Approche pluridisciplinaire à TETIS

Entre sciences sociales (USIG), sciences des données (MISCA) et télédétection (ATTOS)

Descriptif

L'initiative Land Matrix (LMI) est une initiative mondiale indépendante de surveillance des terres, composée d'un certain nombre de partenaires mondiaux et régionaux. LMI a été créée en 2009 pour pallier le manque de données solides sur les acquisitions de terres à grande échelle (ATGEs), et la première version de la base de données Land Matrix a été lancée en avril 2012, fournissant une vue d'ensemble systématique des investissements agricoles à grande échelle. Le CIRAD, membre fondateur, reste toujours fortement impliqué, historiquement au travers de l’UMR ArtDev et depuis plusieurs années de l’UMR TETIS.
Le Sénégal est un terrain privilégié. L’Initiative Land Matrix y appuie l’Observatoire National de la Gouvernance Foncière (ONGF) au travers du Bureau d’Analyses Macro-Economiques de l’Institut Sénégalais de Recherches Agricoles, partenaire historique de l’unité TETIS et membre du comité technique de l’ONGF.
Trois articles scientifiques ont récemment été publiés et rendent comptent d’un investissement collectif et multidisplinaire sur la question des observatoires et des données sur les ATGEs.
L’article de Quentin Grislain et Jérémy Bourgoin propose un cadrage sur la thématique et analyse le décalage existant entre discours et pratiques autour des observatoires fonciers. Les auteurs révèlent les jeux d'acteurs et les luttes institutionnelles pour leur mise en œuvre, et soulignent qu’au-delà des logiques de bonne gouvernance de la terre et des ressources qu’elle porte, les observatoires sont vecteurs de concurrences entre territoires et entre acteurs.Ils développent à cette occasion une approche de recherche qualitative qui combine les perspectives des études des sciences et des techniques, de la géographie politique et de la sociologie de l'action publique.
L’article de Jérémy Bourgoin et al. pose la question suivante : qu’en est-il réellement des acquisitions de terres à grande échelle quand on cherche à prendre en considération tous les types d’acteurs et de territoires, au-delà de ceux qui sont médiatisés, notamment, et de ceux qui marquent l’attention (acteurs médiatiques). Les auteurs analysent ici la dynamique temporelle des investissements. Les résultats issus d’analyses statistiques et de travaux préliminaires en science des données, permettent d’avoir un regard plus systémique sur les investissements au niveau national. Ceux-ci rendent compte d’un état des lieux des acquisitions de terres et permet une meilleure compréhension des acteurs à l’origine des processus, de leurs dynamiques spatiales et temporelles, mais aussi de leurs impacts, notamment en terme de conversion d’espaces sylvo-pastoraux vers des espaces agricoles.
Enfin, l’article de Yasmine Ngadi et al. mobilise partiellement la base de connaissance proposée par l’article précédent pour développer un outil de détection des espaces de changement à grande échelle par télédétection, avec un focus sur les ATGEs agro-industrielles. L’approche, non -supervisée, se base sur l’utilisation de séries temporelles longues et denses de NDVI (produit MOD13Q1 MODIS), sur lesquelles sont appliquées un algorithme de détection de changements structurels (breakpoints), combiné à une mesure de similarité permettant la sélection du breakpoint lié au plus grand changement de « forme » / saisonnalité (longueur de la saison, durée, amplitude). Les changements ainsi détectés sont représentés spatialement et permettent de mettre en évidence l’installation d’ATGEs. Ces outils ne cherchent pas à se substituer à des acteurs de terrains, mais permettraient au contraire de les épauler pour un suivi dynamique et une détection des espaces de changement.
Land Matrix fournit à l’UMR TETIS un cadre institutionnel et thématique permettant l’exploration de croisements méthodologiques et la recherche de pluridisciplinarité.

Références aux articles

Grislain Q., Bourgoin J. (2023).
Land observatories, discourses and struggles beyond the smokescreen. A case study in Senegal. Land Use Policy 132, 106783.
Voir le lien
Bourgoin J.,  Diop D., Jahel, Interdonato R.,  Grislain Q. (2023).
Beyond land grabbing narratives, acknowledging patterns and regimes of land control in Senegal. Land Use Policy 131, 106753.
Voir le lien
Ngadi Scarpetta Y., Lebourgeois V., Laques A.-E., Dieye M., Bourgoin J., Bégué A. (2023).
BFASTm-L2, an unsupervised LULCC detection based on seasonal change detection – An application to large-scale land acquisitions in Senegal. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 121, 103379.
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