En mars 2023 Nature a publié un court article de Zia Mehrabi((Article librement accessible)), 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 alimentaires((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.)). 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 données((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.)) 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)((WWW/VMM est sans rapport avec le World Wide Web)).
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 européenne((Européenne au sens géographique, pas au sens politico-Union Européenne)) ECMWF) qui diffèrent par leur approche technique, leur couverture spatiale((Souvent hémisphérique – c’est à dire, tout l’hémispère nord ou sud – ou globale)), 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 cas((Voir un commentaire dans ce sens dans le troisième paragraphe de ce billet)). Mais les principes physiques de base sont les mêmes pour tous((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.)).
Les modéles “comptables” du système alimentaire mondial
L’idée de la simulation en temps réel de la situation alimentaire n’est pas neuve. Roger Hay((Voir sa courte biographie)) 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 voisins((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.)).
Roger Hay appelait ce système “Food accounting matrix” (Matrice de comptabilité alimentaire)((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.)). 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 comptable((C’est à dire: arithmétique)). 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 fiables((J’insiste!))) ou de prévisions en cours de saison((Encore moins fiables!)) 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”((“[…] 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.)). 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 propositions((Déjà bien diluées…)) 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 $US par an1. Un “digital twin” opérationnel pour l’agriculture du type “comptable” coûterait une fraction de ce coûtent les sytèmes d’observation météorologiques((Les bénéfices ne seraient pas nécessairement mesurés en termes financiers, mais plutôt en termes de bien être des population et réduction des tensions internationales.)).
Retour vers le futur
La générosité de Sarkozy était bien trop modeste pour un vrai jumeau numérique. Un vrai jumeau numérique présuppose …
- Des pays suffisamment tentés par la transparence et l’altruisme politique international pour investir, ou qui voient les bénéfices économiques qui découleraient de la mise en oeuvre du jumeau;
- Des pays, y compris les mêmes que ci-dessus, disposés à fournir les donnéees nécessaires en temps réel;
- Une méthologie idéologiquement et scientifiquement acceptable par Xi, Putin, Albanese et Biden((Je me fais peu de souçis pour von der Leyen: elle va s’aligner sur Biden)).
On peut estimer le coût annuel du fonctionnement du jumeau à au moins le triple du système mis en place depuis 1950 par la communauté météorologique et coordonnée par l’OMM, soit 30 milliards de US$ 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 2020((En milliards de US$: CHN 1560, IND 403, USA 307, BRA 136, IDN 107, IRN 92, RUS 82, FRA 67, JPN 67, TUR 54, ESP 52, MEX 50, VNM 49, DEU 46, COL 45, ITA 41, EGY 39, NGA 38, BGD 34, KOR 34, CAN 33, ARG 33, PAK 32, PHL 32, AUS 31, UKR 30, GBR 28)). Pour l’ensemble des pays du monde, on doit arriver à 4500 milliards de US$ 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.
- Et les bénéfices des prévisions météorologiques à 160 milliards de $US par an [↩]
Hi!
I am not sure I understand all the French, but I probably got most of it. You could have mentioned the global monitoring initiatives that have been operational for a number of years, especially the Foreign Agricultural Service (FAS) of USDA. Everybody steals their reference data about crop distribution and the crop calendar! FAS started during the cold war, but they are still the best source of agricultural data for the former Soviet union.
Hello Jeroen
Thanks for the comment!
In my very first job for the WMO in Algeria, my senior officer was Jim, an old FAS hand. He had endless stories about the Soviet union. He told me that the easiest way to estimate Soviet wheat production was to fit a camera under the wings of the PanAm flight from Rome to Moscow, and the count the bales of straw just after harvest. I never managed to have this confirmed by other FAS colleagues.
But you are right: there is a lot going on in the area of global monitoring (e.g. at FAO or in China), but there is nothing that comes remotely close to a digital twin.
Des coquilles:
l’ informatique disposnible étaient aussi celles de l’ ambition des modélisateurs.
