Tunisie: le climat court, l’agriculture marche

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

Le changement de paradigme agricole du XXIᵉ siècle

Il y a quelque chose de profondément paradoxal dans l’agriculture de notre temps. Nous n’avons jamais disposé d’autant de connaissances sur le vivant, de données sur les climats, les sols, les plantes et les écosystèmes, ni d’une telle puissance de calcul pour anticiper l’avenir. Et pourtant, au moment même où le climat accélère, une grande partie de nos systèmes agricoles continue de fonctionner selon une logique héritée d’un monde où le climat pouvait encore être considéré comme un cadre relativement stable.

Le climat, lui, n’attend pas. Il court. Et l’agriculture, souvent, marche encore.

La chaleur ne fait pas seulement monter les températures: elle accélère les pertes en eau, déplace les contraintes biologiques et peut frapper les cultures au moment précis où quelques jours de décalage suffisent à compromettre une floraison, une fécondation ou un remplissage du grain.

Le problème agricole devient ainsi, de plus en plus, un problème de synchronisation. Une variété performante hier peut ne plus l’être demain, non parce que son patrimoine génétique aurait changé, mais parce que l’environnement auquel elle était adaptée, lui, aura changé.

La question agricole du XXIᵉ siècle n’est donc plus seulement de produire dans un climat différent; elle est de décider aujourd’hui pour un environnement qui sera différent demain. C’est là que se joue le grand changement de paradigme.

Pendant longtemps, l’agriculture a essentiellement fonctionné selon une logique réactive: observer, constater, puis intervenir. Le déficit hydrique apparaissait, on ajustait l’irrigation. Le stress thermique survenait, on cherchait à en limiter les effets. Une maladie apparaissait, on intervenait.

Cette logique ne disparaît pas. Mais elle devient insuffisante face à un climat qui, lui, accélère. Une autre agriculture commence alors à émerger: mesurer, comprendre, modéliser, prédire, décider.

Le véritable enjeu n’est plus seulement de mieux réagir à ce qui arrive. Il est de développer la capacité à anticiper ce qui pourrait arriver et à préparer aujourd’hui les systèmes agricoles du climat de demain.

L’intelligence artificielle est en train de devenir notre nouveau météorologue

Pendant des décennies, la prévision météorologique s’est appuyée principalement sur des modèles numériques fondés sur les lois physiques de l’atmosphère. Aujourd’hui, une nouvelle génération de modèles apprend directement des gigantesques archives de données météorologiques, satellitaires et climatiques pour anticiper l’évolution de l’atmosphère.

L’intelligence artificielle permet désormais de produire certaines prévisions beaucoup plus rapidement. En 2025, le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) a ainsi intégré opérationnellement son système AIFS, fonctionnant parallèlement à son modèle physique traditionnel. Son système d’ensemble, mis en service quelques mois plus tard, permet d’explorer plusieurs scénarios possibles plutôt qu’une seule trajectoire.

Il ne s’agit donc pas de remplacer la physique par l’algorithme. Il s’agit de faire travailler ensemble la connaissance des lois naturelles et la capacité de l’intelligence artificielle à extraire des régularités dans des volumes de données devenus impossibles à explorer autrement. C’est d’ailleurs l’approche défendue aujourd’hui par l’Organisation météorologique mondiale: l’IA doit compléter, et non simplement remplacer, les outils traditionnels de prévision.

Pour l’agriculture, cette évolution est décisive. Car entre savoir qu’une vague de chaleur est probable et savoir ce qu’elle risque de faire à une culture donnée, sur un sol donné, à un stade biologique donné, il existe tout un monde de données à connecter.

La météo cesse alors d’être une simple information sur le temps qu’il fera. Elle devient une composante de l’intelligence agricole.

Et c’est précisément à cette frontière (entre ce que le climat annonce et ce que le vivant va faire) que commence la prochaine révolution agricole.

La plante est devenue une donnée

Un autre changement majeur est en train de se produire à l’interface du numérique et du vivant.

Nous avons d’abord appris à lire le génome des plantes, puis à comparer leur diversité génétique. Nous avons ensuite appris à suivre l’expression de leurs milliers de gènes, à explorer leurs protéines, leurs métabolites, leur microbiome et, progressivement, les interactions qui relient toutes ces dimensions à leur environnement.

Une espèce agricole n’est ainsi plus seulement décrite comme un ensemble de variétés inscrites dans un catalogue, chacune caractérisée par un rendement moyen et quelques caractères visibles.

L’espèce agricole apparaît désormais comme un système biologique complexe, organisée autour de ses gènes, de leurs fonctions, de ses réponses physiologiques et de ses interactions avec l’environnement. Ce système peut désormais être mesuré, caractérisé, comparé et, de plus en plus, modélisé.

