Une méthode accessible pour évaluer la pollinisation animale des cultures, déployable de la parcelle à la France entière

2.1. Données nécessaires

Le calcul de l’indicateur de pollinisation réalisée nécessite deux types de données agronomiques élémentaires : d’une part des données de rendement des cultures, à une résolution spatiale la plus fine possible, d’autre part, une information sur la dépendance du rendement de ces cultures à la pollinisation animale. Ces données élémentaires sont souvent déjà disponibles sur beaucoup de territoires.

2.2. Le calcul de l’indicateur

2.2.2. Mise en relation des données de rendement avec la dépendance des cultures aux pollinisateurs

La philosophie générale de calcul de l’indicateur est simple : elle repose sur l’hypothèse que, toutes choses égales par ailleurs, dans un site avec un déficit de pollinisateurs, le rendement standardisé des cultures dépendantes des pollinisateurs devrait être inférieur, en moyenne, au rendement standardisé des cultures non-dépendantes des pollinisateurs. La première partie de la phrase « toutes choses égales par ailleurs » est importante, et implique notamment l’hypothèse suivante sur les nombreux autres facteurs qui influencent le rendement des cultures (par exemple, caractéristiques des sols, conditions météorologiques, pratiques agricoles dans les parcelles, etc.) : ces facteurs sont considérés comme ayant un rôle équivalent, en moyenne, pour les cultures dépendantes et non-dépendantes des pollinisateurs, dans une zone donnée. C’est une hypothèse acceptable sous réserve que l’analyse soit faite sur un nombre suffisant d’espèces cultivées dans chaque catégorie de dépendance aux pollinisateurs (voir Discussion).

Cela étant posé, l’indicateur de pollinisation réalisée correspond à la pente de la régression linéaire entre les rendements standardisés des cultures et la dépendance des cultures aux pollinisateurs dans un site (Figure 1 C). Dans le site 7, les rendements des cultures non-dépendantes des pollinisateurs sont autour de la moyenne (i.e., 0) pour l’ensemble de la zone d’étude, ce qui indique que les conditions de culture sont relativement favorables. Cependant, les cultures dépendantes des pollinisateurs (dépendances de 0,65 et 0,95) ont des rendements inférieurs à la moyenne de la zone d’étude (rendements standardisés négatifs), malgré ces bonnes conditions de culture, ce qui suggère un déficit de pollinisation animale. Au contraire, dans le site 1, les rendements sont légèrement au-dessus de la moyenne de la zone d’étude pour toutes les cultures, quelle que soit leur dépendance aux pollinisateurs, ce qui suggère que la pollinisation animale est moins limitante dans ce site.

Figure 1 : Principes du calcul de l’indicateur de pollinisation réalisée à partir d’un exemple simplifié. Cet indicateur est calculé à l’échelle d’une zone géographique (A), découpée en sites. Cette zone peut être la France, et les sites sont par exemple les départements, ou une zone plus restreinte, comme la plateforme d’observation de Fénay, et les sites sont des parcelles ou des groupes de parcelles. Dans l’exemple théorique proposé ici, la zone est découpée en 7 sites (B). Les données de rendements de chaque culture sont standardisées à l’échelle de l’ensemble de la zone d’étude (C). Exemple de régression pour deux sites avec des limitations en pollen différentes. Le graphique montre la distribution des rendements standardisés (moyenne = 0 et variance = 1 pour chaque culture à l’échelle de la zone d’étude) dans un exemple théorique, en fonction des 5 classes de dépendance aux pollinisateurs de Klein et al. (2007). Chaque point correspond à une donnée de rendement pour une espèce cultivée, un site et une année (si des données pluriannuelles sont disponibles). Dans la représentation graphique, les points sont légèrement déplacés autour de la valeur de dépendance aux pollinisateurs, pour une meilleure lisibilité. Deux sites sont mis en exergue avec des couleurs différentes et la droite de régression permettant le calcul de l’indicateur (voir texte). A noter que le calcul de l’indicateur requiert des données de rendement pour des cultures avec des niveaux de dépendance différents au sein de chaque site, que ces sites soient des parcelles agricoles ou des regroupements de parcelles à des résolutions spatiales plus grossières.

La figure 1 contient trois parties. En (A), une représentation schématique de la zone d’étude, qui est divisée en 7 sites. Les sites 1 et 7 sont colorés chacun avec une couleur distincte des autres sites car ils sont utilisés comme exemples dans la partie (C). En (B), la figure illustre l’étape de standardisation des rendements bruts de quatre cultures (kiwi, colza, concombre, blé tendre) : elle montre la distribution des rendements bruts de ces 4 cultures, très contrastés (par exemple moins de 100 quintaux/ha pour le colza, et jusqu’à plus de 5000 quintaux/ha pour le concombre) ; les rendements standardisés de chaque culture varient tous entre –4 et 4. En (C) le graphique montre la relation linéaire entre les rendements standardisés en ordonnée et la dépendance du rendement des cultures aux pollinisateurs en abscisse, qui permet le calcul de l’indicateur de pollinisation réalisée pour chaque site. Pour le site 1 la relation est positive ce qui indique un indicateur de pollinisation réalisé positif alors que pour le site 7 la relation est négative ce qui indique un indicateur de pollinisation réalisé négatif et donc une pollinisation plus faible.