C’ est
il y a un espace après chaque apostrophe dans tout le texte (et donc, à part l’inconfort de lecture, selon la taille de la fenêtre à l’écran, l’apostrophe pourra se retrouver seule en fin de ligne et le mot suivant à la ligne suivante).
Sinon pour le fond, tu as écrit un billet qui montre à peu près l’impossibilité du vrai jumeau en question. Donc je ne trouve pas grand chose à en dire…
Merci! Je vais corriger ça.
Comme le dit Guy, l’article est assez convaincant quant à l’énorme difficulté de créer un jumeau du système alimentaire mondial. La complexité du système (voir par exemple le schéma utilisé par la FAO dans un récent rapport prospectif (FAO, 2022 p.8) (https://www.fao.org/3/cc0959en/cc0959en.pdf) et le tableau de bord (https://foodandagricultureorganization.shinyapps.io/FOFA_DTT_dev/), construit simultanément à la production de ce rapport illustre la masse et la diversité des données à mobiliser.
Les difficultés rencontrées, si l’on voulait créer un tel jumeau, comprennent déjà la fixation des limites du système, du fait de l’imbrication extrême du système avec l’ensemble de l’économie et du monde physique (environnement). Rajoutons à cela, que pour que ce jumeau ne soit pas simplement descriptif, mais aussi explicatif, il devrait comprendre des informations relatives au comportement de la multiplicité de ses acteurs, une question qui pose des problèmes sur lesquels il n’y a pas consensus, loin de là. Une manière de limiter la complexité serait de fixer un objectif précis à atteindre grâce au jumeau et ainsi restreindre le domaine et les données (mais ce n’est pas sans risque…).
Enfin, pour remettre une petite couche de complexité, il n’y a pas un système alimentaire, mais des dizaines, des centaines de systèmes alimentaires plus ou moins imbriqués les uns dans les autres, fonctionnant selon différentes logiques et dans différentes localités.
Merci, Materne!
A propos de ton dernier paragraphe: la comparaison avec les services météorologiques nationaux est assez fertile, je pense.
Pour commencer, il existe une infinie diversité dans les “arrangements institutionnels” au niveau national. Bien que les Transports (l’aviation) soient un des principaux clients (payants!) de la météo, on peut trouver les Services météo à peu près n’importe où: Défense (Italie, Argentine, Paraguay), Commerce (USA), Agriculture (Slovaquie), comme structure autonome (Belgique, Bhutan, Chine), Transports ou Aviation (Côte d’Ivoire, Ethiopia, Mozambique), Ressources naturelles, Eau, Énergie, Environnement (Costa Rica, Georgie, Slovenia, Espagne, Ouganda), Désastres naturels (Kyrgyzstan), Science et Technologie (Philippines) etc. Même si, au niveau national, les dépenses sont biaisées dans un sens ou l’autre, tous les pays sont membres de l’OMM et tous participent à l’échange systématique des données. La modélisation n’est pas gérée par l’OMM, qui se “contente” de standardiser les observations, de les concentrer et d’en assurer la dissémination. Ce “simple échange de données” justifie l’existence d’une organisation ad hoc de l’ONU.
Les prévisions elles-mêmes sont faites “depuis toujours” par des services nationaux, souvent avec de petits moyens. Et parfois aussi avec des moyens énormes (USA, Union soviétique puis Russie, France, Royaume Uni). Il existe maintenant des systèmes de prévision commerciaux privés comme METEOCONSULT (https://www.meteoconsult.com/) ou Weather Underground (https://www.wunderground.com/). Ces derniers profitent de la disponibilité en ligne d’une grande quantités de données gratuites!
Mais l’évolution la plus intéressante est la création de ECMWF, que j’ai mentionné dans le billet: 35 pays membres ou associés le financent depuis près de 50 ans. Il a èté mis sur les rails, au départ, dans une cadre d’une initiative de l’UE. Les prévisions de ECMWF sont communément reconnues comme étant les meilleurs du moment. Et – ce point est d’importance pour un éventuel jumeau “agricole” – de nombreux pays ont abandonné leurs systèmes de prévision nationaux, qui sont assez dérisoires au regard des modèles de ECMWF. Ces pays prennent désormais les prévisions de ECMWF et effectuent un dopwnscaling (parfois appelé “régionalisation”, mais je précise que ces termes ne sont pas exactement équivalents), c.à.d. une conversion des données de la grille relativement grossière de ECMWF vers une échelle beaucoup plus fine plus adaptée aux conditions locales.
