{"id":32105,"date":"2026-07-28T13:17:30","date_gmt":"2026-07-28T13:17:30","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.iita.org\/?page_id=32105"},"modified":"2026-07-28T14:28:49","modified_gmt":"2026-07-28T14:28:49","slug":"resilisense-satellite-observable-indicators-of-smallholder-resilience","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/iita.org\/fr\/climate-action\/resilisense-satellite-observable-indicators-of-smallholder-resilience\/","title":{"rendered":"RESILISENSE : IDENTIFICATEURS SATELLITAIRES OBSERVABLES DE LA R\u00c9SILIENCE DES PETITS EXPLOITANTS AGRICOLES"},"content":{"rendered":"
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RESILISENSE : IDENTIFICATEURS SATELLITAIRES OBSERVABLES DE LA R\u00c9SILIENCE DES PETITS EXPLOITANTS AGRICOLES<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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La r\u00e9silience est devenue une priorit\u00e9 absolue dans les travaux de l'IITA et de l'ensemble des centres du CGIAR, mais elle reste l'un des r\u00e9sultats les plus difficiles \u00e0 mesurer. Les syst\u00e8mes de suivi, d'\u00e9valuation, d'apprentissage et d'\u00e9valuation d'impact (MELIA) collectent rarement des donn\u00e9es sur la r\u00e9silience, et lorsqu'ils le font, celles-ci sont fragment\u00e9es et recueillies au niveau de projets sp\u00e9cifiques, ce qui limite l'apprentissage inter-projets et affaiblit la redevabilit\u00e9 tant ascendante que descendante. ResiliSense, d\u00e9velopp\u00e9 et h\u00e9berg\u00e9 au sein du programme de r\u00e9silience et d'adaptation au changement climatique (RCA) de l'IITA \u00e0 Nairobi, comble cette lacune : il int\u00e8gre les donn\u00e9es de suivi que les programmes collectent d\u00e9j\u00e0 aux avanc\u00e9es de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection et de l'apprentissage automatique pour g\u00e9n\u00e9rer des perspectives sur la r\u00e9silience aux niveaux des projets, des programmes et des pays. Ce faisant, il \u00e9tablit un pont entre les interventions cibl\u00e9es au niveau des m\u00e9nages et la vision globale \u00e0 l'\u00e9chelle des paysages.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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L'\u00c9CART DE MESURE<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLa r\u00e9silience est de plus en plus reconnue comme un objectif transversal, mais elle est rarement int\u00e9gr\u00e9e dans les cadres logiques des projets. Une enqu\u00eate qui n'a pas \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue pour \u00e9valuer la r\u00e9silience n'offre aucun moyen simple de la mesurer apr\u00e8s coup, de sorte que la r\u00e9silience reste l'affaire des quelques projets qui l'ont d\u00e9sign\u00e9e comme cible plut\u00f4t que d'\u00eatre le r\u00e9sultat \u00e0 l'\u00e9chelle du portefeuille qu'elle devrait \u00eatre. Les pressions d'un climat en mutation et d'un contexte de financement du d\u00e9veloppement plus restreint rendent cette lacune plus aigu\u00eb : les donateurs comme les agriculteurs ont besoin de preuves que les interventions renforcent la capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9sister au prochain choc. Les enqu\u00eates restent la r\u00e9f\u00e9rence absolue, mais elles sont co\u00fbteuses et peu fr\u00e9quentes, souvent limit\u00e9es \u00e0 une situation de r\u00e9f\u00e9rence et \u00e0 une \u00e9valuation finale. Les satellites associ\u00e9s \u00e0 l'apprentissage automatique sont \u00e9volutifs mais, \u00e0 eux seuls, ils sont le moins pr\u00e9cis l\u00e0 pr\u00e9cis\u00e9ment o\u00f9 cela compte le plus, parmi les m\u00e9nages les plus pauvres et les plus vuln\u00e9rables. La voie la plus s\u00fbre \u00e0 suivre est de combiner les deux.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n<\/div>\n
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UNE APPROCHE ANCR\u00c9E DANS LES ENQU\u00caTES ET ASSIST\u00c9E PAR SATELLITE<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tPlut\u00f4t que d'ajouter une \u00e9ni\u00e8me m\u00e9thodologie d'enqu\u00eate, ResiliSense est agnostique quant aux donn\u00e9es d'entr\u00e9e et flexible quant aux r\u00e9sultats. Il fonctionne avec toutes les donn\u00e9es de suivi, \u00e9valuation, apprentissage et redevabilit\u00e9 (MELIA) qu'un programme g\u00e9n\u00e8re d\u00e9j\u00e0, et met en correspondance chaque question d'enqu\u00eate avec une biblioth\u00e8que de cadres de r\u00e9silience \u00e9tablis, en utilisant le SHARP+ de la FAO (Auto-\u00e9valuation et \u00e9valuation holistique de la r\u00e9silience climatique des agriculteurs et des \u00e9leveurs) comme ancrage principal, les cadres TANGO, MSRI et RIMA-II \u00e9tant \u00e9galement repr\u00e9sent\u00e9s. Les r\u00e9sultats peuvent \u00eatre pr\u00e9sent\u00e9s par rapport \u00e0 