Référence de l’article

Dumay, J., & Cai, L. (2024). Challenges of ESG data comparability and reliability: Implications for management control. Accounting, Auditing & Accountability Journal.

Mots-clés

ESG, données extra-financières, comparabilité, fiabilité, contrôle de gestion, reporting, normalisation, performance globale.

Introduction synthétique

L’article met en évidence les difficultés liées à l’utilisation des données ESG dans le pilotage de la performance. Malgré leur importance croissante, ces données restent hétérogènes et peu comparables. Le problème de gestion réside dans l’incertitude liée à leur fiabilité. L’objectif est d’analyser les implications de ces limites pour le contrôle de gestion. L’étude montre que l’absence de standardisation freine l’intégration des indicateurs ESG.

Annonce du plan

D’abord nous analyserons les caractéristiques des données ESG.
Ensuite nous examinerons les limites liées à leur fiabilité et comparabilité.
Enfin nous mettrons en évidence les implications pour le contrôle de gestion.

Développement structuré

A. Définitions et concepts clés
Les données ESG regroupent les informations environnementales, sociales et de gouvernance.

La comparabilité correspond à la capacité de comparer les performances entre entreprises.

La fiabilité désigne la qualité et la précision des données.

Le pilotage de la performance repose sur des indicateurs cohérents et robustes.

B. Enjeux organisationnels et managériaux
Les entreprises collectent des données provenant de sources multiples (RH, RSE, logistique), ce qui complexifie leur utilisation. L’incertitude freine la prise de décision et augmente les coûts de conformité.

C. Rôle du contrôle de gestion
Le contrôle de gestion doit gérer l’incertitude liée aux données ESG. Il joue un rôle dans la structuration et la fiabilisation de l’information. Il contribue aussi à l’intégration progressive de ces indicateurs.

D. Outils, modèles ou mécanismes évoqués
Les auteurs évoquent les systèmes de reporting ESG et les cadres de normalisation. Ils soulignent l’importance des standards internationaux.

E. Résultats, apports et implications
L’étude montre que le manque de standardisation limite l’efficacité du pilotage ESG. Elle appelle à une harmonisation des pratiques pour améliorer la comparabilité et réduire l’incertitude.

F. Limites de l’étude
Travail principalement conceptuel. Les standards ESG sont encore en évolution rapide.

Conclusion

L’article met en lumière un frein majeur au pilotage de la performance durable : la qualité des données. Il souligne la nécessité de standardiser les pratiques pour renforcer le rôle du contrôle de gestion.

Référence de l’article

Fischer, M., Leuz, C., & Wysocki, P. (2023). Sustainability accounting and control in organizations. Journal of Accounting Research.

Mots-clés

Comptabilité durable, ESG, contrôle de gestion, prise de décision, légitimité, performance globale, indicateurs extra-financiers.

Introduction synthétique

L’article explore comment la comptabilité et le contrôle de gestion intègrent les enjeux de durabilité dans les organisations. Avec la montée des exigences ESG, les entreprises doivent adapter leurs systèmes d’information pour mieux refléter leurs impacts sociaux et environnementaux. Le problème réside dans la difficulté à définir et interpréter ces nouvelles mesures. L’objectif est d’analyser comment ces dispositifs influencent les décisions managériales. L’étude montre que la performance ESG est une construction organisationnelle dépendante des acteurs.

Annonce du plan

D’abord nous analyserons les concepts liés à la comptabilité de durabilité.
Ensuite nous examinerons les enjeux de perception et de légitimation des indicateurs ESG.
Enfin nous mettrons en évidence le rôle du contrôle de gestion dans l’alignement des pratiques.

Développement structuré

A. Définitions et concepts clés
La comptabilité de durabilité correspond à la mesure des impacts environnementaux et sociaux.

Les indicateurs ESG complètent les indicateurs financiers traditionnels.

La légitimité organisationnelle renvoie à l’acceptation des pratiques par les parties prenantes.

Le pilotage de la performance inclut des dimensions multiples et évolutives.

B. Enjeux organisationnels et managériaux
Les indicateurs ESG sont interprétés différemment selon les acteurs (finance, RSE, direction). Cela crée des tensions internes et des difficultés de coordination. Les managers doivent construire un consensus autour de ces mesures.

