faune, produit de la nourriture pour l’homme », a déclaré M. Raghavan.
« C’est un problème incroyablement difficile, car la conception d’un écosystème est un système naturel dynamique extrêmement complexe. Nous essayons de mettre au point des outils informatiques capables de comprendre le fonctionnement des écosystèmes, afin que nous puissions produire de la nourriture en abondance et de manière durable. »
« Une toute nouvelle façon de penser l’agriculture »
Dans un nouvel article récemment publié dans PNAS Nexus, M. Raghavan et ses collègues proposent « une toute nouvelle façon de concevoir l’agriculture et les avantages qu’elle peut avoir pour la recherche et l’agriculture », a déclaré M. Raghavan.
Dans cette étude, les chercheurs reconceptualisent l’agriculture comme une recherche dans un « espace d’état », qui représente toutes les configurations possibles d’un système – dans ce contexte, les terres agricoles.
Pour mieux comprendre le concept d’espace d’état, imaginez une boîte de blocs : chaque bloc peut être rouge, bleu ou jaune. L’espace d’état comprendrait toutes les façons possibles de disposer ces blocs, par exemple en les disposant tous en rouge, bleu ou vert, ou en combinant les trois couleurs.
De la même manière, l’espace d’état d’un système agricole pourrait être constitué de toutes les variables possibles que le système peut prendre, telles que le type de culture ou de sol, les conditions météorologiques, l’irrigation, la fertilisation ou la lutte contre les ravageurs.
Cela permet aux chercheurs en agriculture et aux agriculteurs d’explorer les différentes voies et stratégies disponibles, en prenant différents « blocs » ou variables et en les plaçant ensemble pour voir ce qui fonctionne.
Il s’agit essentiellement d’un « bac à sable » agricole permettant de déterminer les configurations optimales pour augmenter le rendement des cultures, améliorer la durabilité et découvrir des combinaisons entièrement nouvelles de cultures qui poussent bien ensemble.
Par exemple, le cadre permet l’analyse et l’apprentissage automatique qui pourraient permettre aux chercheurs d’analyser les schémas entre le rendement des cultures et la teneur en humidité du sol ou de simuler la culture de différents types de cultures ensemble pour la biodiversité.
« Une fois que nous pouvons concevoir une ferme de cette manière, nous pouvons recadrer de nombreuses questions de recherche et de planification agricole comme une recherche dans l’espace de tous les états possibles de la ferme, certains états étant plus souhaitables que d’autres », a déclaré M. Raghavan.
« Cela nous permet de comparer et d’opposer différentes approches de l’agriculture, d’explorer et de combiner des techniques, puis de rechercher dans l’espace des états en simulation de nouvelles techniques agricoles qui n’ont jamais été essayées auparavant et pour lesquelles les essais et les erreurs dans le monde réel seraient beaucoup trop coûteux et prendraient beaucoup trop de temps.
« Jouer une partie d’échecs avec la nature »
Par exemple, dans le sud de la Californie, les agriculteurs ont récemment découvert que le café de haute qualité pouvait pousser en abondance entre les avocatiers. Mais trouver la bonne façon de le faire, et peut-être même ajouter deux autres cultures qui fonctionnent bien ensemble, est spécifique à chaque site.
« Chaque agriculteur n’a ni le temps ni la possibilité de faire des essais et des erreurs pendant des années pour trouver la bonne façon de cultiver une demi-douzaine de plantes sur ses terres », a déclaré M. Raghavan.
« Au lieu de cela, grâce au cadre conceptuel et, à terme, au cadre logiciel des espaces d’état, un agriculteur pourrait définir un objectif – par exemple, une récolte diversifiée avec un rendement élevé et un bénéfice élevé possible pour une parcelle de terre spécifique – et demander au système d’explorer l’espace d’état et de produire des mélanges de plantes, des emplacements et des techniques de gestion possibles qui répondent aux critères de l’agriculteur. »
Raghavan compare ce processus à « une partie d’échecs avec la nature, mais une partie qui est à la fois compétitive et collaborative ».
« Vous faites des mouvements sur l’échiquier, qui est votre terre, et la nature fait de même. Les parasites vont dévorer une culture, une inondation va en endommager une autre. Ce que nous construisons, c’est un cadre informatique qui vous permet d’explorer toutes les différentes façons de « jouer » ce jeu d’échecs avec la nature, afin que nous puissions trouver la meilleure solution pour votre terre ».
Le groupe comprenant Raghavan a récemment reçu une subvention de l’Institut national de l’alimentation et de l’agriculture du ministère américain de l’agriculture pour ses recherches dans ce domaine. L’équipe travaille actuellement avec des chercheurs et des agriculteurs pour intégrer des cas d’utilisation spécifiques et développer un logiciel qui facilitera la simulation et l’exploration des espaces d’état.
Référence : « Espaces d’état pour l’agriculture : A meta-systematic design automation framework » par Bryan Runck, Adam Streed, Diane R Wang, Patrick M Ewing, Michael B Kantar Barath Raghavan, 16 mars 2023, PNAS Nexus.
DOI : 10.1093/pnasnexus/pgad084