Orateur
Description
Titre : Usages et freins à l’adoption des technologies numériques en agriculture dans l’Union Européenne dans le cadre du projet 4Growth
Contexte
Dans les secteurs de l’agriculture et de la foresterie, les technologies numériques et les solutions basées sur les données apparaissent comme des leviers majeurs de transformation vers plus de durabilité, de performance économique et d’amélioration des conditions de travail. Toutefois, malgré un intérêt largement reconnu, les connaissances sur leur diffusion réelle et leurs impacts restent fragmentées. Les analyses existantes sont souvent limitées à un pays, une filière ou une technologie spécifique, et il n’existe pas aujourd’hui d’observatoire européen capable de fournir une vision actualisée et transversale de ces dynamiques d’adoption. Ce manque d’information freine l’identification des leviers d’accélération et la mise à l’échelle des solutions numériques. Le projet 4Growth vise à combler ces lacunes, en dressant un état des lieux du secteur, et en projetant son évolution future.
Objectifs
L’étude conduite vise à répondre à deux questions : Comment se caractérisent les usages du numérique en agriculture en Europe ? Quelles sont les barrières contraignant l’adoption de ces technologies ?
Démarche et méthodes
Pour répondre à cette question, une enquête a été diffusée entre septembre 2024 et mai 2026, à travers 3 vagues de diffusion successives visant des acteurs de la filière agricole et forestière. Les questions posées se concentrent sur leur profil, leur niveau d’adoption de différentes technologies, la gestion de leurs données et les freins à l’adoption. Cette enquête a été diffusée par 8 observatoires répartis dans 8 pays de l’Union Européenne (France, Espagne, Pays-Bas, Grèce, Belgique, Lituanie, Finlande, Hongrie), profitant des réseaux et contacts de chaque observatoire pour diffuser le questionnaire. Il s’agit donc d’un échantillonnage non probabiliste de convenance, avec effet boule de neige. Cette méthode de diffusion peut introduire des biais de représentativité qui seront vérifiés. Au total, 1750 répondants ont fourni une réponse valide (plus de 50% des questions répondues). Parmi ces répondants, 790 sont des producteurs agriculteurs. Les résultats de l’enquête vont être analysées via une analyse des correspondances multiples, qui permettra de caractériser des profils types de répondants au sein de l’échantillon de producteurs étudié. Aussi, des tests du Chi² vont être effectués afin d’évaluer les corrélations entre les caractéristiques des répondants et leur niveau d’intégration de technologies numériques.
Premiers résultats obtenus et attendus
Les premiers résultats de l’Analyse des Correspondances Multiples mettent en évidence une structuration différenciée des usages numériques selon les catégories de production des répondants, leur taille et leur localisation géographique. La taille de l’exploitation structure majoritairement la première dimension, tandis que les dimensions 2 et 3 sont expliquées par le contexte national et le système de production. Les prochaines analyses permettront d’identifier des profils types de producteurs selon leur niveau d’intégration des technologies numériques et de mieux comprendre les facteurs associés à leur adoption. Les tests du Chi² compléteront ces résultats en évaluant les relations entre caractéristiques des répondants et usages numériques.
Perspectives
Le projet 4Growth vise à documenter l’état actuel et l’évolution future des usages numériques, en diffusant les connaissances via une plateforme de visualisation, et en collectant des données de terrain afin d’identifier les facteurs clés et les contraintes d’adoption. En parallèle, un outil de suivi et de prévision du marché des technologies numériques est développé dans le cadre du projet. Le projet vise à produire des recommandations de politiques publiques et des guides de bonnes pratiques pour les acteurs des chaînes de valeur, afin de favoriser l’adoption et l’intégration des technologies numériques dans les systèmes agricoles et forestiers européens.
Références bibliographiques
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Vecchio, Y.; De Rosa, M.; Adinolfi, F.; Bartoli, L.; Masi, M. Adoption of Precision Farming Tools: A Context-Related Analysis. Land Use Policy 2020, 94, 104481.
Lachia, N.; Pichon, L.; Tisseyre, B. A Collective Framework to Assess the Adoption of Precision Agriculture in France: Description and Preliminary Results after Two Years. In Precision agriculture ’19; Wageningen Academic, 2019; pp 851–857.
| Fonction de l'orateur | Ingénieur d'étude |
|---|---|
| Nom de la structure et affiliation (UMR, Station...) de l'orateur | CTIFL, unité MATIC |
| Mots clés (hors ceux du titre) | agriculture de précision, numérisation, enquête |
| Autorisation RGPD | oui |