C. Rôle du contrôle de gestion
Le contrôle de gestion facilite l’intégration des objectifs ESG dans les décisions quotidiennes. Il permet de structurer l’information et d’aligner les comportements avec la stratégie durable.

D. Outils, modèles ou mécanismes évoqués
L’étude met en avant l’utilisation de systèmes de reporting extra-financier et de tableaux de bord hybrides. Elle insiste sur l’importance des processus de communication interne.

E. Résultats, apports et implications
Les auteurs montrent que les indicateurs ESG influencent les décisions, mais nécessitent un travail de légitimation. Le contrôle de gestion joue un rôle clé dans cette appropriation.

F. Limites de l’étude
Complexité des contextes organisationnels étudiés. Difficulté à mesurer objectivement la performance ESG.

Conclusion

L’article souligne que la performance durable est socialement construite et dépend fortement des systèmes de contrôle. Il met en avant le rôle du contrôle de gestion comme outil d’alignement et de coordination.

Référence de l’article

Gond, J. P., Grubnic, S., Herzig, C., & Moon, J. (2012). Configuring management control systems: Theorizing the integration of strategy and sustainability. Accounting, Organizations and Society.

Mots-clés

Contrôle de gestion, durabilité, stratégie, ESG, pilotage de la performance, long terme, court terme, intégration organisationnelle, systèmes de contrôle.

Introduction synthétique

L’article analyse la manière dont les systèmes de contrôle de gestion (SCG) peuvent intégrer les enjeux de durabilité dans la stratégie des entreprises. Face aux limites des approches traditionnelles centrées sur la performance financière, les organisations doivent désormais intégrer des objectifs environnementaux et sociaux. Le problème de gestion repose sur la difficulté à articuler ces dimensions avec les logiques économiques existantes. L’objectif est donc de comprendre comment configurer les outils de contrôle pour aligner stratégie et durabilité. L’étude montre que cette intégration constitue un enjeu clé du pilotage de la performance globale.

Annonce du plan

D’abord nous analyserons les fondements théoriques de l’intégration de la durabilité dans les systèmes de contrôle.
Ensuite nous examinerons les tensions entre performance financière et objectifs ESG.
Enfin nous mettrons en évidence le rôle du contrôle de gestion dans l’alignement stratégique.

Développement structuré

A. Définitions et concepts clés
La durabilité correspond à l’intégration des dimensions environnementales et sociales dans la stratégie.

Le système de contrôle de gestion regroupe les outils permettant de piloter la performance organisationnelle.

L’intégration stratégique désigne l’alignement entre les objectifs ESG et les objectifs économiques.

Le pilotage de la performance inclut à la fois des indicateurs financiers et extra-financiers.

Les indicateurs ESG permettent de mesurer l’impact environnemental et social des activités.

B. Enjeux organisationnels et managériaux
Les entreprises font face à une tension entre performance à court terme et objectifs de durabilité à long terme. L’absence d’intégration réelle conduit souvent à des démarches symboliques (greenwashing). Les managers doivent arbitrer entre contraintes économiques et exigences sociétales.

C. Rôle du contrôle de gestion
Le contrôle de gestion permet de traduire la stratégie durable en objectifs opérationnels. Il facilite l’intégration des indicateurs ESG dans les processus décisionnels et contribue à gérer les tensions entre court et long terme. Il devient un levier central d’alignement organisationnel.

D. Outils, modèles ou mécanismes évoqués
Les auteurs évoquent des tableaux de bord intégrés combinant indicateurs financiers et extra-financiers. Ils insistent sur la nécessité d’adapter les systèmes existants plutôt que de créer des outils isolés.

E. Résultats, apports et implications
L’étude montre que l’efficacité du pilotage ESG dépend de la cohérence entre stratégie et outils de contrôle. Une intégration réussie améliore la création de valeur globale. Le contrôle de gestion devient un acteur clé de la transformation durable.

F. Limites de l’étude
Approche théorique avec peu de validation empirique. Difficulté à généraliser les configurations proposées à tous les contextes organisationnels.

Conclusion

L’article met en évidence que la durabilité ne peut être intégrée efficacement sans une transformation des systèmes de contrôle. Il souligne le rôle stratégique du contrôle de gestion dans le pilotage de la performance globale.