Cette transformation change nécessairement la question que nous posons à l’agriculture. Hier, il s’agissait principalement d’identifier les variétés les plus performantes. Demain, il faudra être capable de déterminer quelles combinaisons génétiques et biologiques permettront à une plante de rester performante dans les environnements climatiques auxquels elle sera réellement confrontée.

La différence est considérable. Car nous passons progressivement d’une logique de sélection fondée sur le passé à une logique de sélection orientée vers le futur.

Pendant longtemps, améliorer une plante signifiait essentiellement sélectionner, parmi la diversité disponible, celles qui avaient démontré les meilleures performances. La puissance du numérique permet désormais d’aller plus loin: explorer simultanément des milliers de génomes, des millions de variations génétiques, une multitude de caractères et des environnements différents, afin d’identifier des relations que l’expérimentation seule ne pourrait explorer à la même vitesse ni à la même échelle.

L’intelligence artificielle intervient précisément à ce niveau. Elle ne remplace ni le biologiste ni l’expérimentation. Elle permet de faire émerger, dans des ensembles de données biologiques devenus gigantesques, des relations complexes susceptibles d’orienter la sélection.

La pangénomique, la génomique prédictive et les approches d’apprentissage automatique convergent ainsi vers une même ambition: ne plus seulement décrire la diversité du vivant, mais utiliser cette diversité pour anticiper les performances futures des cultures.
La sélection végétale commence alors à changer de nature : comprendre la diversité génétique, identifier les caractères utiles, modéliser leurs interactions, prédire les performances, puis sélectionner plus rapidement.

L’enjeu ultime n’est donc plus simplement de trouver les plantes les mieux adaptées au climat présent. Il est de commencer à identifier, parmi la diversité du vivant, celles qui pourront encore maintenir leurs performances lorsque le climat aura changé.
Autrement dit, nous ne cherchons plus seulement à sélectionner les plantes du monde que nous connaissons. Nous commençons à chercher celles du monde qui vient.

Des données au champ: l’agriculture comme système d’intelligence

La génomique ne peut suffire à penser l’agriculture, car une plante ne vit pas dans son génome. Elle vit dans un sol, avec de l’eau, des microorganismes, une température, une atmosphère et une communauté biologique. Elle ne cesse d’interagir avec cet environnement, et c’est précisément de cette interaction que dépend une grande partie de sa performance.

C’est pourquoi l’agriculture de demain ne pourra plus penser séparément le génome, le climat, le sol et le champ. Le génome renseigne sur un potentiel biologique ; le transcriptome sur la manière dont ce potentiel se déploie en réponse à l’environnement; le microbiome sur une partie de l’écosystème invisible qui accompagne la plante. Les capteurs, les satellites et les données météorologiques décrivent, quant à eux, le monde dans lequel cette plante doit fonctionner.

Pris séparément, chacun de ces niveaux apporte une information. Connectés, ils commencent à produire une intelligence.
C’est là que l’intelligence artificielle prend tout son sens : non pas simplement analyser davantage de données, mais apprendre à faire dialoguer des dimensions qui ont longtemps été étudiées séparément. Le climat, le sol, la plante, le génome, le microbiome, l’eau, les pratiques agricoles : autant de fragments d’un même système que les outils numériques permettent désormais de rapprocher.

L’agriculture cesse alors progressivement d’être une juxtaposition de mesures pour devenir un système intégré de connaissance et de prédiction.

C’est dans cette perspective que prend tout son sens le concept de jumeau numérique agricole. Il ne s’agit pas d’une simple représentation virtuelle d’un champ, mais de la possibilité de construire une représentation dynamique d’un système agricole réel, suffisamment riche pour simuler son comportement sous différentes conditions.

Que se passerait-il si la température augmentait ? Si la pluviométrie diminuait? Si la salinité progressait? Si une autre variété était implantée? Si l’irrigation était réduite? Si une maladie apparaissait? Ou si une vague de chaleur survenait au moment de la floraison?

La question n’est plus seulement de savoir ce qui s’est passé, ni même ce qui se passe.

Elle devient: que pourrait-il se passer?

C’est peut-être là l’un des changements les plus profonds introduits par le numérique dans l’agriculture : la possibilité de simuler avant de subir.

Pendant des millénaires, l’agriculteur a dû composer avec l’incertitude du ciel, du sol et du vivant. Le XXIᵉ siècle ne supprimera pas cette incertitude. Il nous donne cependant des moyens nouveaux pour la modéliser et l’intégrer dans la décision.
L’agriculture pourrait ainsi entrer dans une nouvelle ère: celle où l’on ne se contente plus de cultiver le présent, mais où l’on commence à préparer scientifiquement le champ à son avenir.

Et la Tunisie dans tout cela?

La Tunisie ne part pas de zéro. Des compétences existent dans l’agriculture de précision, la télédétection, la génétique et la génomique, la modélisation et l’adaptation au changement climatique. Des données sont produites, des dispositifs de suivi existent, des chercheurs travaillent déjà sur plusieurs de ces fronts.

