Agriculture régénératrice : l’IA pour enfin la mesurer

En 2025, « agriculture régénératrice » est partout : sur les packagings, dans les appels d’offres des industriels, dans les dossiers RSE, et jusque dans les discussions de comptoir entre producteurs. Le problème, c’est qu’on parle souvent du même mot pour décrire des réalités très différentes. Résultat : la promesse devient floue… et la confiance s’effrite.

Ce flou n’est pas anodin. Quand un terme sert à la fois à parler de couverts végétaux, de non-labour, d’agroforesterie ou de pâturage tournant, on finit par comparer des pommes et des betteraves. Et quand les critères varient d’un acteur à l’autre, on ouvre la porte au greenwashing—parfois sans mauvaise intention, juste faute de standards.

Voici la position que je défends : on ne “définira” pas l’agriculture régénératrice uniquement avec des slogans ou des labels. On la définira en la mesurant, de manière robuste, contextualisée et vérifiable. Et c’est précisément là que l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire peut aider : pas pour « faire joli », mais pour rendre les pratiques comparables, auditables et pilotables.

Pourquoi l’agriculture régénératrice reste difficile à définir

Parce qu’elle est devenue un parapluie marketing plus qu’un référentiel technique. À l’origine, l’idée est simple : restaurer les fonctions écologiques des agroécosystèmes (sol, biodiversité, cycles de l’eau et des nutriments) tout en assurant une production viable. Dans les faits, le terme couvre un spectre très large de pratiques.

On retrouve souvent :

• Couverts végétaux et allongement des rotations
• Réduction du travail du sol (non-labour, semis direct)
• Agroforesterie et haies
• Réduction des intrants (engrais minéraux, phytos)
• Pâturage tournant et gestion fine de l’herbe

Le souci : une pratique “vertueuse” dans un contexte peut être contre-productive dans un autre. Le non-labour, par exemple, peut améliorer la structure du sol et limiter l’érosion… mais peut aussi entraîner un recours accru aux herbicides selon les systèmes. Pareil pour l’élevage : certains pâturages bien gérés soutiennent la biodiversité locale, d’autres systèmes restent très émetteurs et consommateurs de surface.

Autrement dit : la régénération n’est pas une case à cocher, c’est une performance à démontrer.

Le piège du “un seul indicateur”

Se focaliser sur un indicateur unique (souvent le carbone du sol) simplifie à l’excès. Le carbone est important, mais :

• il varie fortement selon le type de sol et le climat,
• il évolue lentement (donc difficile à piloter à court terme),
• il peut masquer d’autres impacts (eau, biodiversité, qualité nutritionnelle, conditions de travail).

Une agriculture vraiment régénératrice devrait regarder un système dans son ensemble : sol + eau + biodiversité + climat + viabilité économique + dimension sociale.

Ce qu’une définition “utile” doit contenir (et ce que l’IA peut y apporter)

Une définition utile sert à décider. À décider quoi financer, quoi acheter, quoi labelliser, quoi améliorer sur une exploitation. Pour ça, il faut un cadre qui soit à la fois exigeant et praticable.

Je recommande un modèle en trois étages :

1. Pratiques (inputs) : ce qui est mis en œuvre (couverts, rotations, pâturage tournant, etc.)
2. Résultats (outcomes) : ce qui change réellement (érosion, infiltration, biodiversité, rendements stables, etc.)
3. Impacts (impacts) : bilan climatique, qualité de l’eau, résilience aux sécheresses, etc.

L’IA devient utile à chaque étage.

1) Prouver les pratiques : capteurs, satellite, traçabilité

L’IA est excellente pour détecter et vérifier des signaux faibles. Exemples concrets :

• Imagerie satellite + vision par ordinateur : détection des couverts végétaux, estimation de la biomasse, suivi de la couverture des sols en hiver
• Données machines agricoles : cartographie des interventions (semis, fertilisation, travail du sol) et cohérence des itinéraires techniques
• Traçabilité lots-parcelles : relier une matière première à un contexte agronomique réel, pas seulement à une déclaration

Cela ne remplace pas l’agronome. Ça réduit le coût de la preuve, et ça évite de reposer uniquement sur des déclaratifs.

2) Mesurer les résultats : passer du “on fait” au “ça marche”

C’est le cœur du sujet. Une exploitation peut appliquer des pratiques « régénératrices » sans améliorer ses fonctions écologiques (ou en les améliorant seulement sur une partie des parcelles).

L’IA aide à suivre des indicateurs intermédiaires plus pilotables que le carbone seul, par exemple :

• Risque d’érosion (croisement pente, couverture du sol, événements pluie)
• Indicateurs de stress hydrique via télédétection
• Diversité de rotation et diversité fonctionnelle des couverts
• Stabilité des rendements (variabilité interannuelle)

Un point clé : l’IA permet la comparaison “à contexte égal”. Comparer deux parcelles n’a aucun sens si l’une est en limon profond en plaine et l’autre sur coteau séchant. Les modèles peuvent intégrer des variables de sol, climat et historique cultural pour produire des évaluations plus justes.