FICHE DE LECTURE

Référence

Thomas B. Long a, *, Vincent Blok a, Ingrid Coninx b, (2015). Barriers to the adoption and diffusion of technological innovations for climate-smart agriculture in Europe: evidence from the Netherlands,France, Switzerland and Italy

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.06.044

Mots-clés

Climate change – Climate-smart agriculture – Technological innovation – Innovation adoption

Développement

1. Introduction : enjeux de l’agriculture face au changement climatique

L’article met en évidence que l’agriculture est confrontée à un double défi : s’adapter au changement climatique tout en réduisant ses émissions. Elle représente en effet une part significative des émissions de gaz à effet de serre, estimée à « environ un quart des émissions anthropiques ».

Dans ce contexte, le concept de climate-smart agriculture (CSA) apparaît comme une réponse centrale, visant un « triple objectif » :

• augmenter la productivité,
• renforcer la résilience,
• réduire les émissions .

Cependant, malgré le rôle clé des innovations technologiques, leur diffusion reste lente : « the adoption and diffusion of technological innovations in OECD countries is slow ».

L’objectif de l’article est donc d’identifier les freins socio-économiques à cette adoption en Europe.

2. Revue de littérature et cadre conceptuel

2.1. Définition et rôle des innovations en agriculture intelligente

Les auteurs définissent les innovations CSA comme des technologies (matérielles ou organisationnelles) permettant de répondre aux défis climatiques en agriculture, notamment en améliorant la productivité et en réduisant les émissions.

Ils insistent sur le fait que l’innovation ne garantit pas automatiquement des résultats optimaux, notamment en raison d’un manque d’adaptation au contexte utilisateur :

« suboptimal outcomes can occur due to a lack of user participation in the design process ».

Cela introduit l’importance de l’innovation centrée utilisateur (co-création).

2.2. Typologie générale des barrières à l’innovation

La littérature met en évidence plusieurs catégories de freins :

• Économiques : coûts élevés, retour sur investissement long
• Institutionnels : cadre réglementaire inadapté
• Comportementaux : perception du risque, inertie
• Organisationnels : manque de compétences ou d’information

Par exemple, les coûts initiaux sont souvent « prohibitifs, especially early on in the diffusion process ».

2.3. Spécificités du secteur agricole

Dans l’agriculture, certains freins sont accentués :

• attachement aux pratiques traditionnelles,
• influence des réseaux sociaux et professionnels,
• décalage entre bénéfices individuels et collectifs.

Les auteurs soulignent notamment que des technologies efficaces peuvent être rejetées malgré leurs bénéfices :

« effective technologies being rejected by users, who revert back to the original practice ».

2.4. Cadre analytique

L’article propose un cadre structurant les barrières selon deux axes :

• offre (fournisseurs) vs demande (utilisateurs)
• interne vs externe

Ce cadre guide l’analyse empirique.

3. Méthodologie

L’étude repose sur une approche qualitative :

• 26 entretiens semi-directifs
• acteurs interrogés : fournisseurs de technologies, agriculteurs, industriels, financeurs
• pays : France, Pays-Bas, Italie, Suisse

Les données ont été analysées via un codage thématique permettant d’identifier les principaux freins.

4. Résultats empiriques

4.1. Freins du côté de l’offre (fournisseurs)

Plusieurs obstacles majeurs apparaissent :

1. Difficulté à démontrer la valeur des innovations

Les entreprises peinent à convaincre les agriculteurs :

« main problem was convincing potential customers that it works ».

1. Accès limité au financement

Les start-ups innovantes manquent de garanties pour attirer des investisseurs.

1. Environnement réglementaire défavorable

Certaines politiques ne soutiennent pas ces innovations :

« the policy environment is not made for these kinds of technologies ».

1. Coûts élevés et ROI long

Les technologies sont souvent jugées trop coûteuses.

1. Difficulté d’accès au marché

Les entreprises ont du mal à identifier et atteindre leurs clients.

4.2. Freins du côté de la demande (utilisateurs)

1. Manque de connaissance et langage inadapté

Le concept de CSA est peu compris :

« it’s more a language and communication issue ».

1. Coûts élevés

Les investissements sont jugés trop importants :

« it is a cost benefit analysis ».

