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International audience; Farm modelling has been widely used over the past ten years for the assessment of agricultural systems in face of policy changes, technological innovation, economic and climate changes. Beyond the various modelling methods (optimisation, rule-based, agent-based...), these models are framed by their objectives -defining input data and users- which can be: policy assessment, technological innovation assessment, farming systems resilience studies, optimisation of water management at regional level, agricultural landscape design, a « boundary object » for strategic thinking in a stakeholder arena. Indeed these farm modelling tools are still poorly used for the design of innovative cropping systems which remains mostly based on field level experiments and modelling.Nevertheless driving forces and assessment criteria for the design of sustainable cropping systems are increasingly expressed at larger scales than field or even farm. For exemple most environmental services are provisionned at landscape (e.g. biodiversity) or whatershed levels (e.g. water quality), at regional level (e.g. climate mitigation) and in more global socio-systems (e.g. food security, rural development). On the other hand, a large part of the functions supporting these services are operating at field level where the interactions between farmer’s decisions (crop selection, combination and management) and biophysical processes (soil, plants, pests, weeds and diseases) are occuring. A large part of these biophysical processes also occur at landscape level (biodiversity, water flows...) but they require information at field level to be upscaled in a landscape mosaïc. In-between these two levels (field and region) the farm level plays a key role in agricultural systems imulation: (i) it is the decision level of farm activities (crops, livestock, trees...) further applied to field level ; (ii) it is the first level of expression of socio-economical services (labour, income, food production...) and (iii) farm diversity is a major driver of assessment indicators value and evolution at regional scale. In order to combine these up and downscalling processes between farm, field and regional levels for a multi-criteria design of agricultural systems, we propose a «farm-centered» integrated modelling of agricultural systems framework. In this approach farm models and typologies are the central node of scenario based analysis of technological innovation in a biophysical and socio-economic context. We will illustrate how it has been used in a wide range of assessment studies and how we plan to further develop it for the design of a « plant-diversity based » agro- ecological transition of agricultural systems.

Une étude a été menée pour décrire, calibrer et valider un modèle de simulation du potentiel de production de maïs dans la région de Cerrado au Brésil. Le modèle est basé sur les paramètres météorologiques (précipitations et évapotranspiration) et du sol (variation du stock d'eau), et en considérant que la transpiration est le plus important déterminant du rendement potentiel. Le modèle combine un sous modèle de l'équilibre en eau et une fonction empirique simplifiée qui relie la variation de la quantité en eau et le rendement des cultures. On a observé une bonne relation (r2=0,78) entre la quantité d'eau du sol et les rendements simulés et mesurés

In the Sudano-Sahelian zone of West Africa, agricultural productivity is strongly affected by climate variability and change. Agricultural production is dominated by rainfed cereal production such as maize, millet and sorghum for food consumption. Farmers have small and variable yields, leading to increasing uncertainty about their ability to produce more to feed a rapidly growing population. The aim of this thesis was to design more productive and stable cropping systems, adapted to climate change, by exploring the benefits of sorghum-cowpea intercropping, combined with contrasting choices of sorghum variety, mineral fertilisation and sowing date. The approach was based on a survey, field experimentation and simulation using a crop model, for a case study in central Mali in West Africa. The first step was to identify farmers' perceptions of climate change and the agricultural adaptation strategies they consider relevant to cope with climate variability and change. Secondly, the STICS crop model was calibrated on the basis of two years of experimentation (2017, 2018) of the sorghum-cowpea intercrop at the N'Tarla agronomic station. In this experimental set-up, two sorghum varieties (local and improved) with contrasting sensitivity to photoperiod were studied in sole crops and in intercropping with cowpea. Two sowing dates and two levels of mineral fertilisation were also studied. The relevance of the model to represent competition and complementarities between sorghum and cowpea fo water and nitrogen use was evaluated. Finally, the performance (average productivity and productivity stability of a range of technical options for integrated soil fertility management.; Dans la zone soudano sahélienne d'Afrique de l'Ouest, la productivité agricole est fortement affectée par la variabilité et les changements climatiques. La production agricole est dominée par la production pluviale de céréales telles que le maïs, le mil et le sorgho, pour la consommation alimentaire. Les agriculteurs ont des rendements faibles et variables, ce qui entraîne une incertitude croissante quant à leur capacité à produire davantage pour nourrir une population en forte croissance. L'objectif général de cette thèse était de concevoir des systèmes de culture plus productifs et stables, adaptés au changement climatique, en explorant les bénéfices de l'association sorgho-niébé, combiné a des choix contrastés de variété de sorgho, de fertilisation minérale et de date de semis. L'approche était basée sur un travail d'enquête, d'expérimentation au champ et de simulation à l'aide d'un modèle de culture, pour un cas d'étude au centre du Mali en Afrique de l'Ouest. Une première étape a porté sur l'identification de la perception du changement climatique par les agriculteurs et les stratégies d'adaptation agricole qu'ils considèrent pertinentes pour faire face à la variabilité et au changement climatique. En second lieu, le modèle de culture STICS a été calibré sur la base de deux années d'expérimentation (2017, 2018) de la culture associée sorgho-niébé à la station agronomique de N'Tarla. Dans ce dispositif expérimental, deux variétés de sorgho (locale et améliorée) avec une sensibilité contrastée à la photopériode ont été étudiées en culture pure et en culture associée avec le niébé. Deux dates de semis et deux niveaux de fertilisation minérale ont également été étudiés.

Cet article retrace les principales étapes d’une recherche franco-brésilienne portant sur la caractérisation des risques de stress hydrique dans les Cerrados brésiliens, avec l’objectif de faire des recommandations pour les réduire, à la fois en termes de pratiques culturales et en termes de politique d’assurance agricole. Un zonage agroclimatique à l’échelle régionale a permis d’améliorer le système de crédit de campagne et d’assurance agricole dont bénéficient les grandes exploitations agro-industrielles de la région. Le cas des exploitations familiales a été ensuite étudié en ayant recours à la modélisation des systèmes de culture et des exploitations. L’emploi de ces modèles a montré que les risques auxquels les exploitants sont confrontés sont très variables selon les milieux et peuvent limiter les possibilités d’intensification. Ces modèles pourraient être utilisés pour améliorer le système d’assurance existant et en particulier pour mieux tenir compte des contraintes propres aux divers types d’exploitations familiales., This paper recalls the principal stages of a French-Brazilian research program on the management of farmers’ production risks due to water stress in the Brazilian Cerrados. The objective was to make recommendations to lower the production risks, in terms of both agricultural management practices and insurance policies. An agro-climatic classification at a regional scale allowed for the creation of more efficient credit systems and agricultural insurance coverage, which were mostly beneficial to the large agro-industrial farmers of the region. Subsequently, the case of the smallholder farms was studied by using cropping systems and farm models. The application of these models showed that the risks with which small-scale farmers are confronted are very variable according to the environmental conditions and that they are a limiting factor for a possible intensification of the production. These models, which take into account the constraints specific to the various types of small-scale farms, might be used as a tool for improving existing agricultural insurance systems, particularly in order to better integrate the constraints specific to small-scale farms