la m\u00e9trique de r\u00e9silience privil\u00e9gi\u00e9e d'un programme, aux Objectifs de d\u00e9veloppement durable, ou \u00e0 l'objectif mondial d'adaptation de la CCNUCC, de sorte qu'une seule analyse sous-jacente puisse r\u00e9pondre \u00e0 diff\u00e9rents besoins de reporting. Lorsqu'une enqu\u00eate laisse une dimension de r\u00e9silience non mesur\u00e9e, ResiliSense identifie si un indicateur indirect (proxy) cr\u00e9dible par t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection existe pour aider \u00e0 combler ce manque, et int\u00e8gre une mesure explicite de la confiance jusqu'au score final. Il est con\u00e7u pour \u00eatre honn\u00eate quant \u00e0 ses limites : les dimensions telles que la gouvernance, le capital social et l'acc\u00e8s financier restent difficiles \u00e0 observer depuis l'espace et continuent d'\u00eatre mesur\u00e9es par enqu\u00eate, tandis que les dimensions environnementales et li\u00e9es aux terres se pr\u00eatent bien aux indicateurs indirects satellitaires.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n<\/div>\n
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COMMENT FONCTIONNE RESILISENSE<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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ResiliSense suit cinq \u00e9tapes. Elle commence par l'importation et l'analyse syntaxique des donn\u00e9es d'enqu\u00eate MELIA existantes dans une base de donn\u00e9es de questions structur\u00e9e. Un moteur de correspondance crois\u00e9e associe ensuite chaque question \u00e0 la biblioth\u00e8que d'indicateurs SHARP+ \u00e0 travers ses domaines \u00e9conomique, social, environnemental, de gouvernance et spatial, en attribuant \u00e0 chaque correspondance un score de confiance et en acheminant les correspondances incertaines vers un examen par des experts. Une analyse des lacunes s'ensuit, identifiant quelles dimensions de la r\u00e9silience ne sont pas couvertes par l'enqu\u00eate et, lorsque des proxys valid\u00e9s existent, en int\u00e9grant des observations de la terre multi-sources : imagerie radar Sentinel-1 et optique Sentinel-2, incluant les indices de v\u00e9g\u00e9tation NDVI, NDMI et NDRE, ainsi que les donn\u00e9es de pr\u00e9cipitations CHIRPS, la r\u00e9analyse climatique ERA5-Land et les donn\u00e9es de terrain SRTM, chacune \u00e9tant \u00e9talonn\u00e9e par rapport \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence nationaux. L'outil agr\u00e8ge ensuite les indicateurs disponibles en un score de r\u00e9silience au niveau des m\u00e9nages, la confiance par indicateur, les sources de donn\u00e9es et les lacunes signal\u00e9es \u00e9tant toutes rendues transparentes. Enfin, ResiliSense soutient l'apprentissage et la mise \u00e0 l'\u00e9chelle : il conseille sur la mani\u00e8re dont les futures enqu\u00eates peuvent \u00eatre con\u00e7ues pour combler les lacunes, et il entra\u00eene des mod\u00e8les d'apprentissage automatique pour \u00e9tendre les estimations de r\u00e9silience aux zones non enqu\u00eat\u00e9es, produisant des cartes permettant de suivre la r\u00e9silience au fil du temps. L'extraction, l'ingestion, l'inf\u00e9rence et la visualisation sont automatis\u00e9es par le biais de la Farm Intelligence Platform du programme, de sorte qu'un ensemble de donn\u00e9es agnostique en mati\u00e8re de r\u00e9silience peut \u00eatre transform\u00e9 en un rapport de score de r\u00e9silience avec une transparence sur la couverture et la confiance.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n<\/div>\n

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O\u00d9 IL A \u00c9T\u00c9 APLIQU\u00c9<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tResiliSense a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 au Malawi, au Niger et au Nigeria, et des travaux suppl\u00e9mentaires sont en cours au Ghana et au Kenya. Le premier projet pilote a eu marre au Malawi, o\u00f9 les pr\u00e9dictions ont \u00e9t\u00e9 test\u00e9es sur 351 fermes g\u00e9or\u00e9f\u00e9renc\u00e9es r\u00e9parties dans six districts \u00e0 l'aide d'une enqu\u00eate agnostique en mati\u00e8re de r\u00e9silience. L\u00e0-bas, les signaux satellites et climatiques ont servi de proxys valid\u00e9s pour les indicateurs de r\u00e9silience environnementale, notamment la d\u00e9gradation des terres et, de mani\u00e8re plus timide, le type de syst\u00e8me de culture, les r\u00e9sultats s'\u00e9tant r\u00e9v\u00e9l\u00e9s stables lors de tests r\u00e9p\u00e9t\u00e9s. Ces premiers r\u00e9sultats confirment la tendance g\u00e9n\u00e9rale : les dimensions environnementales de la r\u00e9silience sont celles qui se pr\u00eatent le plus facilement \u00e0 l'utilisation de proxys, tandis que les dimensions socio-\u00e9conomiques continuent de d\u00e9pendre des donn\u00e9es d'enqu\u00eates. Les travaux men\u00e9s au Niger et au Nigeria permettent de tester la capacit\u00e9 de transfert des mod\u00e8les entre diff\u00e9rentes r\u00e9gions agro-\u00e9cologiques, tandis que les travaux de terrain au Kenya et au Malawi permettent d'ancrer et de valider les scores.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n<\/div>\n