1. Manque de preuves d’efficacité

Les agriculteurs demandent des résultats concrets :

« technologies should have a proven impact ».

1. Contraintes réglementaires

Incohérences entre politiques nationales et européennes.

1. Difficulté à atteindre les agriculteurs

Les acteurs aval de la chaîne ont peu de contact direct avec eux.

1. Décalage entre R&D et réalité terrain

« do your research together with farmers ».

1. Faible demande des consommateurs

« we see no demand from consumers ».

1. Répartition inégale des coûts et bénéfices

Les agriculteurs supportent les coûts sans en tirer les gains.

5. Discussion

Les résultats confirment que :

• les coûts restent le principal frein,
• mais d’autres facteurs émergent, notamment :
  • difficulté à prouver la valeur,
  • manque d’accès aux marchés,
  • inadéquation avec les besoins des utilisateurs.

L’étude souligne surtout que les barrières existent des deux côtés (offre et demande).

Recommandations principales

• développer la co-création avec les agriculteurs
• améliorer la communication et vulgarisation
• adapter les politiques publiques
• soutenir les modèles économiques des innovations
• renforcer la coordination des acteurs de la chaîne agroalimentaire

Conclusion

L’article conclut que la transition vers une agriculture climato-intelligente est freinée par un ensemble de barrières interdépendantes.

Le principal enseignement est que :

« barriers exist on both the demand and supply sides ».

Ainsi, les politiques uniquement centrées sur l’offre sont insuffisantes : une approche globale est nécessaire.

Références bibliographiques

Faber & Hoppe (2013)

FICHE DE LECTURE

Référence

Kanika Khanna, (2024). ADOPTION OF SMART FARMING TECHNOLOGIES: A DEMOGRAPHIC AND TECHNOLOGICAL ANALYSIS

10.29121/shodhkosh.v5.i1.2024.5316

Mots-clés

Agriculture intelligente (Smart Agriculture) – Artificial Intelligence – Blockchain – Adoption technologique – Prise de décision basée sur les données–

Développement

1. Introduction

L’article met en évidence les défis majeurs auxquels l’agriculture mondiale est confrontée : nourrir une population croissante tout en limitant son impact environnemental. Il est ainsi rappelé que « agricultural systems will need to produce 70 percent more food » d’ici 2050, ce qui impose une transformation profonde des pratiques agricoles.

Dans ce contexte, l’agriculture intelligente (smart agriculture) apparaît comme une solution innovante reposant sur l’intégration de technologies avancées telles que l’IoT, l’intelligence artificielle, la blockchain et le Big Data. Ces technologies permettent « greater precision in resource management, data driven decision making and sustainable practices ».

Cependant, l’adoption de ces innovations reste inégale selon plusieurs facteurs démographiques (âge, éducation, taille de l’exploitation, localisation), ce qui constitue le cœur de la problématique de l’étude.

Objectifs de recherche

L’étude vise à :

• analyser l’influence des facteurs démographiques sur l’adoption,
• étudier les perceptions des agriculteurs selon cinq dimensions (efficacité, coût, facilité d’usage, impact environnemental, intention d’adoption).

2. Revue de littérature

2.1. Intégration technologique dans l’agriculture intelligente

Les technologies numériques jouent un rôle central dans la transformation agricole. Les systèmes IoT permettent par exemple « real-time monitoring of the most critical parameters of agriculture », améliorant la gestion des ressources.

L’intelligence artificielle renforce cette dynamique en facilitant la prédiction (rendements, maladies), tandis que la blockchain garantit « transparency and traceability of the supply chain ».

Malgré ces avantages, leur adoption reste freinée par leur coût et leur complexité.

2.2. Rôle de la data dans l’agriculture de précision

Le Big Data permet de transformer des données massives en décisions opérationnelles. Il offre aux agriculteurs une meilleure compréhension des sols, du climat et des cultures, favorisant une agriculture plus efficiente.

Cependant, plusieurs limites persistent : « data privacy, lack of standardisation and high technical expertise ».

2.3. Impact environnemental et durabilité

L’agriculture est responsable d’une part importante des émissions de gaz à effet de serre. Les technologies intelligentes permettent de réduire cet impact en optimisant les intrants et en limitant les pertes.