Si – on peut rêver, mais les technologies progressent rapidement – un jumeau agricole devait voir le jour, je pense que le modèle décrit (séparation des données et du traîtement, suivi de régionalisation) aurait des chances d’aboutir … dans 30 ans, peut-être. Ou plus tôt, si nous y sommes forcés.
Hi guys
An interesting post and an interesting discussion. Could we have a translation?
Etan
Hello Etan
Nice that you stopped by… but I am afraid I am too busy with my Eifel project right now to translate this. Even with DeepL this would take hours! Sorry for that. But I do agree with you that it makes sense to write in English, as a rule. It’s just that this post started as an email – in French – that eventually grew into a post.
Interesting to note that now, thanks to AI, translation will no more be an issue. Whatever the language you write with, the reading will be the same for any nationality, and it is already the case, just try the automatic translation of many browsers.
Having said that, and just for fun, I asked ChatGPT to enrich my above contribution to this blog and then to translate it to French, and here is what it wrote:
“It is truly remarkable to witness the transformative power of AI in the realm of translation. With advances in natural language processing, machine learning, and neural networks, it is now possible to bridge linguistic and cultural barriers that were once thought insurmountable. Indeed, the days of struggling with the nuances and complexities of foreign languages may soon be behind us, as AI-powered translation tools continue to improve and evolve.
Gone are the days when communication was limited by language barriers. With AI-powered translation, we can now communicate with people from all over the world in a seamless and effortless manner. Whether it’s for business, travel, or personal reasons, the ability to instantly translate written and spoken language has revolutionized the way we interact with each other.
Thanks to automatic translation tools in popular browsers, we can now easily and quickly translate web pages, emails, and other written content from one language to another with just a few clicks. What’s more, these tools continue to improve and refine their translations, learning from past translations to provide even more accurate and natural-sounding translations.
Overall, the impact of AI on translation has been nothing short of revolutionary, opening up new possibilities for global communication and collaboration. As these technologies continue to evolve and improve, we can look forward to a future where language is no longer a barrier to human connection and understanding”.
“Il est vraiment remarquable de constater le pouvoir transformateur de l’IA dans le domaine de la traduction. Grâce aux avancées du traitement du langage naturel, de l’apprentissage automatique et des réseaux neuronaux, il est désormais possible de franchir les barrières linguistiques et culturelles qui semblaient insurmontables. En effet, les jours où nous devions lutter avec les subtilités et les complexités des langues étrangères pourraient bientôt être derrière nous, alors que les outils de traduction alimentés par l’IA continuent de s’améliorer et d’évoluer.
Les jours où la communication était limitée par les barrières linguistiques sont révolus. Grâce à la traduction alimentée par l’IA, nous pouvons maintenant communiquer avec des personnes du monde entier de manière fluide et sans effort. Que ce soit pour des raisons professionnelles, de voyage ou personnelles, la capacité de traduire instantanément les langues écrites et parlées a révolutionné la façon dont nous interagissons les uns avec les autres.
Grâce aux outils de traduction automatique dans les navigateurs populaires, nous pouvons maintenant facilement et rapidement traduire des pages web, des e-mails et d’autres contenus écrits d’une langue à une autre en quelques clics seulement. De plus, ces outils continuent à s’améliorer et à affiner leurs traductions, en apprenant des traductions précédentes pour fournir des traductions encore plus précises et naturelles.
Dans l’ensemble, l’impact de l’IA sur la traduction a été rien de moins que révolutionnaire, ouvrant de nouvelles possibilités pour la communication et la collaboration mondiale. Alors que ces technologies continuent d’évoluer et de s’améliorer, nous pouvons envisager un avenir où la langue ne sera plus un obstacle à la connexion et à la compréhension humaines”.
