Quand les champs auront leur jumeau numérique: la Tunisie face à la révolution agricole du XXIᵉ siècle

Par Dhia Bouktila. Professeur de Génétique à l’Université de Monastir

Le jumeau numérique: une nouvelle révolution agricole en marche

Pendant des millénaires, les décisions agricoles ont reposé sur l'observation et l’expérience. Le paysan lisait le ciel, interprétait la couleur des feuilles, évaluait l’humidité du sol ou le comportement des animaux. Les variétés étaient améliorées par une sélection lente et progressive fondée sur les résultats observés et transmis de génération en génération.

La révolution scientifique a profondément transformé cette relation au vivant. La génétique, le séquençage à haut débit, les approches «omiques» et les sciences des données ont progressivement dévoilé les mécanismes biologiques qui déterminent les performances des plantes et leurs interactions avec l’environnement. L’agriculture est ainsi passée d’une sélection essentiellement empirique à une sélection de précision, fondée sur une compréhension fine des processus du vivant et sur une capacité croissante à anticiper les réponses des cultures face à la diversité des contraintes environnementales.

Une nouvelle frontière apparaît aujourd’hui. Il ne s’agit plus seulement d’observer, de comprendre ou même de prédire une parcelle agricole. Il devient possible d’en construire une copie numérique dynamique capable d’en simuler le fonctionnement et l’évolution avant toute décision sur le terrain.

Cette innovation porte un nom encore peu connu du grand public: le jumeau numérique (Digital Twin).

Elle pourrait constituer l’une des prochaines grandes ruptures scientifiques de l'agriculture du XXIᵉ siècle.

Quand la parcelle possède son double numérique

Le jumeau numérique constitue un modèle virtuel dynamique couplé à un système réel, continuellement enrichi par des données issues du terrain et de multiples sources d’observation. Il ne s’agit pas d’une simple copie numérique statique, mais d’un modèle évolutif capable de refléter l’état présent du système, d’intégrer son historique et de simuler ses trajectoires futures.

Une parcelle agricole peut ainsi être représentée sous la forme d’un système numérique dynamique intégrant une multitude de paramètres interconnectés : les propriétés physico-chimiques du sol, les conditions climatiques, la topographie, le microbiome associé, les génomes des variétés cultivées, les pratiques culturales, les données météorologiques historiques et en temps réel ou encore les observations issues des satellites et des capteurs connectés.

L’ensemble de ces informations constitue une représentation virtuelle vivante de la parcelle, évoluant en parallèle du système réel. Ce modèle permet d’explorer différents scénarios avant leur mise en œuvre: anticiper l’impact d’un stress hydrique, simuler la réponse d’une variété face aux changements climatiques, optimiser les apports en ressources ou identifier les meilleures stratégies de gestion.

L’agriculteur du XXIᵉ siècle n’observe donc plus uniquement son champ. Il dialogue avec son double numérique: une nouvelle forme d’intelligence agricole capable de transformer des données complexes en décisions anticipatrices.

Simuler avant d’agir

La véritable révolution apparaît ici. Le jumeau numérique ne sert pas uniquement à décrire le présent. Il permet d'explorer le futur.

• Que se passera-t-il si l'irrigation diminue de 20 %?
• Comment évoluera la production dans un scénario climatique plus chaud?
• Quelle variété sera la plus performante dans cinq ans?
• Quel sera l’effet d'une nouvelle stratégie de fertilisation?

Des centaines de scénarios peuvent être testés virtuellement avant toute décision sur le terrain.

L’agriculture de demain ne reposera plus uniquement sur l’expérimentation en conditions réelles, mais intégrera une phase préalable d’expérimentation dans des environnements numériques capables de simuler différentes trajectoires possibles.

Nous passons ainsi progressivement d’une agriculture fondée sur l’observation à une agriculture guidée par la simulation, où la décision agricole devient anticipative plutôt que simplement réactive.

La rencontre de la génomique et de l’intelligence artificielle

Le jumeau numérique ne remplace pas les approches omiques; il en constitue une extension naturelle. Les technologies génomiques et multi-omiques ont permis de décrypter le potentiel biologique d’une plante en révélant son génome, ses profils d’expression des gènes, son métabolisme et ses interactions avec son microbiome.

Le jumeau numérique franchit une étape supplémentaire en intégrant ces connaissances dans une représentation dynamique du système agricole. Il ne vise plus seulement à caractériser le vivant, mais à simuler son évolution en fonction des interactions complexes entre la plante, son environnement et les pratiques agricoles.

Ainsi, les sciences omiques permettent d’anticiper les capacités biologiques du vivant, tandis que le jumeau numérique permet d’explorer les trajectoires possibles d’un système agricole complexe en intégrant des données biologiques, environnementales et agronomiques. L’intelligence artificielle devient alors capable de relier des milliers de variables et de générer des scénarios d’adaptation difficiles à élaborer par la seule expertise humaine.

