Chapitre 4 - Aider à la décision avec le numérique via la modélisation, la simulation et l’intégration de données

Cela a été montré dans les trois premiers chapitres de cette partie, les données, qui se diversifient et se massifient, sont un nouvel intrant, transformateur de l'agriculture. Pour que ces données constituent un apport valorisable sur le plan agronomique et pour la transition écologique, il est nécessaire de les structurer et de les transformer en informations mobilisables pour l'action. Le chapitre précédent concernait principalement les systèmes d'information pour les données, les connaissances et le support décisionnel. Le présent chapitre aborde résolument la modélisation, que l'on énonce au singulier en tant qu'activité, mais qui recouvre un ensemble très varié de méthodes et d'objectifs. Ces modélisations, donc, sont élaborées pour répondre aux différentes fonctions cognitives, décisionnelles et opérationnelles qui relèvent de l'aide à la décision.Ce chapitre abordera les différentes étapes et les différents acteurs de la décision, depuis le diagnostic et le conseil agricole jusqu'à la mise en oeuvre au champ. Le choix a été fait ici de regrouper les questions scientifiques abordées dans #DigitAg autour de l'usage de la modélisation, de la simulation et de l'optimisation pour l'aide à la décision en différentes parties portant sur (1) le suivi de l'état des cultures et des agroécosystèmes en général, (2) la prédiction et la gestion des risques, (3) l'optimisation des systèmes au stade de la conception comme au stade de la conduite de production, et enfin (4) l'évaluation du fonctionnement de ces systèmes.