Thanks, Riad…
… but I am afraid I am not conviced. You wrote that you asked ChatGPT to enrich [your] above contribution to this blog. I assume ìt is not necessarily easy to provide instructions to ChatGPT, but what I read is not a comment/expansion of your contribution, which was to-the-point. What I read is a generic text about tranlations. Can we do a second test? Can you ask ChatGPT to summarise the post, in any language? This would be interesting, and useful too.
It’s very easy to “Speak” to ChatGPT. Please, see attached the printscreen image of what I wrote.
Let’s ask ChatGPT to summarize in German it’s proposition:
Die transformative Kraft der KI im Bereich der Übersetzung ist erstaunlich. Mit Fortschritten in der natürlichen Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und neuronalen Netzen können heute sprachliche und kulturelle Barrieren überwunden werden. Dank KI-gesteuerter Übersetzungstools ist es nun möglich, Geschriebenes und Gesprochenes nahtlos und mühelos in verschiedene Sprachen zu übersetzen und so die Interaktion zwischen Menschen weltweit zu revolutionieren.
Dank automatischer Übersetzungstools in gängigen Browsern können Webseiten, E-Mails und andere schriftliche Inhalte mit nur wenigen Klicks von einer Sprache in eine andere übersetzt werden. Diese Werkzeuge verbessern und verfeinern ihre Übersetzungen kontinuierlich, um noch genauere und natürlicher klingende Übersetzungen zu bieten.
Insgesamt hat die Auswirkung von KI auf die Übersetzung nichts weniger als eine Revolution gebracht und eröffnet neue Möglichkeiten für globale Kommunikation und Zusammenarbeit. Wenn sich diese Technologien weiterentwickeln und verbessern, können wir uns auf eine Zukunft freuen, in der Sprache kein Hindernis mehr für menschliche Verbindung und Verständnis darstellt.
Article intéressant, qui nous renvoie vers le besoin des pays riches à contrôler les systèmes alimentaires par les bases de données et la modélisation. L’exemple de l’OMM est édifiant, il suffit de vouloir accéder aux données météorologiques dans de nombreux pays ou même de vouloir les payer. Les citoyens des pays pauvres, pays qui bizarrement parfois vendent les données météorologiques, sont loin de ces comptabilités. Leur premier soucis est de trouver de la nourriture. Et puis, pourquoi faire un jumeau numérique lorsque les politiques agricoles de sécurité alimentaire sont sapées ? Il a fallu la crise de 2007-2008 ou celle liée à l’Ukraine pour se rendre compte de la fragilité des systèmes alimentaires mondiaux.
PS: Dans le premier graphique, on ne voit pas la force de trait animale ou humaine, ni les crises ou guerres.
Merci, Riad. Effectivement: le “système alimentaire” est autrement explosif que le système météo. Pas plus tard que ce matin, je lisais que les Russes nous rappellent que l’ accord sur les exportations de grain ukrainiennes expire dans quelques mois.
Même à l’époque des Front line states, les informations météo continuaient à circuler entre les pays de la région et l’ Afrique du Sud. En fait, le Centre régional de Johannesburg a fonctionné dans l’ ombre, même si le centre officiel était à Lusaka. ZAF a même fourni de l’ aide alimentaire au MOZ à cette époque.
En fait, je ne serais pas surpris que les 4 ou 5 sociétés qui dominent les marchés agricoles (“ABCD”, Archer Daniels Midland, Bunge, Cargill et Louis Dreyfus) n’ aient mis en place des systèmes de simulation, Comme les projection climatiques d’Exxon, qu’ on leur reproche. Je me demande pourquoi, en fait. D’ abord, je pense que si leurs projections climatiques se sont avérées aussi bonnes, c’ est juste un coup de bol. Mais surtout: On le sait bien que les émissions de CO2, CH4, Nox, aérosols etc changent le climat. Et on sait bien que les PTB sont des saloperies, et on sait bien qu’ on utilise les antibiotiques à tort et à travers, et on sait bien que les guerres sont bonnes pour le commerce des armes. Et on sait bien que tant qu’ il y aura de l’ eau non renouvelable à pomper dans le sud du pays, le Maroc continuera à exporter des agrumes. Et l’UE continuera à les acheter.