L’agriculture entre aujourd’hui dans une nouvelle phase : après avoir appris à lire le langage moléculaire du vivant, elle développe désormais la capacité de modéliser ses comportements futurs et d’éclairer ses décisions par la simulation.

Une révolution agricole déjà engagée dans le monde

Cette transformation n’est plus seulement une perspective théorique. Plusieurs puissances agricoles investissent déjà dans l’intégration des données, de l’intelligence artificielle et des modèles prédictifs. Aux Pays-Bas, la convergence entre agriculture de précision et technologies numériques contribue à optimiser l’usage des ressources dans des systèmes agricoles hautement instrumentés, notamment à travers des institutions de recherche comme Wageningen University & Research, où se rencontrent agronomie, biologie et sciences des données.

La Chine développe des plateformes d’agriculture numérique combinant données satellitaires, intelligence artificielle et suivi des cultures à grande échelle.

Aux États-Unis, la convergence entre génomique, capteurs et apprentissage automatique, soutenue notamment par des institutions comme l’USDA, accélère l’émergence d’une agriculture capable de simuler et de prédire le comportement des cultures dans différents scénarios environnementaux avant leur mise en culture à grande échelle.

Une question de souveraineté

Celui qui maîtrise les modèles numériques de ses filières agricoles renforcera demain sa résilience et son autonomie alimentaire.

Les données biologiques, environnementales et agronomiques deviennent progressivement des ressources stratégiques, tandis que les modèles prédictifs s’imposent comme de nouvelles infrastructures de connaissance. Les plateformes d’intelligence artificielle ne sont plus de simples outils technologiques : elles deviennent des instruments de décision et de souveraineté scientifique.

Demain, la puissance agricole d’une nation dépendra non seulement de ses terres, de ses ressources hydriques ou de ses semences, mais également de sa capacité à produire, gouverner et sécuriser ses propres données et modèles numériques.

La souveraineté alimentaire devient progressivement une souveraineté numérique agricole.

Et la Tunisie?

La Tunisie possède déjà des compétences reconnues en génomique, en télédétection, en intelligence artificielle et en bioinformatique. Pourtant, ces expertises demeurent encore largement dispersées entre laboratoires, institutions et projets. Le véritable défi n'est plus de développer de nouvelles compétences, mais de les fédérer au sein d'une stratégie nationale capable de produire ses données, ses modèles et, demain, ses propres jumeaux numériques agricoles.

Pour la Tunisie, l’enjeu est désormais de structurer les données agricoles et biologiques aujourd’hui dispersées, de développer des plateformes nationales de données et de modélisation, et de placer les universités ainsi que les centres de recherche au cœur de la production d’une intelligence agricole souveraine.

Développer les premiers jumeaux numériques de l’olivier, du palmier dattier, des céréales ou des systèmes agricoles oasiens ne relève plus de la science-fiction. Il s’agit d’un objectif scientifique, technologique et stratégique qui pourrait transformer la manière dont nous produisons, préservons et gouvernons nos ressources agricoles.

Conclusion: la révolution des décisions

L’agriculture entre dans une nouvelle époque. Le jumeau numérique n’est pas simplement un nouvel outil informatique; il incarne un changement profond dans notre manière de comprendre, de piloter et d’anticiper les systèmes agricoles. Il marque le passage d’une agriculture de précision à une agriculture de simulation.

La véritable question n’est plus de savoir si cette révolution aura lieu : elle est déjà en marche. La question décisive est désormais de savoir quels pays seront capables de construire leurs modèles, de maîtriser leurs données et de préserver leur autonomie de décision en matière agricole. Car, au XXIᵉ siècle, la ressource la plus stratégique ne sera plus seulement la terre cultivable, mais la capacité à comprendre, modéliser et anticiper le vivant.

Dhia Bouktila
Professeur de Génétique à l’Université de Monastir
Spécialisé en philosophie des sciences et en génomique appliquée aux systèmes agricoles et environnementaux
Réflexions sur les interactions entre progrès scientifiques, souveraineté biologique et gouvernance des connaissances scientifiques

Bibliographie indicative

• Garima A, Mohan Y, Kumar S (2026). Digital Twin Applications in Agriculture: Emerging Prospects and Opportunities. In: Srivastav AL, Kumar N, Zinicovscaia I (eds) Digital Twin Technology for Sustainable Agriculture. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-95-5915-2_13

• Purcell W, Neubauer T (2023) Digital Twins in Agriculture: A State-of-the-art review. Smart Agricultural Technology. 3: 100094. https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100094