En mars 2023 Nature a publié un court article de Zia Mehrabi³, assistant professor in environmental studies à l’Université de Boulder, au Colorado. Mehrabi a une bonne idée: simuler le système alimentaire mondial en continu. C’est ce qu’on appelle un digital twin (un jumeau numérique), un modèle qui tourne en parallèle avec le monde réel, et qui est donc alimenté en données en temps réel. Mehrabi n’entre pas dans les détails, mais on peut imaginer que ces donnéees dont on devrait nourrir le jumeau comprennent les productions nationales , les importations et les exportations, les stocks, la consommation par la population, le bétail et l’industrie, les prix nationaux et internationaux, les pertes en tous genres, etc.

A première vue, c’est simple et jouable… et je vais commencer par donner quelques détails sur un ensemble de jumeaux très opérationnels, celui des prévisions météorologiques.

Les jumeaux de l’atmosphèere terrestre

La modélisation continue en temps réel est exactement ce qu’on fait pour les prévisions météorologiques, à ceci près que, je pense, les modèles atmosphériques sont moins ouverts à diverses interprétations (du point de vue “scientifique”) que les systèmes alimentaires⁴. Les modèles de circulation atmosphérique ont une base thermodynamique solide qui obvie, dans une large mesure, au développement de situations physiquement impossibles, à certaines déficiences des données⁵ et à certaines positions a priori. Les prévisions météo sont basées sur un flux continu, en temps réel, systématique (et international!) des données coordonné depuis les années 1950 par l’OMM (voir par exemple GOS et WWW) . Ce système est connu sous le nom de World Weather Watch (WWW, Veille Météorologique Mondiale, VMM)⁶.

Pour la simulation de l’atmosphère, il existe de nombreux jumeaux atmosphériques nationaux (par exemple à la NOAA américaine) et internationaux (par exemple l’intiative européenne⁷ ECMWF) qui diffèrent par leur approche technique, leur couverture spatiale⁸, la taille de la grille au sol et le nombre de niveaux en altitude. Au niveau national, il arrivait souvent que les limites de l’informatique disponible soient aussi celles de l’ambition des modélisateurs. C’est de moins en moins le cas⁹. Mais les principes physiques de base sont les mêmes pour tous¹⁰.

Les modéles “comptables” du système alimentaire mondial

L’idée de la simulation en temps réel de la situation alimentaire n’est pas neuve. Roger Hay¹¹ du Food Studies Group à Oxford, auteur du célèbre The Political Economy of Famine, avait adapté pour notre projet de sécurité alimentaire à Dar Es Salaam (vers 1980-85) un outil informatique de sa conception pour faire le suivi en temps réel des stocks et des flux de céréales entres les régions tanzaniennes et les pays voisins¹².

Roger Hay appelait ce système “Food accounting matrix” (Matrice de comptabilité alimentaire)¹³. Son ambition était d’être un jumeau du système réel, nourri de données en temps réel, et qui montrait où “ça coince”.

La Food accounting matrix peut s’appliquer à toutes les échelles spatiales et de temps. C’est un modèle comptable¹⁴. Les données pour faire tourner ce “digital twin of the food system” sont beaucoup plus limitées et simples que dans le cas du WWW. Elles existent probablement dans tous les pays, mais il n’est pas certain que ceux-ci seraient disposés à les partager. En fait, les difficultés qu’ont les systèmes internationaux de suivi (par exemple à la FAO) à mettre la main sur des estimations des réserves alimentaires (voir le billet Global grain stocks) sont un indicateur très réaliste du fait que le jumeau numérique du système alimentaire mondial, même techniquement élémentaire, aurait du mal à décoller.

Des bébé-jumeaux pour le système alimentaire mondial

Contrairement à l’atmosphère, le système alimentaire mondial est très difficile à définir en pratique. Pour commencer, le jumeau doit comprendre des donnéees de production agricole, mais s’agit-t-il de statistiques agricoles (assez fiables¹⁵) ou de prévisions en cours de saison¹⁶ ou plus probablement une combinaison des deux, la première rempaçant la seconde quelques mois après la récolte? La demande alimentaire (consommation) implique que le modèle comprenne aussi des informations sur la démographie, l’élevage (grand consommateur de céréales, même en Inde), la fabrication de bio-carburants… Et ensuite les prix, et une certaine compréhension du rapport entre les prix, la demande réelle et imaginaire, la spéculation et les craintes des spéculateurs… qui sont tout sauf négligeables. Les variations des prix locaux et internationaux sont un exemple typique de variables pour lesquelles les tenants de différentes Écoles vont s’empoigner.