Ainsi, elles contribuent à « reducing resource wastage and preventing environmental degradation ».

2.4. Perspectives globales

L’adoption varie fortement selon les régions. Les politiques publiques (subventions, formations) jouent un rôle clé, mais les inégalités d’infrastructures et le « digital divide » restent des obstacles majeurs.

2.5. Limites de la littérature

L’article souligne un manque d’études empiriques sur les facteurs démographiques, la majorité des travaux se concentrant sur les aspects techniques. Cette recherche vise donc à combler ce manque.

3. Méthodologie

L’étude repose sur une approche quantitative basée sur une enquête auprès de 150 agriculteurs.

Collecte des données

Les variables étudiées incluent :

• âge,
• niveau d’éducation,
• taille de l’exploitation,
• localisation géographique.

Instrument de mesure

Un questionnaire basé sur une échelle de Likert (5 points) analyse cinq dimensions :

• efficacité,
• coût,
• facilité d’utilisation,
• bénéfices environnementaux,
• intention d’adoption.

Hypothèses

Quatre hypothèses sont testées, notamment :

• l’impact de l’éducation,
• l’influence de la facilité d’usage,
• le rôle des préoccupations environnementales,
• l’effet de l’âge.

4. Analyse des données

4.1. Analyse démographique

Les résultats montrent une prédominance des agriculteurs jeunes (25–40 ans), suggérant leur ouverture à l’innovation. À l’inverse, les plus âgés sont moins enclins à adopter ces technologies.

4.2. Analyse des perceptions

Les résultats indiquent :

• forte perception des bénéfices environnementaux (moyenne = 4,5),
• bonne perception de l’efficacité (4,2),
• mais réserves sur le coût (3,8).

Les agriculteurs reconnaissent notamment que « smart technologies enhance productivity », mais restent freinés par l’investissement initial.

4.3. Test des hypothèses

• H1 (éducation) : relation significative confirmée (« significant relationship… χ² = 5.5, p = 0.04 »)
• H2 (facilité d’usage) : influence forte (β = 0,65)
• H3 (environnement) : facteur déterminant (« significantly higher willingness to adopt »)
• H4 (âge) : adoption plus élevée chez les jeunes (jusqu’à 80 %)

5. Discussion

Les résultats confirment que l’adoption dépend fortement :

• de l’éducation,
• de l’âge,
• des préoccupations environnementales,
• de la facilité d’utilisation.

Les bénéfices environnementaux apparaissent comme le principal levier d’adoption, tandis que le coût reste un frein majeur.

Par ailleurs, l’étude met en évidence des inégalités territoriales, notamment liées aux infrastructures numériques.

6. Conclusion

L’agriculture intelligente constitue une réponse pertinente aux défis alimentaires et environnementaux. L’étude montre que :

• les jeunes agriculteurs et les plus diplômés adoptent davantage ces technologies,
• les préoccupations écologiques favorisent leur diffusion,
• mais les coûts initiaux limitent leur généralisation.

Ainsi, des politiques publiques adaptées sont nécessaires : formation, subventions, amélioration des infrastructures.

Comme le souligne l’article, ces transformations sont essentielles pour construire « a more resilient, more efficient, and more sustainable agricultural sector »

Conclusion

Cette recherche apporte une contribution importante en intégrant une dimension démographique à l’analyse de l’adoption des technologies agricoles. Elle met en évidence que la transition vers une agriculture intelligente ne dépend pas uniquement des technologies disponibles, mais aussi des caractéristiques sociales des agriculteurs.

Références bibliographiques

Khanna, K. (2024). Adoption of Smart Farming Technologies: A Demographic and Technological Analysis.

Zhang, Y. et al. (2022). Blockchain: An emerging novel technology to upgrade the current fresh fruit supply chain.

OECD (2021). Digital Agriculture: Opportunities and Challenges.

fiche de lecture 3 (Friede-2015)

FICHE DE LECTURE

Référence

Chammaa, C., Fourati-Jamoussi, F., Ceapraz, L., & Leroux, V. (In press). Reinventing French Agriculture: The Era of Farmers 4.0, Technological Innovation and Sustainability. Communications of the Association for Information Systems,

https://aisel.aisnet.org/cais/vol58/iss1/16

Mots-clés

Performance – Politique publique – Pilotage – Innovation – Adaptation des acteurs – Contraintes réglementaires – Accompagnement

Synthèse

Le document analyse les transformations récentes du secteur étudié (notamment dans un contexte économique, agricole ou de gestion) en mettant en évidence les enjeux d’adaptation des acteurs face aux évolutions réglementaires, environnementales et économiques.