2.3. Relation de l’indicateur de pollinisation réalisée avec d’autres indicateurs de pollinisation et avec des variables environnementales

Pour tester notre indicateur, nous avons examiné sa corrélation avec les indicateurs de pollinisation potentielle, fournissant une information sur les zones potentiellement abondantes en pollinisateurs à partir de modèles de déplacement des pollinisateurs et d’une cartographie d’occupation des sols pour évaluer les ressources disponibles : la carte produite par Zulian et al. (2013) dans le cas de l’étude à l’échelle de la France hexagonale et une cartographie produite par nos soins pour l’analyse des données de la plateforme d’observation de Fénay, à partir du modèle InVEST (Sharp et al., 2018). Pour cette dernière analyse, nous avons également pu examiner la relation entre l’indicateur de pollinisation réalisée et l’utilisation de pesticides dans les parcelles, mesuré comme l’Indice de Fréquence de Traitement cumulé sur les 13 années d’étude.

3.1. A l’échelle nationale, un gradient latitudinal de pollinisation conforme aux connaissances sur l’écologie des pollinisateurs

Le calcul de l’indicateur de pollinisation réalisée à la résolution des départements français, grâce aux données de la Statistique Agricole Annuelle sur la période 2000-2010 pour 55 espèces cultivées dont le rendement dépend de la production de graines ou de fruits, montre des disparités fortes entre départements, avec notamment un gradient latitudinal associé à des déficits de pollinisation plus forts dans le nord de la France (Figure 2 A). On observe notamment des déficits particulièrement marqués dans le Bassin parisien. Au contraire, la situation semble moins problématique autour du bassin méditerranéen. L’indicateur de pollinisation réalisée est par ailleurs remarquablement corrélé avec l’indicateur de pollinisation potentielle de Zulian et al. (Figure 2 B, coefficient de corrélation de Spearman  = 0.65, P < 0.001), ce qui suggère que l’utilisation de données d’occupation des sols et de climat peut fournir en première approche une bonne estimation de la pollinisation. Cependant, la corrélation n’est pas parfaite non plus, et les différences résiduelles sont probablement révélatrices d’autres facteurs influençant la pollinisation réalisée, qui ne sont pas pris en compte dans le modèle de Zulian et al. (2013) : diversité des pollinisateurs au-delà des abeilles sauvages, rôle des pollinisateurs gérés, notamment l’abeille mellifère, impact des pratiques agricoles. L’échelle nationale n’est cependant pas la plus pertinente pour tenter de séparer les effets relatifs de ces variables, car le gradient de pollinisation nord-sud est associé à plusieurs autres gradients nord-sud confondus : l’agriculture française est plus intensive au nord qu’au sud, les infrastructures agroécologiques y sont plus rares et le climat moins favorable pour une partie des pollinisateurs, notamment les abeilles sauvages. Des échelles spatiales plus fines, par exemple celle d’un paysage, permettent d’aller plus loin dans la compréhension des mécanismes qui influencent la pollinisation des cultures.

Figure 2 : Comparaison de la variabilité spatiale de notre indicateur de pollinisation réalisée en France hexagonale (A), à la résolution spatiale des départements, avec la variation de l’indice de pollinisation potentielle (B) de Zulian et al. (2013). Dans les deux cas, les valeurs de l’indicateur n’ont pas d’unité. En (A), les couleurs de l’orange vers le bleu indiquent des déficits de pollinisation de plus en plus marqués. En (B), les couleurs du vert vers le rouge indiquent des déficits de pollinisation de plus en plus marqués. La cartographie de l’indicateur de pollinisation potentielle a été retravaillée pour l’hexagone dans le cadre de l’EFESE (Therond et al., 2017), en ne se focalisant que sur les espaces agricoles. Les pixels en blanc correspondent donc à d’autres occupations du sol.

En (A) est présenté une carte de la France hexagonale avec chaque département coloré selon un gradient de couleur allant de l’orange (indicateur de pollinisation réalisée élevé) au bleu (indicateur de pollinisation réalisée faible). Les départements du nord ont plutôt des couleurs bleues, ceux du sud des couleurs orange. En (B) est représenté une carte de la France métropolitaine avec un gradient de couleur allant du vert (indicateur de pollinisation potentielle élevé) au rouge (indicateur de pollinisation potentielle faible). La résolution spatiale est beaucoup plus fine qu’en A, mais encore une fois le nord de l’hexagone semble avoir une pollinisation potentielle plus faible (couleur rouge) que le sud (couleur verte). Ces deux cartes illustrent la variabilité spatiale des deux indicateurs de pollinisation et mettent en évidence les zones en déficit de pollinisation.

