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Un outil de prédiction dédié à la 
recherche appliquée : BIOTAXA pour 
prédire de la valeur écologique de la 
parcelle au territoire. 
Christian Bockstaller (INRA LAE Nancy-Colmar), Jean-Etienne Scholl (IDELE), Vincent Manneville (IDELE) 
Avec la participation de : 
Pauline Kaeuffer (INRA LAE Nancy-Colmar), , Bernard Amiaud (Université Lorraine EEF Nancy), Bertrand 
Dumont (INRA UMRH Clermont), Anne Farruggia (INRA UMRH Clermont), Ferrand Marion (IDELE)
Introduction
Contexte 
• 1ère partie du projet INDIBIO : 
Indicateurs élémentaires (indirects) 
pratiques agricoles 
Source : http://www.pixelagri.be// 
infrastructures agro-écologiques 
Source : http://www.paysan-breton.fr/ 
Indicateurs directs (d’état)
Problématique 
• Les indicateurs d’état ne peuvent pas être mesurés en 
routine sur les exploitations agricoles: 
• Quelle relation entre indicateurs indirects (de pratiques) et 
indicateurs directs de la biodiversité 
?
Objectifs 
• Développer des indicateurs prédictifs: 
• Utilisant l’information sur les pratiques agricoles (et IAE) 
• Estimant un effet sur les groupe taxonomiques étudiés dans 
INDIBIO 
• Pour conseillers et agriculteurs 
• Evaluation de l’impact sur la biodiversité sur exploitations agricoles 
• Analyse des pratiques : que se passe-t-il si je change telle pratique ?
Démarche
Démarche de construction 
• Plusieurs indicateurs basés sur l’expertise (Bockstaller et al. 2011) 
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0 (défavorable) et 10 (favorable) 
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à 300 m 
J10 J18 1,1 1,7 0,5 ha 5,6 ha 0% 13% 0% 40%
PRESENTATION DU 
PROTOTYPE
Entrer les données 
Résultats 
(nombre colonnes=5) 
Informations générales sur l’exploitation 
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• Régions de provenance: 
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Basse Normandie 
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Auvergne 
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Lombrics : 
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• Des indicateurs bâtis sur des relations statistiques 
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  • 1. Un outil de prédiction dédié à la recherche appliquée : BIOTAXA pour prédire de la valeur écologique de la parcelle au territoire. Christian Bockstaller (INRA LAE Nancy-Colmar), Jean-Etienne Scholl (IDELE), Vincent Manneville (IDELE) Avec la participation de : Pauline Kaeuffer (INRA LAE Nancy-Colmar), , Bernard Amiaud (Université Lorraine EEF Nancy), Bertrand Dumont (INRA UMRH Clermont), Anne Farruggia (INRA UMRH Clermont), Ferrand Marion (IDELE)
  • 3. Contexte • 1ère partie du projet INDIBIO : Indicateurs élémentaires (indirects) pratiques agricoles Source : http://www.pixelagri.be// infrastructures agro-écologiques Source : http://www.paysan-breton.fr/ Indicateurs directs (d’état)
  • 4. Problématique • Les indicateurs d’état ne peuvent pas être mesurés en routine sur les exploitations agricoles: • Quelle relation entre indicateurs indirects (de pratiques) et indicateurs directs de la biodiversité ?
  • 5. Objectifs • Développer des indicateurs prédictifs: • Utilisant l’information sur les pratiques agricoles (et IAE) • Estimant un effet sur les groupe taxonomiques étudiés dans INDIBIO • Pour conseillers et agriculteurs • Evaluation de l’impact sur la biodiversité sur exploitations agricoles • Analyse des pratiques : que se passe-t-il si je change telle pratique ?
  • 7. Démarche de construction • Plusieurs indicateurs basés sur l’expertise (Bockstaller et al. 2011) • Dans INDIBIO Etat de l’art • Construction à partir des jeux de données Choix des données % variance expliquée Choix des seuils Vérification cohérence
  • 8. BIOTAXA : Structure des indicateurs Mise en classes « défavorable/favorable » Exprimé sous de note entre 0 (défavorable) et 10 (favorable) Utilisation classe floue PASSAGE PROGESSIF Diversité taxonomique Contexte parcellaire Contexte paysager Pratiques Pas d’équation complexe Règles « si alors » en langage courant Echelle de performance connue 0 100 Nmin F D 15 indicateurs pour 5 groupes taxonomiques * 3 régions
  • 9. Exemple d’1 indicateur Forme parcelle Densité d’alignement arbres à 300 m Date première utilisation Diversité Floristique Auvergne Surface parcelle Densité vergers à 300 m J10 J18 1,1 1,7 0,5 ha 5,6 ha 0% 13% 0% 40%
  • 11. Entrer les données Résultats (nombre colonnes=5) Informations générales sur l’exploitation (nombre colonnes =72) Surface pastorale (ha) N°Parcelle Informations générales Données pour calcul (nombre colonnes=17) Indice utilisation herbe (influe sur oiseaux) P minéral (kg P2O5/ha/an) (influe sur verres de terre)
  • 12. Présentation des résultats Choix des parcelles Résultats Figure des résultats Radar
  • 13. Simulateur Entrée des valeurs : pour répondre une question : « que se passe-t-il si je change telle pratique ? » Explication du résultat : degré appartance à la classe « favorable » (entre 0 et 1) Résultat de l’indicateur (entre 0 et 10) Simulateur
  • 14. Calcul sur 40 exploitations
  • 15. Jeux de données • Données issues de 40 fermes • Régions de provenance: • Bretagne • Pays de la Loire • Poitou-Charentes • Limousin • Auvergne • Bourgogne • Lorraine Zone de calcul Basse Normandie Basse Normandie Basse Normandie Auvergne Auvergne Champagne-Lorraine Champagne-Lorraine
  • 16. Résultats Lombrics : Auv»BNOLCA Flore BNO Auv »LCA Oiseaux : AuvBNO » LCA Chiroptères BNO AUV LCA Bourdons : Auv BNO LCA
  • 17. Conclusions • Des indicateurs bâtis sur des relations statistiques • Limite les choix subjectifs des experts • Problème d’extrapolation • Amélioration des indicateurs • Prise en compte de l’environnement de la parcelle • Un prototype d’outil sous forme Excel • Montage d’un projet pour développement d’un outil convivial • Un outil dans l’état actuel pour la recherche appliquée
  • 18. Merci pour votre attention Remerciement : CASDAR