Le problème est ailleurs: dans notre capacité à les connecter stratégiquement.

Avons-nous construit une véritable intelligence agricole nationale capable de faire dialoguer ces compétences, ces données et ces technologies pour éclairer la décision ?

Avons-nous suffisamment rapproché les données météorologiques, agricoles, pédologiques et de biodiversité?

Avons-nous suffisamment rapproché la recherche académique des systèmes opérationnels d’aide à la décision?

Ces questions ne relèvent plus seulement de la recherche scientifique. Elles relèvent désormais d’une politique publique d’intelligence agricole.

La difficulté pour la Tunisie n’est donc pas de manquer de savoir. Elle est de le connecter, de l’inscrire dans une vision stratégique et de le transformer en décision.

La Tunisie ne peut plus seulement prier pour qu’il pleuve

Notre rapport à l’incertitude climatique doit lui aussi changer.

Nous avons longtemps considéré la météorologie comme un moyen de savoir s’il pleuvra demain. Et lorsque la pluie se fait attendre, il ne reste parfois plus qu’à regarder le ciel, espérer… ou prier pour qu’il pleuve.

Cette scène, à la fois familière et presque anachronique, dit quelque chose de notre rapport traditionnel au climat: nous avons appris à attendre le verdict du ciel beaucoup plus qu’à anticiper ses conséquences.

Or, dans une agriculture confrontée à des conditions de plus en plus variables, l’anticipation météorologique devient une infrastructure économique.

Prévoir une vague de chaleur, c’est anticiper un risque agricole. Prévoir un déficit hydrique, c’est préparer une décision d’irrigation. Prévoir des conditions favorables à un incendie, c’est anticiper un risque territorial. Prévoir des conditions propices au développement d’un agent phytopathogène, c’est anticiper un risque biologique.

La météo cesse alors d’être une simple information sur le temps qu’il fera. Elle devient une composante de la décision.

Mais l’étape véritablement stratégique est encore devant nous: connecter la prévision du climat à la réponse du vivant.

• Que va faire le climat?
• Que va faire la plante?
• Que devons-nous faire?

C’est cette chaîne complète, du climat à la biologie, de la prévision à la décision, qu’une politique agricole moderne devrait être capable de construire.

Car l’enjeu n’est plus seulement de savoir s’il va pleuvoir. Il est de savoir ce que nous devons faire lorsqu’il ne pleuvra pas.

Passer de la bureaucratie agricole à l’intelligence agricole

La Tunisie a longtemps pensé son agriculture en termes de production, de superficies, de rendement, d’irrigation, de prix, de subventions et d’approvisionnement. Ces dimensions restent évidemment essentielles. Mais elles appartiennent encore largement à une conception de l’agriculture comme secteur à administrer.

Or, le XXIᵉ siècle nous oblige à la considérer aussi comme un système complexe à anticiper.

Ce changement suppose une autre culture de la décision publique. Car le climat, lui, ne dépose pas de dossier. Il ne demande pas d’autorisation. Il agit.

Lorsque la décision agricole intervient après que le risque s’est matérialisé, elle n’est plus une décision préventive : elle devient une réponse tardive à un événement déjà survenu. Nous ne pouvons plus gérer un système aussi sensible aux variations climatiques avec des mécanismes conçus principalement pour administrer le présent.

Il faut désormais ajouter à notre politique agricole une dimension devenue stratégique: la capacité prédictive.

Un pays qui connaît ses sols, ses ressources génétiques, ses variétés, ses ressources hydriques, ses conditions climatiques et ses données agricoles possède quelque chose de plus précieux qu’une collection de statistiques. Il possède les éléments constitutifs d’une intelligence agricole nationale.

Cette intelligence doit permettre de passer de la donnée à la connaissance, de la connaissance à la prédiction, puis de la prédiction à la décision.

C’est peut-être cela, au fond, la véritable agriculture de précision : la capacité politique à anticiper les trajectoires du système agricole et à décider à temps. Autrement dit, construire un système de décision capable de courir à la même vitesse que le problème qu’il doit résoudre.

Conclusion: une nouvelle souveraineté agricole

Au XXIᵉ siècle, la souveraineté agricole ne dépendra plus seulement de nos terres, de notre eau ou de nos semences. Elle dépendra aussi de notre capacité à maîtriser nos données, à produire nos propres connaissances et à les transformer en décisions anticipatives.

La souveraineté alimentaire de demain sera donc aussi scientifique et computationnelle.
Car lorsque le climat court, la véritable question n’est plus de savoir comment réagir à sa course. C’est de savoir si nous sommes capables de courir avec lui.

Dhia Bouktila
Professeur de Génétique à l’Université de Monastir
Spécialiste en génomique appliquée aux systèmes agricoles et environnementaux et en philosophie des sciences