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TransAmazonModélisation des dynamiques socio-environnementales d’un front pionnier de la Transamazonienne (BR-230)
Page en construction. Voir une ébauche au format PDF. LE CONTEXTE AMAZONIEN"Donner à une terre sans homme, des hommes sans terre"
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Carte foncière d'Uruará, d'après [Bonaudo, 2005]. |
Sur la base d'une structure initiale (lots de 100 ha), dessinée à l'origine par l'INCRA (cf. figure suivante), on constate donc des zones de chevauchements, sources de tensions. De plus, même si les grandes scieries ne figurent pas sur la carte, il est courant de voir apparaître des conflits avec les madereiros qui entrent parfois dans les propriétés et les réserves pour y extraire des arbres. Comme l'explique [Negreiros Alves, 2004], des tensions diverses pour l'accès à la terre et aux ressources surviennent régulièrement, sans parler des jeux de pouvoir et d'influences, ni du rôle des églises. Bref, comme pour la plupart des systèmes socio-environnementaux, il s'agit d'une zone sensible et complexe. On nous a parfois reproché de ne pas prendre en compte ces différents aspects dans le modèle et surtout de ne pas tenir compte des Indiens.
Les objectifs du modèle nous servent à mieux délimiter ses dimensions, tant spatiales que sociales. En se référant à ces objectifs initiaux, on comprend que la cause des Indiens n'est pas à prendre en compte ici, ni les jeux de pouvoir, ni le poids des églises, ni même les actions des madereiros. En effet, la première cause de déforestation en Amazonie est essentiellement liée à l'action de l'agriculture. A Uruará, les fronts pionniers de déforestation progressent essentiellement sous l'action des petits producteurs. Le modèle doit donc s'attacher à décrire uniquement les activités de ces colons sur l'espace. La figure suivante montre une photo satellite de la couverture végétale à Uruará où la zone déforestée forme ce qu'on appelle une arête de poisson. Cette structure particulière est liée à la configuration du réseau routier : tous les 5 km ont été tracées des routes vicinales (traversão en portugais). Certaines peuvent atteindre quelques centaines de kilomètres. Le modèle se limitent alors à décrire la structure et les dynamiques de ces vicinales, divisées en lots simples sur lesquelles habitent et évoluent les familles des petits producteurs.
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Uruará vu d'en haut. A gauche, photo satellite (source Google Earth) montrant la structure particulière en arête de poisson. A droite, schéma de la zone présentant le réseau routier et la configuration des lots. |
Les diagrammes issus des phases de conception ont été retravaillés en les épurant au maximum pour les présentés ici. Au final, le modèle présente une structure "relativement" simple, composée de trois parties : l'espace, le couvert végétal et les familles :
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Diagramme de package montrant la structure générale de TransAmazon. |
L'espace - La couverture - L'agent.
En prenant le partie de se concentrer sur les acteurs, nous cherchons à comprendre les principes de base qui sont à l'origine de la déforestation. Comparer à d'autres approches de type télédétection ou modèles macroscopiques, la modélisation SMA oblige à un contact plus étroit avec le terrain. Cela conduit à prendre en considération les difficultés des acteurs et ainsi à mieux comprendre les mécanismes à l'œuvre. Mais le risque de cette approche réside dans la possibilité de se perdre dans la complexité des relations humaines. En travaillant avec deux spécialistes du domaine, la phase de conception a duré un trimestre. On peut penser que ce prologue était excessif, mais sur un sujet si complexe, cette phase était indispensable pour bien définir les objectifs, cerner les limites du modèle et s'accorder sur son contenu. Pour éviter la réalisation d'une usine à gaz et pour toujours garder un contrôle sur l'interprétation des résultats, il a fallu s'accorder sur les éléments à enlever parmi la quantité d'information accumulée sur ce terrain. Le résultat n'est pas un modèle simple, mais sur un tel sujet il était facile de faire bien plus compliqué ! Dans un tel contexte, une démarche KIDS aurait utilisé toutes ces informations. Elle aurait par exemple intégré dans son modèle la typologie de L. Ferreira [2001] sans se poser plus de question. A l'opposé, une approche KISS condense les informations en recherchant les mécanismes de base. La force de la simulation multi-agent est alors de retrouver une forme de complexité par le déroulement du temps.
Néanmoins, ce modèle reste encore un peu descriptif. Non pas que le comportement des agents soit "câblé" (complètement prédéterminé). Mais ils manquent de plus de souplesse, d'une certaine forme d'autonomie pour s'adapter à des modifications de leur système. Par exemple, afin de tester les effets d'une politique d'indemnisation à la préservation de la forêt, le modèle, tel que présenté ici, ne permet pas de voir apparaître des modifications de comportements quelle que soit la hauteur de l'indemnisation. Il est pourtant facile d'augmenter le revenu lié à la forêt. Mais les agents n'ont pas d'autres alternatives que de continuer à planter ou élever. Il a donc fallu rajouter artificiellement une nouvelle stratégie :"Conversationniste". Les activités saisonnières de celle-ci se limitent à implanter une culture annuelle sur une jachère pour l'alimentation de la famille, et à entretenir les cultures déjà en place. On peut alors tester ce type de politique publique en augmentant le revenu issu de la forêt .