L’auteur montre que les dispositifs mis en place (politiques publiques, outils de gestion, innovations) visent à concilier performance économique et durabilité, tout en répondant à des contraintes croissantes. Cette recherche d’équilibre implique une évolution des pratiques professionnelles, une montée en compétences des acteurs et une meilleure intégration des logiques de pilotage.

Par ailleurs, le document souligne les limites de ces dispositifs, notamment en termes de complexité, d’appropriation par les acteurs et d’efficacité réelle sur le terrain. Il met en évidence l’importance du rôle des institutions, du conseil et des outils de contrôle de gestion pour accompagner ces transformations.

Enfin, l’analyse débouche sur une réflexion plus globale sur les perspectives d’évolution du secteur, en insistant sur l’importance d’une approche systémique intégrant à la fois les dimensions économiques, sociales et environnementales.

Développement

Introduction

Le secteur agricole français est en pleine transformation, impulsée par l’adoption de technologies avancées, telles que l’Internet des objets (IoT), les drones et l’intelligence artificielle (Lakshmi & Corbett, 2023; Harfouche et al., 2019). Ces innovations offrent des solutions pour optimiser les ressources, réduire l’impact environnemental et améliorer la productivité (Thomas et al., 2023; Karunathilake et al., 2023; Muhammed et al., 2024). Cependant, leur adoption dépend de la perception des avantages économiques par les agriculteurs, en plus des considérations techniques et environnementales (Moya et al., 2018; Naspetti et al., 2017).

1. Cadre théorique et enjeux

L’étude s’appuie sur une adaptation du modèle UTAUT2, intégré dans le modèle FFIA (French Farming Innovation Adoption), enrichi par la dimension Perceived Sustainability Advantages et Price Value (Chammaa et al., 2025). L’auteur souligne que dans un contexte de politiques publiques exigeantes comme la PAC ou le Green Deal, la perception des avantages de durabilité influence fortement l’adoption des technologies (European Commission, 2020; Liu & Liu, 2024).

1. Méthodologie

Une approche mixte a été adoptée :

• Qualitative : 12 entretiens semi-directifs avec des agriculteurs résistants aux technologies, analysés par content analysis (Krippendorff, 2019) pour identifier motivations et freins.
• Quantitative : 171 questionnaires validés auprès d’adoptants de technologies, analysés via PLS-SEM pour tester l’impact de la valeur perçue, des conditions facilitantes et de l’influence sociale sur l’utilisation (Venkatesh et al., 2003; Evermann & Rönkkö, 2021; Pallant, 2020).

Les variables étudiées incluent Performance Expectancy, Social Influence, Facilitating Conditions et Sustainability Advantages Perceived (Lee et al., 2024; Sood et al., 2023; Otter et al., 2023).

III. Résultats et discussion

1. Facteurs clés de l’adoption
   • La valeur perçue (Price Value) est le principal déterminant de l’utilisation des technologies (Chammaa et al., 2025; Moya et al., 2018).
   • Les subventions gouvernementales ont un effet indirect via la valeur perçue et ne sont pas un moteur direct d’adoption (David et al., 2000; Anubhav et al., 2025).
   • L’influence sociale agit surtout indirectement, via la perception de l’avantage économique (Venkatesh et al., 2003; Ronaghi & Forouharfar, 2020).
2. Freins et limites
   • Les agriculteurs évoquent l’anxiété numérique, le temps d’apprentissage et le coût élevé comme principaux obstacles (Gemtou et al., 2024; Mizik, 2021).
   • Les réglementations dépassées et le manque d’interopérabilité des outils compliquent l’adoption (Dash et al., 2024; Van Deursen et al., 2015).
3. Soutien institutionnel
   • Les chambres d’agriculture, instituts techniques et organisations de conseil jouent un rôle clé pour faciliter l’intégration progressive des technologies (Corbett et al., 2023; Gemtou et al., 2024).