Tant qu’ il y aura du business à faire, on fera du business. La morale ne joue aucun rôle dans cette affaire. Et le jumeau agricole verra le jour quand le privé ou les gouvernements en auront besoin. Les choses vont encore trop bien pour que ça arrive demain.
Ton post n’est pas optimiste sur la possible naissance du jumeau – pas besoin de loi anti IVG – car les modèles sont complexes, gourmands en données (sensibles) que peu de pays sont d’ailleurs prêts à partager (il suffit de voir la difficulté qu’on a à obtenir des rendements statistiques pour des tests scientifiques; je soupçonne certains pays du sud de ne pas les partager par peur de se voir critiquer pour la mauvaise qualité de leurs stats plus que par leur importance stratégique…).
Par ailleurs, je me demande qui a intérêt à voir ce jumeau? le WFP et la FAO?
Les bénéfices ne sont pas aussi concrets (pour les pays) que ceux d’une meilleure prévision météo il me semble.
Dans une logique comptable, il faudrait montrer à chaque pays (?) les coûts-bénéfices de ce jumeau par rapport à la situation actuelle.
Merci René pour ce billet intéressant et particulièrement pertinent !
Je ne doute pas des compétences scientifiques de Zia Mehrabi ni de ses bonnes intentions, mais J’étais assez perplexe – voire consterné – par la naïveté de l’article de Nature et la disproportion entre, d’une part l’importance des enjeux la complexité du problème, et d’autre part la solution technique avancée pour les résoudre : un Digital Twin. C’est certes un plaidoyer et pour une bonne cause,
mais que n’y avions pas pensé plus tôt ??
Alors ton billet met avec tact et humour les pendules à l’heure, sur ce que pourrait être un Digital Twin « Global Food System » et les multiples problèmes et écueils qu’il aurait à surmonter (cf ton retour sur le futur).
Je suis 100% d’accord avec tous les points que tu soulèves : fiabilité des données, grandes incertitudes sur les stocks, disponibilité et accès des données en temps réel, etc… et plus généralement, sur le fait que, de fil en aiguille, un tel système devrait intégrer un très grand nombre de domaines (utilisation ressources naturelles, terres, eaux ; énergies ..) et un grand nombre d’ activités (commerce, fret maritime, marchés financiers, taux de change …) !
D’où la nécessité de modèles économiques, dont tu soulignes (note 4) – à juste titre – que certains doutent de la nature scientifique !
Enfin, compte tenu de l’enjeu stratégique des prévisions de récolte (cf. impact sur le cours des marchés) il est clair que les gouvernements – qui se doivent d’assurer la sécurité alimentaire de leur population ou qui cherchent à tirer le meilleur parti de leur production- ne sont pas toujours enclins à une transparence totale ou du moins à fournir en temps réel une information objective !
J’y rajouterais 2 réflexions générales – que j’ai eu un peu de mal à formuler clairement- :
1. La force des Digital Twin Climatique est qu’ils reposent sur des masses de données physiques, (standardisées, objectives) mais aussi (et surtout) qu’ils décrivent de façon scientifique des processus physiques (échange d’énergie, flux etc) à l’intérieur et entre les différentes mailles et couches du système.
Cette compréhension générale permet une modélisation globale consistante, avec un certain continuum et la possibilité de changer d’échelle (géographique ou temporelle), tout en restant cohérent ou en en estimant les incertitudes.
Bref, le climat forme bien un tout mondial et sa modélisation globale a pu mettre en évidence ou mieux comprendre des phénomènes macro (ex Il Niǹo , etc) difficilement perceptibles localement.