Ainsi, l'ajout de la stratégie Conversationniste entraîne une nouvelle version du modèle, mais aussi un glissement de ses objectifs : à partir de la question initiale de comprendre "Comment les producteurs utilisent la terre ?", nous sommes passés à "Quelles sont les mesures et les politiques les plus appropriées pour parvenir à des modes de gestion durable ?". Mais les changements de stratégie tels qu'ils sont conçus jusqu'à présent, semblent encore fragiles : les agents prennent leur décision sur la base d'un calcul hasardeux qui intègre les résultats de leurs stratégies antérieures et sur la meilleure stratégie parmi leurs voisins (cf. Figure 15). C'est une solution intéressante mais qui ne laisse pas la place à des innovations même si elles sont bien plus avantageuses. Les agents ne possèdent pas la capacité d'anticiper. Par ailleurs, nous avons cherché à mieux prendre en compte les productions futures. En effet, les agents "découvrent" que le cacao produit au bout de 3 ans alors que c'est une évidence pour tous les producteurs. En semant aujourd'hui, on espère en récolter les fruits dans le futur. Cette faculté d'anticipation qui nous est si familière, est difficile à retranscrire chez les agents. Une autre version a donc été développée qui modifie fortement la manière de changer de stratégie [Bonté, 2007]. L'agent est devenu "anticipatif" : il ne prend plus sa décision sur son bilan passé, mais il explore ses futurs possibles en testant les stratégies à sa disposition. En d'autres termes, il explore un arbre de décisions dont chaque feuille est le résultat d'une succession imaginaire de stratégies. Il choisit alors l'itinéraire qui lui paraît le plus rentable (cf. "simulation dans la simulation" en annexe). Sur cette base, une nouvelle version est en cours de développement qui cherche à donner plus de souplesse encore dans les possibilités d'adaptation des agents et éviter ainsi des ajouts ad-hoc à chaque nouvelle mesure incitative que l'on voudrait tester. En effet, les stratégies actuelles apparaissent comme des déroulements un peu mécaniques des activités des agents. Elles ne proposent que 2 ou 3 alternatives d'utilisation de la terre. Issues de nombreux entretiens et enquêtes, elles sont cohérentes avec nos observations (voir calendrier des activités). Néanmoins, elles sont trop rigides pour tester des alternatives d'assolement. Dans cette nouvelle version, les stratégies préétablies ont donc été supprimées. L'agent connaît maintenant un certain nombre d'activités élémentaires qu'il peut effectuer sur sa terre (défricher, implanter et entretenir des cultures, etc.). Il anticipe ses futurs en imaginant diverses combinaisons d'activités. L'arbre de décisions qu'il explore correspondant ainsi à un ensemble d'itinéraires d'assolement . Il choisit alors celui qui lui paraît le plus rentable ou le moins risqué. De cette manière, il construit dynamiquement sa stratégie. En basant les choix décisionnels sur la gestion du risque, on espère retrouver les stratégies prédéfinies, mais aussi de nouveaux itinéraires plus efficaces. Avec ce procédé, on aura encore fait un pas vers la généricité. Dans le même temps, la question de recherche a évolué : le focus se situe désormais sur les difficultés des producteurs. Car il s'avère que les questions du risque et de la sécurité alimentaire sont des problèmes fondamentaux pour les colons . En conséquence, TransAmazon a changé progressivement d'état : de modèle descriptif présentant des comportements stéréotypés pour montrer des scénarios prédéfinis, il devient un modèle plus explicatif pour lequel la gestion du risque prend une dimension jusqu'à lors sous-estimée. A présent, il devient un modèle adaptatif susceptible de tester des scénarios. En quelques sortes, il a amélioré sa valeur informative. Simultanément, la question de recherche s'est déplacée pour mieux cibler les difficultés des producteurs. Or les façons dont ils y répondent, affectent l'environnement.
