PAC : les données agricoles seraient sous-exploitées

«  Si elle détient des volumes importants de données pertinentes pour la définition, le suivi et l’évaluation de la PAC, les outils et les données qu’elle utilise actuellement ne lui fournissent pas tous les éléments nécessaires à une élaboration éclairée de la PAC », expliquent les auditeurs.

Une absence

de références communes

Cette utilisation imparfaite des données provenant des États membres s’explique notamment par l’absence de références communes, telles qu’un identifiant unique, qui rend ainsi plus difficile le croisement des données relatives aux exploitations agricoles provenant de différentes sources dans le cadre de l’analyse de la PAC.

Selon les auditeurs, un identifiant unique ou d’autres techniques de croisement de données permettraient de disposer de plus amples informations sur le lien entre les pratiques agricoles et l’état biophysique d’une parcelle agricole, par exemple sur la gestion des sols spécifique aux différentes cultures ou sur la rotation des cultures.

Différents obstacles

D’autres obstacles ne permettent pas de mener efficacement la collecte et le traitement des données. L’agrégation excessive en est un. La commission européenne obtient donc des chiffres uniques pour chaque État membre ou région, ce qui limite la possibilité de reprendre ces données dans le cadre d’une nouvelle évaluation ou définition de la PAC.

L’inaccessibilité des données est un autre frein majeur. Les informations relatives aux exploitations agricoles sont détenues, gérées et stockées dans le système intégré de gestion et de contrôle (Sigc) des États membres, auquel la commission a un accès limité, explique le rapport.

Enfin, certaines données ne sont mêmes pas collectées, notamment sur les intrants agricoles (quantité de pesticides chimiques et non chimiques utilisés, quantité d’engrais minéraux/organiques appliqués et les cultures concernées) et sur les pratiques agricoles qui ont un impact environnemental.

Utilisation de mégadonnées

Dans ses conclusions, la cour des comptes regrette que la commission n’ait pas eu recours à des techniques reposant sur les mégadonnées pour l’analytique textuelle, l’exploration de textes ou l’extraction automatisée proprement dite.

« Une politique bien élaborée est une politique fondée sur des données, et les mégadonnées sont en train de devenir la norme de référence dans le domaine de l’agriculture », souligne Joëlle Elvinger, membre de la cour des comptes européenne.

« Le remplacement de procédures manuelles et chronophages par des outils automatisés permettrait d’exploiter davantage le potentiel des mégadonnées », assure-t-elle.

Les auditeurs estiment que l’exécutif européen est « encore loin d’avoir intégré l’analytique avancée et des outils associés efficients dans les systèmes et/ou autres solutions informatiques de traitement automatisé des données (notamment en remplaçant les procédures manuelles ou non reproductibles) » et qu’« elle pourrait faire un bien meilleur usage des actifs de données (en améliorant les résultats du traitement des données, par exemple) aux fins de l’analyse de la PAC ».

Utilisation des données

liées aux machines agricoles

En vue de d’exploiter au mieux les données existantes et de répondre aux besoins pour la PAC, la Cour des comptes de l’UE recommande donc à la commission européenne d’établir, d’ici fin 2024, un cadre technique et administratif de référence pour le partage et la réutilisation des données désagrégées provenant du Sigc (en plus de celles nécessaires à l’élaboration des rapports annuels de performance) afin de pouvoir suivre, évaluer puis définir la politique.

Bruxelles devrait aussi remédier d’ici fin 2025, aux lacunes recensées dans le cadre des évaluations de la PAC 2014-2020 et de l’analyse d’impact de la PAC après 2020 en recourant davantage aux sources existantes (données administratives, enquêtes statistiques et données Copernicus, par exemple), en examinant de nouvelles sources de données ou en croisant les sources de données existantes.

Et la possibilité d’utiliser à plus grande échelle les données liées aux machines agricoles devrait aussi être envisagée, ajoutent les auditeurs.