Je doute que cela soit le cas pour les Food Systems, pour lesquels – en plus du manque général de donnée cohérentes / comparables – coexistent des systèmes très différenciés et relativement indépendants, pour lesquels des règles différentes s’appliquent…
Certes en théorie, un système Global pourrait gérer tout cela techniquement via autant de strates géographiques ou de couches socioéconomiques… Mais en définitive, j’ai l’impression que toute approche globale (top-down) risque d’être fort réductrice, voire inopérante…
Un tel system global signifie-t-il quelque chose en soi ? Autrement dit, un digital twin global réaliste et utile, ne devrait -il être établi qu’à partir d’une somme de systèmes nationaux /régionaux ? (avec ses implications en matiere d’appropriation…)
2. Quels modèles économiques ? Tu mentionnes dans ta note 4 que les modèles économiques sont souvent rattachés à des écoles de pensée (en donnant l’exemple du marxisme). C’est un point fondamental dans le cas présent.
En matière de commerce, Je crains que le Digital Twin ne repose que sur la loi du marché et le libéralisme- que ce soit par idéologie inconsciente ou par simple facilité –
C’est en effet, l’approche dominante, considérant que « la main invisible du marché établira le juste équilibre entre offre et demande » et qui justifie la condamnation recurente de toute mesures protectionnistes : restrictions tarifaires, interdictions d’export / imports…
Mais cette main invisible du marché ne fonctionne pas parfaitement (par manque de transparence, du fait des différents produits financiers ou des transactions hors marché / OTC, etc … ) , ou , du moins, ce juste équilibre du marché prend du temps, tandis que l’insécurité alimentaire n’attend pas !
Les pays vulnérables prennent – parfois ou trop tard (cf Tortilla crisis au Mexique, 2007 ) – des mesures « contraires » aux grands principes du libre-échange.
Et dans d’autre contextes les pays producteurs ne se privent pas de mesures protegeant leur agriculture.
On se trouve actuellement dans cette situation paradoxale où le libre échange la non-intervention demeurent prônés, tandis que les mesures protectionnistes et notions de souveraineté alimentaire refont surface à different niveaux !
Je suis bien d’accord avec toi que le plus grand bénéfice d’un tel système résiderait principalement pour les pays vulnérables. Et les enjeux d’un tel système sont donc tout autant politiques que techniques :
Le Global Digital Twin pourra-t- il intégrer de façon objective ces différentes approches économiques ou senariis ?
Pourra-t-il aussi prendre en compte la volatilité des cours et leurs répercussions, dus aux processus de spéculation (marchés à terme, produits financiers complexes, transactions a très haute fréquence…) ?
Ou deviendra- t-il – malgré lui – un outil de domination – économique et idéologique-, des pays producteurs / exportateurs sur les pays les plus vulnérables ?
Merci, Olivier, pour ce commentaire détaillé et “informé”.
En te lisant, il me vient à l’ esprit d’ autres différences entre les ¨Systèmes météo” et un “Système alimentaire”. Le Système météo a des millions de clients réguliers en provenance de tout le spectre des activités humaines (de l’ alimentation à la navigation) et de la société (individus et quasiment tous les business). Le “système agricole”, par contre, aurait surtout des clients institutionnels et des sociétés qui font du business “agro-alimentaire”. C’ est un secteur qui se structure de plus en plus, avec la tendance (c’ est la mode!) à la concentration de toute la filière de la production à la distribution dans les mêmes mains. Et c’ est tant pis pour l’ indépendance, la liberté et les revenus des petits producteurs
Ensuite, il y a une question d’ échelle de temps qui joue en faveur du “Système alimentaire”. Les systèmes de simulation de l’ atmosphère ingèrent normalement des données observées aux “heures synoptiques” (toutes les six heures, ou toutes les trois heures) , ce qui est très lourd. Le jumeau agricole, par contre, pourrait se contenter d’un pas de temps journalier, voire hebdomadaire. C’ est plus gérable… mais aussi plus loin de la discipline “militaire” qui règne dans certains services météo nationaux.
Enfin, pour conclure… Nous savons que l’ Ennemi Public N.1 du climat, l’ industrie pétrolière, fait depuis longtemps ses propres prévisions climatiques, ce qui semble avoir surpris les bonnes âmes. Il me semble évident que les “Big 4” de l’ agri-business (surnommés collectivement ABCD, ADM, Bunge, Cargill et Louis-Dreyfus) ont depuis longtemps leurs jumeaux numériques agricoles. Chacun le sien.