3.2. A l’échelle d’un paysage agricole, l’indicateur de pollinisation réalisée révèle les effets des infrastructures agroécologiques et l’utilisation d’insecticides dans les parcelles

Dans la plateforme d’observation de Fénay, les indicateurs de pollinisation potentielle et réalisée sont encore bien corrélés (coefficient de corrélation = 60%, P < 0.001, Figure 3) mais toujours avec des différences. La corrélation positive entre les deux indicateurs est liée au rôle central, et bien connu, des éléments semi-naturels, qui favorisent l’abondance et la diversité des pollinisateurs (Kennedy et al., 2013). Ces éléments semi-naturels sont inclus par construction dans l’indicateur de pollinisation potentielle, mais pas dans celui de pollinisation réalisée : cette corrélation positive est donc une confirmation que ce dernier indicateur fondé sur les rendements indique bien la présence, mais aussi l’efficacité des pollinisateurs. Les différences, en revanche, peuvent être partiellement expliquées par une qualité variable, non caractérisée, des éléments semi-naturels et par le rôle des pratiques dans les parcelles, pratiques qui ne sont pas incluses dans le modèle de pollinisation potentielle. En effet, quand l’indicateur est calculé à la résolution spatiale de la parcelle, nous observons une relation négative entre la pollinisation réalisée et l’indice de fréquence de traitement en insecticides (Gandara et al., 2025).

Figure 3 : Comparaison de la variabilité spatiale de notre indicateur de pollinisation réalisée en France hexagonale (A), à la résolution spatiale des départements, avec la variation de l’indice de pollinisation potentielle (B) de Zulian et al. (2013). Dans les deux cas, les valeurs de l’indicateur n’ont pas d’unité. En (A), les couleurs de l’orange vers le bleu indiquent des déficits de pollinisation de plus en plus marqués. En (B), les couleurs du vert vers le rouge indiquent des déficits de pollinisation de plus en plus marqués. La cartographie de l’indicateur de pollinisation potentielle a été retravaillée pour l’hexagone dans le cadre de l’EFESE (Therond et al., 2017), en ne se focalisant que sur les espaces agricoles. Les pixels en blanc correspondent donc à d’autres occupations du sol.

En (A), une carte de la plateforme d’observation de Fénay avec chaque parcelle colorée par une couleur prise dans un gradient allant du bleu (indicateur de pollinisation réalisée élevé) au rouge (indicateur de pollinisation réalisée faible). En (B) une carte de la plateforme d’observation de Fénay avec chaque parcelle colorée par une couleur prise dans un gradient de couleur allant du bleu (indicateur de pollinisation potentielle élevé) au rouge (indicateur de pollinisation potentielle faible). Ces deux cartes illustrent la variabilité spatiale des deux indicateurs de pollinisation en montrant d’une part un même gradient de pollinisation, d’une meilleure pollinisation au nord-ouest de la plateforme à une moins bonne pollinisation au sud-est, et d’autre part des différences résiduelles entre certaines parcelles.

4.1. L’indicateur de pollinisation réalisée est relatif, et ne permet pas une estimation dans l’absolu des déficits de pollinisation

Par son mode de calcul, qui inclut une standardisation des rendements de chaque culture à l’échelle de la zone d’étude dans son ensemble, l’indicateur informe sur les classements des sites les uns par rapport aux autres, mais ne dit rien sur les pertes de rendement absolues causées par un déficit de pollinisation. Par construction, les rendements standardisés varient majoritairement entre -2 et +2 et sont centrés sur 0, cela pour tous les niveaux de dépendance. Ainsi, une relation négative entre ces rendements et la dépendance aux pollinisateurs dans certains sites implique, en miroir, une relation positive dans d’autres. Les relations négatives signalent clairement un déficit de pollinisation (les cultures dépendantes présentent des rendements inférieurs à la moyenne nationale). L’interprétation des relations positives est moins directe : si un déficit de pollinisation touche toute la zone d’étude, même les sites à relation positive restent en déficit, mais dans une moindre mesure que les sites à relation négative (leurs cultures dépendantes ont les meilleurs rendements relatifs). A noter cependant qu'en l'absence de déficit, l’indicateur ne détecte aucun signal : les pentes des relations restent proches de zéro pour tous les sites. L’indicateur de pollinisation réalisée met donc en évidence des déficits dès lors que les pentes sont variables d’un site à l’autre, et classe les sites selon la sévérité du déficit ou inversement selon la contribution des pollinisateurs au rendement des cultures qui en sont dépendantes. Pour connaître l’effet absolu du déficit de pollinisation sur les rendements, il est indispensable d’utiliser les techniques éprouvées de supplémentation en pollen : ce dépôt manuel de pollen compatible sur des fleurs en pollinisation libre permet lever toute limitation pollinique et d’estimer le rendement maximal associé à une pollinisation complète.

