Projets lownum UTC/IS03

L’agroécologie repose sur l’adaptation des pratiques agricoles aux conditions locales (climat, sol, biodiversité, contraintes socio-économiques), et valorise les capacités d’observation, d’essai, de partage et d’adaptation des producteurs. Dans ce cadre, chaque ferme devient un site d’expérimentation à part entière, contribuant à une intelligence collective distribuée.

De manière implicite, cette dynamique appelle des outils de décision séquentielle : faut-il retenter cette méthode de semis ? Tester une nouvelle variété ? Continuer une pratique qui a donné de bons résultats, ou explorer une autre ? Ces choix sont typiques des problématiques traitées par l’apprentissage par renforcement, les bandits multi-bras ou les modèles markoviens.

Cependant, les outils numériques qui accompagnent ces algorithmes sont souvent inadaptés :

• trop gourmands en connectivité et infrastructures numériques,

• peu transparents pour les utilisateurs,

• conçus dans une logique descendante.

Ce projet vise à concevoir des processus de lowtechisation pour l’aide à l’expérimentation et à la recommandation agroécologique, accessibles, compréhensibles, adaptables aux contextes du Nord comme du Sud.

Ce projet vise à offrir des processus de lowtechisation favorisant l’expérimentation agricole locale. L’objectif est de proposer des outils favorisant la collecte de données de terrain, de matérialiser des algorithmes d’aide à la décision dans des formes tangibles (papier, objets manipulables, SMS), de concevoir des interfaces adaptées aux contextes faiblement connectés, et de permettre un usage dans les pays du Sud

• Offrir des outils sobres et appropriables d’aide à l’expérimentation et au partage de pratiques agroécologiques.

• Rendre les logiques algorithmiques compréhensibles et manipulables via des dispositifs physiques ou analogiques.

• Permettre la recommandation contextuelle, distribuée, sans dépendre d’applications ou d’infrastructures cloud.

• S’orienter vers des usages dans les Suds, dans des contextes de faible connectivité, de ressources matérielles limitées, et de savoirs locaux riches.

Projet encadré par Odalric-Ambrym Maillard, chercheur en apprentissage séquentiel (bandits, MDPs) appliqué à l’aide à l’expérimentation, dans un contexte d’agroécologie.

Conception d’un carnet papier robuste, imprimable localement, permettant à l’agriculteur de consigner :

• ses pratiques (semis, associations, traitements, types de sol),

• ses observations (croissance, ravageurs, rendement),

• ses ressentis (facilité, observations subjectives).

Chaque entrée est structurée avec des symboles simples (icônes, glyphes, couleurs, QR codes à cocher) permettant une saisie rapide et intuitive. En fin de journée ou de semaine, le carnet peut être scanné via une interface minimale (caméra USB, appli web, smartphone occasionnel) pour produire des données structurées exploitables par un moteur de recommandation.

La technologie actuelle permet une reconnaissance fiable avec des bibliothèques open source comme Tesseract ou ZBar, même hors ligne, mais on pourra analyser cet usage d’un point de vue lowtech.

Question centrale : Comment concevoir un carnet qui soit à la fois intuitif, robuste, lisible pour un humain… et lisible pour un système de reconnaissance automatique (OCR, codes visuels) ?

Concevoir un système distribué et léger permettant à des agriculteurs :

• d’envoyer par SMS des retours d’expérience. On pourra imaginer un système de code pour simplifie la saisie (ex. : “TRF SEM2 +” = trèfle semé deuxième quinzaine, bon résultat).

• de recevoir par SMS des recommandations contextualisées en se basant sur les données collectées localement. Par exemple : « À votre altitude, le semis de trèfle tardif a donné 70% de couverture ». On pourra imaginer un sytème de code (ex. : “À votre altitude, 70% des tests TRF SEM1 ont réussi”)

Ces recommandations sont basées sur une agrégation distribuée des données d’autres utilisateurs dans des zones ou contextes proches (climat, type de sol, altitude…). L’algorithme peut être simple (fréquence pondérée, UCB simplifié, etc.), hébergé sur un serveur local sobre (Raspberry Pi, modem GSM, Linux offline). Ce système peut fonctionner sans smartphone ni internet, compatible avec les réseaux 2G, dans une logique frugale pensée pour les zones rurales isolées.

Le système fonctionne sans smartphone, sans appli, sans cloud, et peut être couplé à un carnet papier ou à des sessions collectives de retour d’expérience (ex. radios locales, réunions coopératives).

Le projet inclut le développement de dispositifs physiques (roue de décision, tableau à jetons, cartes à coder) représentant un algorithme de type bandit ou d’apprentissage adaptatif (cf Optimal Thompson Sampling strategies for support-aware CVaR bandits) en version manipulable physiquement. Par exemple, des jetons peuvent représenter la fréquence d’un type d’essai et sa réussite, permettant de visualiser les pratiques les plus prometteuses. Des abaques peuvent représenter des fonctions numériques. Ce dispositif vise à rendre accessibles les logiques probabilistes d’exploration/exploitation à des groupes de travail ou des collectifs d’agriculteurs, dans un but d’appropriation de ces techniques séquentielles.

Exemple :

• chaque “option” (ex. type de semis, date) est représentée par une carte ou un récipient ;

• des jetons, symboles ou poids permettent de moduler la probabilité d’essai (plus il y a de succès, plus la probabilité augmente) ;

• pour l’algorithme UCB (cf UCB for Beginners), un abaque pourra représenter \sqrt{2\log(t)/N} selon N et t.

• le tout est facilement partageable et compréhensible en collectif.

L’objectif est de rendre visible et compréhensible une stratégie d’exploration, pour appuyer des décisions collectives (ex. en réunion de coopérative) et l’appropriation de ces outils. In fine, l’inférence algorithmique (par bandits ou recommandations contextuelles) est bien réalisée sur un système numérique centralisé, tandis que ces représentations physiques servent d’interface explicable et robuste, favorisant l’appropriation locale et la prise de décision sur le terrain.

NB : A ce jour, très peu d’initiatives en agriculture associent spécifiquement appropriation tangible d’algorithmes séquentiels et aide à la décision collective.

Les différents modules sont regroupés dans un kit reproductible : carnet imprimable, guides d’interprétation des symboles, modèle de serveur de recommandation local, documentation pour utilisation en coopérative ou lycée agricole.

• carnet imprimable,

• fiches de codage pour SMS ou radio,

• modules numériques open-source (lecture de carnet, serveur SMS),

• guide de mise en place locale (coopérative, groupement d’agroécologistes, lycée agricole).

Le kit est open-source et adapté à l’usage dans des contextes variés : exploitations familiales, écoles paysannes, zones rurales isolées, projets Sud-Nord de science citoyenne, avec la possibilité de le diffuser par impression locale ou via clé USB.