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INT\u00c9GRER L'INCLUSION DANS LE SCORE<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLa r\u00e9silience n'est pas v\u00e9cue de mani\u00e8re \u00e9gale. En collaboration avec l'Alliance de Bioversity International et du CIAT, le programme d\u00e9veloppe un module sur le genre et l'inclusion sociale qui \u00e9tend la notation de la r\u00e9silience afin de mieux saisir celle des femmes dans les syst\u00e8mes agroalimentaires. Cela contribue \u00e0 garantir que, \u00e0 mesure que ResiliSense se d\u00e9veloppe, il met en lumi\u00e8re plut\u00f4t qu'il ne gomme les vuln\u00e9rabilit\u00e9s de celles et ceux qui sont le plus expos\u00e9s aux chocs climatiques.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n<\/div>\n
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LA ROUTE DEVANT<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tL'objectif est une plateforme ResiliSense open-source qui convertit des donn\u00e9es de suivi, \u00e9valuation et apprentissage (MEL) agnostiques en mati\u00e8re de r\u00e9silience en rapports de scores de r\u00e9silience destin\u00e9s \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9s tout au long du cycle de projet, de l'identification et de la conception jusqu'\u00e0 l'\u00e9valuation ex-post, en passant par la mise en \u0153uvre. Les priorit\u00e9s \u00e0 court terme consistent \u00e0 achever le moteur de correspondance semi-automatis\u00e9, \u00e0 approfondir la recherche en t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection au Malawi afin d'accro\u00eetre la fiabilit\u00e9 des scores tir\u00e9s de jeux de donn\u00e9es agnostiques en mati\u00e8re de r\u00e9silience, et \u00e0 tester le prototype avec d'autres jeux de donn\u00e9es MEL dans de nouveaux pays. \u00c0 mesure que les capacit\u00e9s satellitaires et d'apprentissage automatique progressent, l'ambition est que l'\u00e9valuation de la r\u00e9silience se rapproche de ce que les mod\u00e8les d'observation de la terre les plus r\u00e9cents commencent \u00e0 accomplir pour la richesse : des cartes \u00e9volutives et \u00e0 haute r\u00e9solution qui suivent l'\u00e9volution dans le temps et sont exploitables, des agriculteurs aux d\u00e9cideurs politiques. La r\u00e9silience est une cible plus exigeante, plus multidimensionnelle et plus sensible aux chocs, et elle continuera \u00e0 n\u00e9cessiter un ancrage par enqu\u00eate et \u00e0 comporter une incertitude plus importante. ResiliSense est con\u00e7u pour s'am\u00e9liorer au m\u00eame rythme que ces m\u00e9thodes.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n<\/div>\n
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POURQUOI C'EST IMPORTANT<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tResiliSense s'attaque \u00e0 un goulet d'\u00e9tranglement pratique au c\u0153ur de la programmation d'adaptation au climat : comment mesurer la r\u00e9silience de mani\u00e8re cr\u00e9dible, comparable et \u00e0 grande \u00e9chelle, sans enfermer les projets dans une nouvelle enqu\u00eate unique. En montrant quelles dimensions de la r\u00e9silience peuvent \u00eatre mesur\u00e9es \u00e0 distance, l'outil r\u00e9duit les co\u00fbts d'enqu\u00eate. En exploitant des donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 collect\u00e9es, il permet d'\u00e9valuer la r\u00e9silience \u00e0 l'\u00e9chelle d'un portefeuille entier plut\u00f4t que pour une poign\u00e9e de projets. En transposant des observations sur les m\u00e9nages \u00e0 l'\u00e9chelle r\u00e9gionale, il aide \u00e0 orienter les investissements d'adaptation vers les exploitations agricoles et les paysages qui en ont le plus besoin. Enfin, en mettant en lumi\u00e8re l'incertitude de mani\u00e8re transparente, il \u00e9vite que des indicateurs satellitaires ne masquent les vuln\u00e9rabilit\u00e9s des populations les plus marginalis\u00e9es. La r\u00e9silience est un objectif plus difficile \u00e0 atteindre que la richesse, et ResiliSense ne pr\u00e9tend pas la saisir parfaitement. Ce qu'il offre, c'est un instrument pour faire passer la mesure de la r\u00e9silience du statut de pr\u00e9occupation pour quelques projets \u00e0 celui de capacit\u00e9 transversale pour l'ensemble des travaux d'adaptation au changement climatique du CGIAR.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n<\/div>\n\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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