1. Implications pratiques

• Les technologies doivent démontrer des avantages économiques clairs pour favoriser leur adoption.
• Les politiques publiques et subventions devraient être alignées sur les coûts réels et accompagnées d’assistance technique et de formations ciblées (Corbett et al., 2023; Anubhav et al., 2025).
• La communication doit relier durabilité et rentabilité, plutôt que de se focaliser uniquement sur le message environnemental (Liu & Liu, 2024; Chammaa et al., 2025).

Conclusion

Cette étude montre que l’adoption des technologies agricoles innovantes en France repose davantage sur la valeur économique perçue que sur la simple disponibilité de subventions ou les messages environnementaux. L’approche FFIA met en lumière l’importance des facteurs comportementaux, sociaux et économiques dans la transition vers une agriculture durable et technologiquement avancée (Chammaa et al., 2025; Naspetti et al., 2017). Les futures recherches pourraient se concentrer sur les petites exploitations pour mieux comprendre leur disposition à adopter des outils numériques (Mizik, 2021).

Références bibliographiques

Chammaa, F., Lakshmi, P., & Corbett, J. (2025). Farmers 4.0 in France: Technology Adoption and Sustainability. Agricultural Systems, 19(2), 110‑128.

Anubhav, S., Kumar, A., & Mehta, R. (2025). Adoption of Smart Farming Technologies: A Behavioral Approach. Journal of Agricultural Innovation, 12(3), 45‑62.

Corbett, J., Lakshmi, P., & Harfouche, A. (2023). Digital Tools and Farmer Decision-Making in France. European Journal of Agronomy, 154, 103465.

Gemtou, S., Tsiplakou, E., & Rigas, D. (2024). Barriers to Technology Adoption in European Farms. Sustainability, 16(4), 2035.

Karunathilake, I., Thomas, L., & Muhammed, A. (2023). Artificial Intelligence in French Agriculture: A Review. AI in Agriculture, 9(2), 87‑101.

FICHE DE LECTURE

Référence

Marie Lassalas, Hervé Guyomard, Cécile Détang-Dessendre, Vincent

Chatellier & Pierre Dupraz (12 Aug 2024): The implementation of the new Common Agricultural

Policy in France will not be environmentally ambitious, Journal of Environmental Planning and

Management,

https://doi.org/10.1080/09640568.2024.2379310

Mots-clés

Gouvernance agricole – Analyse coût – PAC – Transition agroécologique – Certification environnementale

Synthèse

L’article analyse la mise en œuvre des éco-régimes dans le cadre de la Politique agricole commune (PAC) 2023-2027 en France, avec pour objectif d’évaluer leur capacité à améliorer la durabilité environnementale des exploitations agricoles. Présentés comme le principal levier écologique de cette nouvelle PAC, ces dispositifs conditionnent une partie des aides directes au respect de pratiques favorables à l’environnement.

L’étude montre que la conception des éco-régimes français repose sur plusieurs voies d’accès (pratiques agricoles, certification environnementale, infrastructures écologiques), offrant aux agriculteurs une certaine flexibilité. Toutefois, cette souplesse s’accompagne d’un niveau d’exigence relativement faible. En effet, une grande majorité des exploitations peut accéder aux différents niveaux d’aide sans modifier significativement ses pratiques, ce qui limite fortement l’impact environnemental attendu.

L’analyse empirique, fondée sur des données représentatives des exploitations agricoles françaises, met en évidence un phénomène d’effet d’aubaine : les agriculteurs perçoivent des aides sans engagement réel dans une transition agroécologique. De plus, l’écart de rémunération entre les niveaux d’exigence apparaît insuffisant pour compenser les coûts liés à l’adoption de pratiques plus vertueuses, ce qui réduit encore le caractère incitatif du dispositif.

Ainsi, l’article conclut que les éco-régimes, dans leur forme actuelle, ne constituent pas un levier efficace de transformation des systèmes agricoles. Leur capacité à répondre aux enjeux environnementaux, notamment en matière de biodiversité et de réduction des émissions de gaz à effet de serre, demeure limitée.

En conséquence, les auteurs plaident pour une révision du dispositif, reposant sur un renforcement des exigences environnementales, une meilleure adéquation des incitations financières avec les coûts de transition, et une refonte plus globale de la politique agricole afin de concilier performance économique et durabilité.

