DEXiAF

INRAE

Les systèmes agroforestiers représentent une alternative agricole prometteuse, offrant de nombreux bénéfices écologiques et économiques. Cependant, ces systèmes sont des systèmes agroécologiques complexes, notamment en raison de leurs caractéristiques pérennes et multi-productions. Ils demandent donc un important effort de conception et il est difficile pour l’agriculteur d’en évaluer l’ensemble des performances avant leur plantation.
Pour répondre à cette problématique, l’outil DEXiAF a été développé. En accès libre et co-construit par INRAE, le GRAB et UniLasalle, cet outil innovant permet une évaluation qualitative de la durabilité de prototypes de systèmes agroforestiers avant leur mise en place. Basé sur la technologie DEXi, DEXiAF intègre à la fois des connaissances expertes et de multiples références, dont celles des méthodes MASC, INDIGO ou issues de l’ACV.
L’utilisateur renseigne 87 critères décrivant aussi bien le contexte d’exploitation que le mode de commercialisation, la biodiversité, la gestion de l’eau, l’agencement ou encore le lien à la société. Le modèle DEXiAF agrège ensuite les données saisies selon des règles prédéfinies, permettant d’obtenir une note globale de durabilité.
Cet outil s’inscrit dans une démarche holistique, encourageant les porteurs de projets agroforestiers à considérer lors de la phase de conception les trois dimensions de la durabilité : environnementale, économique et sociale.
En plus de calculer les performances des prototypes, DEXiAF génère un tableau de bord qui permet d’identifier les forces et les faiblesses des systèmes agroforestiers conçus. Par la comparaison de prototypes, il aide au choix de design, de conduite ou encore de valorisation. Enfin, DEXiAF offre un potentiel pédagogique certain pour sensibiliser à la durabilité et à l’agroforesterie, une alternative agricole prometteuse, offrant de nombreux bénéfices écologiques et économiques aux agriculteurs. Il est facile à utiliser et peu chronophage pour l’agriculteur.

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Catégorie : Outils numériques, traitement de données

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