Développement d’un outil d’aide à la décision pour optimiser le pâturage des végétations spontanées en s’appuyant sur une classification fonctionnelle des ressources pastorales

• Titre : « Développement d’un outil d’aide à la décision pour optimiser le pâturage des végétations spontanées en s’appuyant sur une classification fonctionnelle des ressources pastorales », Institut Agro Montpellier & AgroParisTech.
• Doctorante : Elisa Deschamps.
• Unité de rattachement : INRAE, SELMET (Systèmes d’élevage méditerranéens et tropicaux).
• Co-encadrement :
  • Magali Jouven, Institut Agro Montpellier, SELMET (Systèmes d’élevage méditerranéens et tropicaux) ;
  • Lucile Sautot, AgroParisTech, TETIS (Information Spatiale au service des Territoires et de l'Environnement).
• École doctorale : GAIA, Université de Montpellier.
• Durée du projet : 2023 - 2026.

Résumé du projet :

Le pâturage des végétations spontanées renvoie à de nombreux enjeux (agroécologie, changement climatique, biodiversité, ...) mais reste marginal, car sa valeur pour l'alimentation des troupeaux est mal connue. L'objectif de la thèse est de poser les bases d'un outil pour caractériser la ressource pastorale dans un contexte donné en vue d'optimiser la conduite du pâturage et de la complémentation. Pour ce faire, il s'agira de combiner trois approches : (1) dans un premier temps, la SPIR sur échantillons frais couplée à des observations de comportement alimentaire permettra de constituer une base de données d'aliments pâturés et de classifier ceux-ci selon leur fonction dans l'alimentation ; (2) cette classification sera mise en regard des représentations des éleveurs et bergers, pour harmoniser savoirs scientifiques et savoirs locaux; (3) ces deux types de savoirs serviront à développer un outil décisionnel proposant une représentation simple et partagée de la ressource pastorale, qui puisse être support de discussions et prise de décision pour la diversité d'acteurs du pastoralisme. Il s'agit ci de mobiliser le numérique pour produire des savoirs scientifiques à relier aux savoirs locaux, et les rendre opérationnels pour l'aide à la décision et le développement de systèmes économes, autonomes.