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New agricultural systems are required to satisfy societal expectations such as higher quantity and quality of agricultural products, reducing environmental impacts, and more jobs. However, identifying and implementing more suitable agricultural systems is difficult due to conflicting objectives and to the wide diversity of scientific disciplines required to solve agricultural issues. Therefore, designing models to assess the sustainability of agricultural systems requires multicriteria decision aid methods. The French agronomist community has recently developed 11 hierarchical and qualitative models to assess sustainability using the DEXi decision aid software. Here, we give guidelines to help designers to build their own specific models. First, we present the principles and applications of the DEXi software. Then, we provide guidance on the following steps of model designing: (1) initial analysis and planning of the design process, (2) selection and hierarchy of sustainability criteria, (3) indicator selection and building, (4) parameterization, (5) evaluation, and (6) model dissemination and uses. We then discuss advantages and drawbacks of this kind of modeling formalism, the role of a participatory approach, and the main properties to consider during the design process.

Évaluer la durabilité de systèmes de culture en agriculture de conservation à Madagascar (région du lac Alaotra) avec MASC-Mada Résumé L'évaluation des systèmes de culture dépend du point de vue et de l'échelle envisagés. Un point de vue agronomique est souvent adopté avec l'évaluation des impacts de différents systèmes à l'échelle de la parcelle, ou un point de vue économique avec les conséquences d'un système de culture sur le fonctionnement de l'exploitation agricole. Des outils ont néanmoins été développés pour permettre une évaluation plus intégrative des systèmes de culture. C'est le cas du modèle MASC1 qui permet, par une approche multicritère, d'évaluer la durabilité des systèmes de culture à la fois d'un point de vue environnemental, économique et social. MASC-Mada, développé pour les systèmes de culture pluviaux à Madagascar, a été utilisé pour comparer des systèmes en agriculture de conservation avec des systèmes conventionnels. Les résultats des évaluations, confrontés aux points de vue des agriculteurs, révèlent que les systèmes en agriculture de conservation sont globalement plus durables que les systèmes traditionnels, mais qu'un système mixte alliant utilisation de plantes de couverture et des labours moins fréquents prendrait mieux en compte les aspects sociaux et économiques.

Les acteurs de l'agriculture biologique réfléchissent à leurs systèmes de culture afin de préserver la fertilité des sols, socle de ce mode de production. À cette fin, dans deux régions françaises, des agriculteurs ont conçu, avec des chercheurs, 14 prototypes de systèmes de culture intégrant les principes de l'agriculture de conservation. L'objectif de cet article est de montrer les apports de l'évaluation ex ante de prototypes de systèmes de culture dans un processus de co-conception. Pour ce faire, 11 indicateurs provenant du modèle d'évaluation de la durabilité MASC 2.0 1 ont été mobilisés pour évaluer les objectifs fixés par les agriculteurs à leurs prototypes. Cet outil permet d'évaluer des innovations à l'échelle du système de culture et sur les trois piliers de la durabilité. L'évaluation présente des apports à l'échelle individuelle pour les agriculteurs : elle met en évidence les forces et faiblesses des prototypes afin de les améliorer. Ainsi, l'agriculteur est mis en confiance avant de tester le système de culture et peut identifier les points de vigilance à surveiller lors de l'expérimentation. À l'échelle collective, la mise en évidence de points forts partagés par les prototypes conforte les agriculteurs pour changer de systèmes de culture. Par ailleurs, l'identification de points faibles les incite à trouver collectivement une solution. Pour les chercheurs, l'évaluation est une étape clé : la perception positive qu'en ont les agriculteurs est un signe de la réussite du travail. Elle permet aussi de mettre en évidence les combinaisons entre savoirs empiriques et scientifiques, ces derniers étant mobilisés et discutés lors de l'utilisation des indicateurs de MASC 2.0 1 .