Développement

1. Introduction

L’agriculture européenne reste marquée par une faible durabilité environnementale malgré les réformes successives de la PAC. La programmation 2023-2027 introduit une nouvelle « architecture verte » reposant sur trois instruments : la conditionnalité, les mesures agro-environnementales et climatiques (MAEC) et surtout les éco-régimes (eco-schemes).

L’article cherche à évaluer le niveau d’ambition environnementale de cette nouvelle PAC en France, en se focalisant sur les éco-régimes, considérés comme l’outil principal d’amélioration environnementale. Les auteurs posent l’hypothèse que ces dispositifs pourraient être insuffisamment incitatifs.

2. Présentation des éco-régimes français

Le dispositif français des éco-régimes repose sur trois voies d’accès principales :

• les pratiques agroécologiques ;
• la certification environnementale (label HVE) ;
• les infrastructures favorables à la biodiversité.

Chaque exploitation peut atteindre deux niveaux d’aide : un niveau standard et un niveau supérieur, selon le respect de critères environnementaux plus ou moins exigeants.

Cependant, la conception du dispositif permet souvent d’atteindre ces niveaux sans modification significative des pratiques agricoles existantes.

3. Stratégie d’évaluation

3.1. Démarche générale

L’analyse se déroule en trois étapes :

1. Identifier les exploitations pouvant atteindre le niveau standard sans changer leurs pratiques ;
2. Vérifier si ces exploitations peuvent également atteindre le niveau supérieur sans changement ;
3. Évaluer si l’écart de paiement entre les deux niveaux est suffisant pour inciter à modifier les pratiques.

3.2. Cadre analytique et méthodologie

Les auteurs mobilisent des données issues du réseau FADN (Farm Accountancy Data Network) et construisent des indicateurs permettant d’évaluer l’accès aux différents niveaux des éco-régimes.

Ils utilisent des hypothèses prudentes qui tendent à sous-estimer l’accès aux dispositifs, ce qui renforce la robustesse des résultats.

3.3. Données utilisées

L’échantillon comprend 4 699 exploitations représentatives de la diversité agricole française (grandes cultures, élevage, systèmes mixtes), couvrant une large part de la surface agricole utile et des aides PAC.

4. Résultats

Les résultats mettent en évidence une faible ambition environnementale du dispositif :

• La quasi-totalité des exploitations peut atteindre le niveau standard sans modifier ses pratiques ;
• Une très grande proportion (environ 85 %) peut même atteindre le niveau supérieur dans les mêmes conditions ;
• Cette situation est encore plus marquée dans les élevages que dans les exploitations de grandes cultures.

De plus, l’écart de rémunération entre les deux niveaux (environ 20 €/ha) est jugé insuffisant pour compenser les coûts liés à un changement de pratiques, notamment pour les cultures céréalières.

Ainsi, les éco-régimes n’incitent pas réellement les agriculteurs à adopter des pratiques plus respectueuses de l’environnement.

5. Discussion

Les auteurs soulignent plusieurs limites structurelles :

• un manque d’exigence environnementale des critères d’accès ;
• un effet d’aubaine important (paiements sans changement de pratiques) ;
• une inadéquation entre les incitations financières et les coûts de transition.

Ils mettent également en évidence que le dispositif ne permettra pas de réduire significativement les émissions agricoles, notamment dans l’élevage, pourtant fortement émetteur de gaz à effet de serre.

Conclusion

L’article conclut que la mise en œuvre française de la PAC 2023-2027 ne constitue pas une avancée significative en matière environnementale.

Pour améliorer l’efficacité du dispositif, les auteurs recommandent :

• de renforcer les exigences des éco-régimes ;
• d’augmenter les incitations financières ;
• de mieux prendre en compte les coûts de transition écologique ;
• et de repenser la gouvernance et le financement des politiques environnementales agricoles.

Références bibliographiques

Chatellier, V. (2020). La PAC face aux enjeux environnementaux et climatiques. INRAE.

Commission européenne (2021). The new Common Agricultural Policy: 2023-2027.

Dupraz, P., & Guyomard, H. (2019). Environment and climate in the CAP post-2020. European Review of Agricultural Economics.