Les auteurs de mon étude Simulation de l’impact des aléas climatiques sur les décisions des éleveurs et sur la durabilité des élevages de bovins allaitants : modèle en programmation mathématique (dyball) Les auteurs de mon étude Claire Mosnier INRA, UMR1213 Herbivore, F-63122 Saint-Genès Champanelle

Introduction : pourquoi considérer les risques? Si les risques affectent le fonctionnement et/ou les profits de l’exploitation Pour analyser la durabilité des systèmes agricoles en présence d’ aléas Pour mieux simuler les choix de production si + Les éleveurs ont des moyens pour réduire leur exposition à ces risques ou pour réduire leurs effets + Les éleveurs ont de l’aversion pour les risques ou les évènements favorables ne compensent pas les évènements défavorables OU le risque est asymétrique

Introduction : l’aléa climatique en élevage Gestion des risques climatiques : Aléas t Anticipation Observation/ réalisation Plan prévisionnel: Choix de moyen et longs termes Ajustements: Adaptation de court terme / aléa - Utilisation finale des cultures et prairies - Achats/vente d’aliment - Alimentation et Ventes d’animaux Taille du troupeau - Cultures à double fins Assurances

Cahier des charges: simuler à des fins de recherches Choix du type de modèle Cahier des charges: simuler à des fins de recherches Des adaptations de long terme Des ajustements de court terme aux aléas qui peuvent avoir des conséquences sur l’année en cours et sur les années qui suivent Intégrer les principales productions existantes dans les élevages de allaitants Des règles de décisions valables dans différents contextes de prix, climat, de politique agricole.. Le choix qui a été fait : Modèle d’optimisation en programmation stochastique, implémenté sous GAMS

Modélisation: le système de production 2.Compétences Modélisation: le système de production -Ce modèle représente une exploitation de bovin allaitant du Charolais où l’éleveur y est représenté par son objectif : maximiser l’utilité de ses profits, utilité qui intègre l’aversion de l’éleveur vis-à-vis des risques. -Cet éleveur dispose de surfaces agricoles. La production d’herbe est calculée mensuellement grâce à un sous-modèle de croissance de l’herbe. La date de fauche et la surface fauchée qui sont optimisées définissent en partie les stocks. Certains produits peuvent être vendus, achetés ou prélevés par le troupeau. Quant au troupeau, l’éleveur optimise la taille du troupeau et la composition du troupeau. Nous avons intégré les fonctions biologiques relatives aux besoins énergétiques et à la croissance des différents types d’animaux dans le modèle. L’éleveur peut ainsi notamment ajuster l’alimentation et l’intensité de la croissance.

Modélisation : décisions de l’éleveur : 2.Compétences Modélisation : décisions de l’éleveur : définition d’un plan de production Contraintes structurelles : SAU Contexte : Prix des intrants et des produits, PAC, Climat, risques sur les prix Contraintes de production : Démographie et besoin du troupeau rotation On suppose que l’éleveur définit son plan de production en anticipations la PAC, les risques de prix et de climat et l’impact de ces aléas et de ses décisions sur l’évolution sur son système. ensemble des types de production et des itinéraires de production possible Choix de production Maximisation d’une fonction d’utilité des profit

Représentation des dynamiques 2 types de dynamique : Cyclique : le mois de l’année (p) : l’accès au pâturage, les possibilités de fauche le vêlage l’age et les besoins de chaque type d’animaux Linéaire : la succession des années La taille du troupeau, l’état des stocks évoluent d’une année sur l’autre p1 * p6 t1 t2 t3 C.Mosnier

Introduction du risque Ajustement à des aléas non anticipés: séquence récursive d’optimisations Adaptation des décisions stratégiques à des risques anticipés 1 2 3 4 5 L’année 2 devient l’état initial de l’optimisation suivante 2 3 4 5 6 Décisions initiales c1 c4 c5 c2 c3 Profits (réalisation du climat) C.Mosnier

Introduction du risque Anticipation que les profits seront affectés par le risque mais que l’agriculteur pourra ajuster ses décisions Décisions initiales t1 Ajustement des décisions (climat) t2 Ajustement des décisions (climat) Profits (climat) Assurance rendement des prairies et auto-assurance

Exemple d’Application : introduction de l’assurance prairie 1) Analyser la substitution entre assurance prairie et auto-assurance (niveau de chargement) dans les élevages de bovins allaitants tout herbe 2) effet des assurances sur la stabilisation des revenus Assurance rendement des prairies et auto-assurance

Scénarios Base_neutre Base_av assurance Aversion Relative au risque N ass_sub Aversion Relative au risque N 2 Indemnité calamité (fonds public) Assurances prairies O Subvention de l’assurance le titre de ma comm 3R 2013

Calibration/ Validation Comparaison de la variation de la marge brute en fonction des quantités d’herbe récoltée par UGB entre les simulation (scénario Base_av) et les résultats d’une étude portant sur 291 fermes de bovins allaitants françaises sur la période 2000-2009. le titre de ma comm 3R 2012

Résultats Base_neutre Base _av Assurance Ass_Sub mean sd Profit 278 57   Base_neutre Base _av Assurance Ass_Sub mean sd Profit 278 57 266 30 257 265 25 Taille du troupeau (UGB) 122.3 1.3 109.1 1.4 109.6 113.0 Stock de sécurité (% de la consommation annuelle) 10% 9% 25% 15% 31% 17% 26% primes assurance (t1) 7.8 €/ha primes t2 (€/ha) 34 €/ha 12.4 €/ha le titre de ma comm 3R 2012

résultats Sensibilité aux aléas selon les scénarios le titre de ma comm 3R 2012

Les modèles d’optimisation Conclusion Les modèles d’optimisation - les règles de décisions sont endogènes au modèle, ce qui facilite la conception d’un système qui n’existe pas encore permet d’obtenir un système à l’équilibre Permet d’émettre des hypothèses sur les résultats que vont obtenir de tels systèmes en condition réelle Limites Il est nécessaire de faire des arbitrages entre : Le nombre de périodes anticipés Le nombre d’états de l’aléa climatique Les choix de production et les ajustements possibles Le niveau de détail Les décisions des éleveurs sont souvent multi-critères

Conclusions Les résultats des différentes utilisations de ce modèle ne sont pas transposables directement aux exploitations Perspectives : Rendre le modèle plus générique pour intégrer des systèmes de production différents (laitier, ovin..) Rajouter des « innovations » favorables à l’adaptation au changement climatique Intégrer les émissions de gaz à effet de serre Simuler des trajectoires d’évolution sur le long terme..

Les auteurs de mon étude Simulation de des aléas climatiques sur les décisions des éleveurs et sur la durabilité des élevages de bovins allaitants : modèle en programmation mathématique Les auteurs de mon étude Claire Mosnier INRA, UMR1213 Herbivore, F-63122 Saint-Genès Champanelle