Résumé
Le présent travail s'inscrit dans le cadre du projet « Dynamique de la séquestration du carbone dans les sols des systèmes agricoles tropicaux et tempérés » (DSCATT). Ce projet vise à mieux comprendre les mécanismes de séquestration du carbone dans les sols, dans le but de contribuer à la sécurité alimentaire et à l'action climatique. Les membres du projet interviennent dans divers lieux, notamment en France, au Zimbabwe, au Kenya et au Sénégal. En se concentrant sur le bassin arachidier sénégalais et en adoptant une approche systémique de la séquestration du carbone dans les sols, nous avons tenté, à l'aide d'un modèle bayésien, de corréler un ensemble de pratiques sociales et agricoles avec la dynamique de la séquestration du carbone dans les sols. Les réseaux bayésiens sont des modèles graphiques probabilistes qui représentent les dépendances conditionnelles entre plusieurs variables. Ce sont des outils particulièrement adaptés pour représenter des systèmes complexes et incertains et pour les aborder à travers une approche interdisciplinaire. Le réseau bayésien élaboré dans le cadre de ce projet remplit plusieurs fonctions. Premièrement, il identifie les conditions - sociales et agronomiques - dans lesquelles il est possible de stocker du carbone dans les sols. L’objectif est d’estimer les conséquences des changements dans les pratiques agricoles sur les stocks de carbone des sols. Construit avec l'aide des chercheurs du projet, le réseau bayésien ressemble également à un artefact de synthèse des connaissances. Il rassemble un ensemble de savoirs disponibles sur la séquestration du carbone dans les sols des systèmes agro-sylvo-pastoraux des régions soudano-sahéliennes et représente principalement les nouvelles compréhensions générées au cours du projet. Ainsi, il constitue un support original de fin de projet, à travers lequel les avancées scientifiques et leur articulation peuvent être visualisées, et à travers lequel de nouveaux défis peuvent être identifiés. Enfin, ce travail, encore en cours, est également une opportunité de questionner la pertinence de la méthode de construction et l’utilisation d’un réseau bayésien, structuré autour des enjeux agricoles et environnementaux.