Outre les évolutions en cours précédemment décrites, nous étudions une autre utilisation de TransAmazon. Dans ce cas, l'objectif n'est plus d'étudier un modèle SMA en analysant uniquement ses résultats, mais de participer activement au déroulement de la simulation. Il s'agit donc de concevoir un nouvel outil de simulation participative de type jeu-vidéo avec lequel l'utilisateur joue en agissant directement sur l'évolution de la simulation [Guyot, 2006]. L'objectif de VisãoFamiliar (TransAmazon-Interactif), est de disposer d'un outil de dialogue permettant de tester, avec les producteurs, des alternatives possibles pour la gestion de leur exploitation. Sur la base de la structure du modèle TransAmazon, il s'agit de remplacer les agents et leurs stratégies par des avatars (agents contrôlés par des humains qui les représentent dans le système virtuel). Dans une simulation hybride de ce type, les dynamiques naturelles de croissance végétale, d'appauvrissement des sols ou les précipitations sont prises en charge par le simulateur qui calcule également les conséquences des actions du joueur. Celui-ci dispose d'un ensemble d'activités qu'il peut mobiliser à tout moment pour générer son itinéraire d'assolement mais aussi pour construire d'autres trajectoires familiales. Il peut aussi choisir parmi les indicateurs à disposition, ceux qu'il souhaite suivre au cours du temps. Grâce à la possibilité de "remonter le temps", il peut revenir sur certaines décisions pour tester d'autres alternatives. Car toutes les actions sont enregistrées. On peut donc retourner à n'importe quel moment de la simulation pour expérimenter de nouvelles pistes. Les sauvegardes permettent aussi de comparer des trajectoires et de faire expliciter les raisons des choix décisionnels des participants pour les discuter. Cette démarche s'inscrit dans le cadre de projets de développement qui visent la mise en place de systèmes de production et de gestion durable des ressources naturelles et agricoles. En particulier, nous avons testé en grandeur réelle des possibilités de récupération des aires agricoles dégradées. Les résultats sont très enthousiasmants : les fermiers qui se sont prêtés à ces expérimentations, ont vu leur production augmenter alors que dans le même temps, ils n'ont pas déforesté. De plus, ces nouvelles techniques (le semis direct) sont peu coûteuses et offrent un confort de travail très apprécié. Avec VisãoFamiliar, nous espérons ainsi contribuer à une diffusion de ces pratiques agricoles. Enfin, une version multi-joueur permettra de faire participer un groupe de producteurs cherchant à s'organiser pour gérer collectivement des aires forestières pour la production durable de bois.
Les différentes versions de TransAmazon s'inscrivent donc dans le cadre plus général de projets de développement. Elles ont pour objectif de mieux comprendre les motivations des producteurs sur la manière "traditionnelle" de cultiver leurs terres. Plutôt que de proposer une représentation macroscopique des grandes tendances en cours, il nous a semblé plus important de comprendre ce qui pousse les petits colons des fronts pionniers à produire d'une manière non-durable. Car les mécanismes actuels de production conduisent finalement à la déforestation. TransAmazon permet donc de décrire ces dynamiques en cours. Il permet aussi d'élaborer des scénarios prospectifs sur les évolutions possibles des fronts pionniers en fonction des nécessités des acteurs. En modifiant légèrement sa structure, on peut alors tester quelques politiques publiques. Par ailleurs, les différentes versions montrent une évolution des questions de recherche qui ciblent davantage les motivations des producteurs. En partant de raisonnements exclusivement économiques, la question de la gestion du risque s'est progressivement imposée comme un élément essentiel qui motive les activités de production. On a montré en particulier que les risques liés à la production de cacao, pourtant nettement moins nuisible à l'environnement, empêchent les petits colons à s'investir dans cette voie. En partant d'une représentation plutôt descriptive, le processus de modélisation a conduit à une succession de versions du modèle, qui devient plus explicatif, jusqu'à devenir un modèle adaptatif. Dans le même temps, ce cheminement a permis d'en améliorer la valeur informative. La prise en considération des difficultés des colons nous amène également à développer un outil original d'accompagnement pour imaginer avec eux des alternatives de production. En testant en parallèle des expérimentations sur le terrain, nous espérons ainsi mettre en place d'autres manières de gérer les lots. Ces alternatives seront, espérons-le, plus durables pour l'environnement mais aussi plus économiquement viables et socialement plus équitables. Déjà les premières solutions envisagées ont montré des résultats enthousiasmants. A tel point que les enfants des producteurs pensent maintenant à rester sur la terre de leurs parents.
Pour en savoir plus, contactez les auteurs.
Télécharger le modèle (zip)
[Bonaudo et al., 2005] Bonaudo T., Bommel P. et Tourrand J.F., 2005. Modelling the Pioneers Fronts of the transamazon highway region. In: SMAGET, Multi-Agent Modelling for Environmental Management. Bourg St Maurice - France. 21- 25 march 2005.
[Bonaudo, 2005] Bonaudo T., 2005. La gestion environnementale sur un front pionnier amazonien. Thèse de doctorat de l'Institut National d'Agronomie de Paris-Grignon et Centre de développement durable de l'Université de Brasilia, 370 p
[Bonté, 2007] Bonté B., 2007. L'anticipation dans les systèmes multi-agents destinés à la modélisation de phénomènes sociaux complexes. Application à la modélisation des fronts pionniers amazoniens. Mémoire de stage de Master II " Intelligence Artificielle et Décision ", Université Pierre et Marie Curie Paris 6.
[Ferreira, 2001] Ferreira L.A., 2001. Le rôle de l'élevage bovin dans la viabilité agro-écologique et socio-économique des systèmes de production agricoles familiaux en Amazonie brésilienne - le cas d'Uruará (Pará, Brésil). Paris, INA-PG: 188.
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