3) Évaluer les impacts : ACV, bilan GES, eau, biodiversité

Quand on parle d’achats responsables ou de financement, l’impact compte plus que l’intention. Les chaînes agroalimentaires veulent des réponses quantifiées : empreinte carbone, risque eau, contribution à la biodiversité.

L’IA peut accélérer et fiabiliser des démarches comme :

• ACV (analyse de cycle de vie) assistée par données terrain (au lieu de facteurs d’émission génériques)
• Modèles de bilan azote pour réduire les pertes (lessivage, volatilisation)
• Scoring multi-critères (climat + eau + sols + biodiversité)

L’idée n’est pas de noyer les équipes sous des dashboards. L’idée est de créer un langage commun chiffré entre producteurs, coopératives, industriels, banques et assureurs.

Standardiser sans écraser la diversité des fermes

Le bon standard n’impose pas une recette, il impose une méthode de preuve. C’est l’erreur classique : vouloir une définition unique qui dicterait les mêmes pratiques partout. Or, la régénération dépend du contexte.

Ce qui marche mieux :

• Des objectifs (ex. couverture du sol, amélioration de l’infiltration, réduction du risque érosion)
• Des indicateurs vérifiables (mesures + télédétection + audits)
• Des trajectoires (progrès sur 3 à 5 ans, pas “tout ou rien”)

L’IA s’insère naturellement dans cette logique de trajectoire : elle aide à établir un point de départ, à détecter les progrès, et à attribuer des résultats à des changements de pratiques.

Un mot sur les labels

Les certifications peuvent jouer un rôle utile—si elles évitent deux travers :

1. Le label “bonus” qui s’ajoute à l’existant sans prouver l’impact réel
2. Le label “usine à gaz” impossible à maintenir pour une exploitation de taille moyenne

L’IA peut rendre les labels plus crédibles en automatisant une partie de la preuve (télédétection, cohérence des itinéraires) et en ciblant les audits sur les points à risque.

“Régénératif” peut aussi être technologique (et c’est OK)

Associer “régénératif” à “rustique” est une erreur. Certaines innovations très technologiques peuvent servir des objectifs de restauration écologique.

Dans l’agroalimentaire, on voit déjà des approches qui déplacent le débat :

• Agriculture de précision : appliquer la bonne dose au bon endroit (et éviter le surplus)
• Outils d’aide à la décision (OAD) dopés à l’IA : prédire maladies, optimiser irrigation, piloter fertilisation
• Nouvelles filières (fermentation de précision, ingrédients alternatifs) : elles posent des questions légitimes sur l’usage des terres, l’énergie, et la résilience

La boussole reste la même : réparer des fonctions (sol, eau, biodiversité) tout en assurant une production soutenable. Le moyen n’a pas besoin d’être “romantique” pour être utile.

Questions fréquentes (et réponses franches)

L’IA peut-elle “certifier” qu’une ferme est régénératrice ?

Non, pas seule. L’IA peut fournir des preuves, des estimations et des alertes. La certification exige aussi des règles, des audits et une gouvernance. Mais sans IA, la preuve à grande échelle coûte trop cher.

Quels indicateurs prioriser pour éviter les débats sans fin ?

Commencez par un petit panier d’indicateurs robustes et actionnables, puis élargissez. Un bon trio de départ : couverture du sol, risque érosion/eau, et trajectoire d’intrants (azote/phytos) contextualisée.

Est-ce réservé aux grosses exploitations équipées ?

Ça ne devrait pas. Les solutions les plus utiles s’appuient sur satellite + quelques données simples (rotation, dates d’intervention, analyses de sol). Le “tout capteur partout” est rarement nécessaire.

Passer à l’action en 90 jours (producteurs, coopératives, industriels)

Si vous voulez avancer vite sans vous perdre, voici un plan réaliste.

1. Choisir un périmètre : 1 filière, 1 bassin, 50 à 200 parcelles
2. Fixer 5 indicateurs maximum (multi-critères, pas seulement carbone)
3. Mettre en place la collecte minimale : historique cultural, interventions, analyses sol disponibles
4. Ajouter la couche télédétection : couverture du sol, biomasse, stress hydrique
5. Définir une trajectoire : objectifs par palier sur 3 ans
6. Organiser la preuve : contrôles ciblés, audits légers, documentation standard

Ce type de pilote produit généralement deux bénéfices immédiats : un langage commun entre acteurs et des décisions plus nettes (investir où l’impact est mesurable).

Régénératif, ça se prouve—et l’IA rend ça possible

L’agriculture régénératrice a un vrai potentiel, mais seulement si le secteur accepte une règle du jeu simple : on arrête de confondre intentions, pratiques et impacts. Sans cadre commun, le mot se videra, comme tant d’autres avant lui.

Dans notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire », j’aime revenir à une idée très concrète : l’IA n’a de valeur que si elle réduit une incertitude coûteuse. Ici, l’incertitude porte sur une question centrale : qu’est-ce qui régénère vraiment, où, et à quel coût ?

La prochaine étape logique, c’est de bâtir des référentiels multi-critères compatibles avec la réalité des fermes—et de les outiller avec des données (satellite, terrain, chaînes d’approvisionnement) et des modèles explicables. Si vous deviez définir “régénératif” pour votre filière demain, quel indicateur refuseriez-vous de laisser au marketing ?