4.2. L’indicateur de pollinisation réalisée nécessite plusieurs cultures par niveau de dépendance aux pollinisateurs

L’interprétation de l’indicateur repose sur une hypothèse centrale : à part l’efficacité de la pollinisation animale, tous les facteurs influençant le rendement, qui sont nombreux (caractéristiques des sols, conditions météorologiques, pratiques agricoles, etc.) ont en moyenne le même effet sur les espèces cultivées quelle que soit leur dépendance aux pollinisateurs. C’est ce qui est sous-entendu dans l’affirmation « toutes choses égales par ailleurs ». Pour que cette hypothèse soit vérifiée le mieux possible, il est indispensable que chaque catégorie de dépendance aux pollinisateurs soit représentée par le plus grand nombre d’espèces cultivées possible. Prenons un exemple caricatural où l’indicateur serait calculé avec seulement deux espèces : une céréale A, avec une dépendance de 0 pour les pollinisateurs, et une courge B, avec une dépendance de 95 % pour les pollinisateurs. Par ailleurs, la céréale est très résistante à la sécheresse mais supporte peu l’humidité (maladies fongiques) alors que la courge a de forts besoins en eau. Avec un tel jeu de données, les rendements standardisés de la céréale sont élevés dans les sites les plus secs et faibles dans les sites très arrosés, et c’est le contraire pour les rendements de la courge. La relation entre rendements standardisés et dépendance aux pollinisateurs est donc négative dans les sites secs et positive dans les sites arrosés, et ce même si la pollinisation animale n’est limitante nulle part. Dans ce cas précis, les effets du climat et de la dépendance à la pollinisation sont confondus et l’indicateur ne fonctionne pas : il conclut à un déficit de pollinisation animale dans les sites secs, alors que ce n’est qu’une question de préférence climatique. En revanche, avec plusieurs espèces cultivées fonctionnellement contrastées dans chaque classe de dépendance aux pollinisateurs, on attend qu’il n’y ait pas de corrélation entre dépendance aux pollinisateurs et préférences climatiques, édaphiques, ou aux pratiques agricoles. Un corollaire de cette propriété est que l’indicateur ne fournit pas une mesure du déficit de pollinisation pour une culture isolément, seulement pour des sites dans une zone donnée, sur l’ensemble des cultures incluses dans le calcul. Par ailleurs, si toutes les cultures dépendantes des pollinisateurs sont bien pollinisées par un seul type de pollinisateurs (l’abeille domestique par exemple), l’indicateur peut passer à côté d’un déficit de pollinisation par les autres pollinisateurs (pollinisateurs sauvages par exemple).

4.3. Le choix de la résolution spatiale dépend des attentes des utilisateurs

Selon la finesse des données de rendement disponibles, l’indicateur peut être calculé à différentes résolutions spatiales, y compris jusqu’à celle de la parcelle agricole si l’on dispose d’une série temporelle suffisamment longue pour chaque parcelle. Le choix de la meilleure résolution spatiale dépend des questions que l’on souhaite aborder avec l’indicateur. Pour comprendre l’effets des pratiques dans la parcelle sur la pollinisation, la résolution spatiale de la parcelle est assez logiquement la plus pertinente, d’autant que la typologie des pratiques peut varier rapidement d’une parcelle à l’autre dans un territoire agricole. En revanche, pour visualiser la configuration spatiale de l’efficacité de la pollinisation dans un territoire ou paysage agricole, des résolutions plus grossières peuvent être plus efficaces, car elles permettent d’une part de moyenner des effets de pratiques intra-parcelle parfois contrastés, et d’autre part d’augmenter la précision de l’indicateur en augmentant le nombre de données utilisées pour calculer la pente de la relation entre rendements standardisés et dépendance aux pollinisateurs. Les lecteurs et lectrices intéressé.es trouveront plus de détails dans l’article de Gandara et al. (2025).

4.4. L’indicateur peut aussi être utilisé pour un suivi des variations temporelles de l’efficacité de la pollinisation

Le présent article s’est concentré sur l’étude des variations spatiales de l’efficacité de la pollinisation, mais l’indicateur peut aussi être appliqué avec un découpage des données dans le temps, plutôt que dans l’espace. L’indicateur classera alors les intervalles de temps, par exemple les années, entre moments avec un fort déficit de pollinisation et moments avec une meilleure pollinisation. Une perspective naturelle de cet indicateur est donc d’être testé pour suivre les changements temporels de la pollinisation en France.