Il y a ensuite le milieu physique (donnéees relatives au temps qu’il fait, qui proviendraient du frère jumeau atmosphérique), les sols, la dégradation de l’environnement et ses effets sur les superficies cultivéees, etc. Les variables impliquéees dépendraient dans une large mesure de l’échelle de temps des prévisions et du pas de temps interne du modèle (journalier, hebdomadaire etc).

Il existe une infinité d’ouvrages et d’articles sur le sujet de ces modèles, dont certains se veulent “simples“. Au-delà de l’aspect “descriptif” (celui des ouvrages cités) , plusieurs vrais projets de modèles globaux de ce type ont été lancés. Par exemple le IMAGE Framework développé à Wageningen. Un examen même superficiel du projet montre le rôle important de la composante relative à l’énergie, et le fait qu’il est extrêmenet difficile de modéliser l’agriculture globale sans modéliser la planète dans son ensemble, certainement toute l’anthroposphère.

D’autres projets se veulent plus spécifiques, notamment en mettant l’accent sur les aspects qualitatifs de l’alimentation (nutrition). C’est le cas du projet DELTA. On voit que nous nous approchons d’un autre jumeau potentiel, celui de la Santé.

Un peu de politique

Les jumeaux très modestes du système alimentaire global (Food accounting matrix) sont faisables, mais leurs résultats sont, justement, aussi limités que leurs ambitions. La complexité des vrais modèles (IMAGE) est telle qu’ils ne dépassent, actuellement, pas le cadre de la recherche.

Où est le problème? Peut-être faut-il s’interroger d’abord sur les bénéficiaires, c.à.d comprendre qui veut vraiment une mise en oeuvre opérationnelle d’un jumeau du système alimentaire global. Je suggère qu’il s’agit surtout de pays pauvres.

Les déboires du système alimentaire mondial n’émeuvent et n’intéressent les riches qu’en période de crise, comme nous l’avons vu lors de la crise des prix en 2007-2008 (Voir par exemple Wikipedia et Ecosoc). La FAO a même organisé dare-dare une Conférence de haut niveau sur la sécurité alimentaire mondiale. Monsieur Sarkozy s’était déplacé en personne. Il avait même fait des promesses: un milliard d’Euros pour créer le “GIEC de l’alimentation”¹⁷. Son discours est donné in extenso sur ce lien. Il y affiirme, un peu vite, que depuis que le GIEC a été rassemblé, personne ne conteste plus les analyses.

Mais la proposition a eu peu de succès. Le G20 de Cannes/Nice (2011) , présidence française oblige, a repris les propositions¹⁸ faites par Sarkozy à la FAO trois ans plus tôt. Le rapport final a donc une section intitulée Addressing Food Price Volatility and Increasing Agriculture Production and Productivity (paragraphes 40 à 51). Il en est résulté deux initiatives: GEOGLAM (complètement “noyautée” par les USA) et AMIS, dont le siège est à la FAO. Nous sommes très loin des belles mécaniques que sont le GTS, GOS et le WWW.

Un rapport récent de l’OMM place le coût des systèmes d’observation du climat à 10 milliards de $US par an ¹⁹. Un “digital twin” opérationnel pour l’agriculture du type “comptable” coûterait une fraction de ce coûtent les sytèmes d’observation météorologiques²⁰.

Retour vers le futur

La générosité de Sarkozy était bien trop modeste pour un vrai jumeau numérique. Un vrai jumeau numérique présuppose …

• Des pays suffisamment tentés par la transparence et l’altruisme politique international pour investir, ou qui voient les bénéfices économiques qui découleraient de la mise en oeuvre du jumeau;
• Des pays, y compris les mêmes que ci-dessus, disposés à fournir les donnéees nécessaires en temps réel;
• Une méthologie idéologiquement et scientifiquement acceptable par Xi, Putin, Albanese et Biden²¹.

On peut estimer le coût annuel du fonctionnement du jumeau à au moins le triple du système mis en place depuis 1950 par la communauté météorologique et coordonnée par l’OMM, soit 30 milliards de US$ par an, ou peut-être 50, ou peut-être 100. C’est peu par rapport à la valeur de la production annuelle de vin (420 milliards de US$). Et c’est insignifiant par rapport à la valeur de la production agricole globale. Sur la base des donnéees de Our World in Data, on peut estimer celle-ci à 3500 milliards de US$ pour les 27 pays où elle dépasse 25 milliards de US$ en 2020²². Pour l’ensemble des pays du monde, on doit arriver à 4500 milliards de US$ environ. 100 milliards de US$ représentent environ 2% de cette somme.

Dans le rapport cité, l’OMM estime le rapport coûts/bénéfices des observations météorologiques à 1/16. On devrait pouvoir s’attendre à mieux encore pour le jumeau de Mehrabi. Les difficultés techniques seraient sans doute surmontables, et on devrait pouvoir partir d’un modèle existant.

Cependant… comme l’Arabie saoudite l’a découvert en 1973, après la première crise pétrolière, il est difficile d’ignorer l’importance stratégique de la nourriture. On le voit de nouveau au fait que, même si la Russie et l’Ukraine continuent à échanger leurs données météo via le GTS, d’autres règles s’appliquent pour les exportations de blé ukrainien.

Ce sont ces règles-là qui vont déterminer le sort du jumeau de Mehrabi.

1. The food system involves all of the steps required to produce food and get it to our plates–from farming and processing to distribution and consumption[↩]
2. https://philhoward.net/2016/11/08/the-food-system/[↩]
3. Article librement accessible[↩]
4. Les modèles économiques sont courants, mais beaucoup de personnes continuent à se demander s’il s’agit de modèles “scientifiques”. C’est que les économistes appartiennent souvent à des “Écoles” (e.g. le Marxisme) dont ils appliquent les systèmes de pensée. Et là, nous quittons “la science”. Voir par exemple ce lien et celui-ci.[↩]
5. Par exemple les donnéees manquantes! Une boutade qui avait cours dans les milieux de la métérologie est que la prévision météo est l’art de faire tourner des modèles boiteux avec des donnéees manquantes.[↩]
6. WWW/VMM est sans rapport avec le World Wide Web[↩]
7. Européenne au sens géographique, pas au sens politico-Union Européenne[↩]
8. Souvent hémisphérique – c’est à dire, tout l’hémispère nord ou sud – ou globale[↩]
9. Voir un commentaire dans ce sens dans le troisième paragraphe de ce billet[↩]
10. Par exemple, quand un m³ d’air s’élève en altitude, sa pression diminue, sa température baisse et la vapeur d’eau se condense.. Ça se passe comme ça en Russie et en Ukraine.[↩]
11. Voir sa courte biographie[↩]
12. Le but était surtout d’essayer de comprendre combien de centaines de milliers de tonnes de maïs partaient au Kenya et en Zambie pour être échangés contre des biens de consommation qui n’étaient pas disponibles dans la Tanzanie de Julius Nyere. Je ne parle pas de produits de luxe, mais de savon, de sucre et même d’engrais.[↩]
13. Roger W. Hay, 1980. The food accounting matrix : an analytical device for food planners. Oxford bulletin of economics and statistics. – Oxford [u.a.] : Wiley-Blackwell, ISSN 0305-9049, ZDB-ID 215159-5. – Vol. 42.1980, 2, p. 97-124.[↩]
14. C’est à dire: arithmétique[↩]
15. J’insiste![↩]
16. Encore moins fiables![↩]
17. “[…] il faut créer un groupe international de scientifiques venus du monde entier, représentant toutes les disciplines concernées, un peu sur le modèle de ce qui a été fait avec le climat, avec le GIEC. Cela n’a finalement pas si mal marché. Car depuis que le GIEC a été rassemblé, personne ne conteste plus les analyses.[↩]
18. Déjà bien diluées…[↩]
19. Et les bénéfices des prévisions météorologiques à 160 milliards de $US par an[↩]
20. Les bénéfices ne seraient pas nécessairement mesurés en termes financiers, mais plutôt en termes de bien être des population et réduction des tensions internationales.[↩]
21. Je me fais peu de souçis pour von der Leyen: elle va s’aligner sur Biden[↩]
22. En milliards de US$: CHN 1560, IND 403, USA 307, BRA 136, IDN 107, IRN 92, RUS 82, FRA 67, JPN 67, TUR 54, ESP 52, MEX 50, VNM 49, DEU 46, COL 45, ITA 41, EGY 39, NGA 38, BGD 34, KOR 34, CAN 33, ARG 33, PAK 32, PHL 32, AUS 31, UKR 30, GBR 28[↩]