Plaidoyer pour des données précompétitives au premier kilomètre

Un petit producteur qui vend son cacao ou son café à trois acheteurs en quelques saisons peut être enregistré trois fois, voir la même parcelle cartographiée trois fois, et répondre à trois enquêtes aux questions voisines. Chaque acheteur paie sa propre version des mêmes données du premier kilomètre, et aucun n’a la vue d’ensemble. C’est pourquoi les acheteurs doivent pouvoir traiter une partie de ce travail comme précompétitive, s’ils le choisissent.

Que signifie « précompétitif » au premier kilomètre ?

Le travail précompétitif, c’est ce dont chaque acteur a besoin, ce dont personne ne tire d’avantage commercial à faire seul, et ce qui devient plus fiable une fois fait ensemble. Au premier kilomètre, quatre éléments correspondent à cette description, pour les acheteurs qui décident de les mutualiser :

1. La détection de la fraude entre acheteurs : des signaux qui n’apparaissent que lorsque l’on compare les données de plusieurs acheteurs.
2. Le savoir agronomique : ce qui fonctionne sur quels sols, sous quel climat, pour quelle culture, tiré de nombreuses exploitations.
3. L’accès aux producteurs pour les enquêtes : un canal consenti et rémunéré pour interroger les producteurs, au lieu que chaque organisation construise le sien.
4. Des fiches producteurs communes : les informations de base vérifiées sur un producteur que plusieurs acheteurs conviennent de tenir en commun plutôt que de les collecter à nouveau.

Ce qui reste privé par défaut, c’est tout ce qu’un acheteur apporte et sur quoi il est en concurrence : son registre des producteurs, les polygones de ses parcelles, ses prix, ses volumes, ses conditions contractuelles, ses primes, ses relations fournisseurs, sa stratégie d’approvisionnement. Rien ne passe du privé au mutualisé sans la décision de l’acheteur, aux conditions que les acheteurs participants fixent ensemble.

Pourquoi des acheteurs choisiraient-ils de mutualiser une partie du travail au premier kilomètre ?

Parce que le doublon coûte cher et produit souvent de moins bonnes données.

• Le coût. Contrôler la fraude, construire le conseil agronomique et joindre les producteurs pour des enquêtes demandent du travail de terrain et de l’expertise. Ce que les acheteurs mutualisent est payé une fois, et non par chacun séparément.
• La qualité. Quand des acheteurs conviennent de tenir des fiches producteurs communes, chaque correction profite à tous. Avec cinq versions séparées, une erreur est corrigée dans l’une et subsiste dans les quatre autres.
• Le temps des producteurs. Quand les acheteurs mutualisent leurs enquêtes, les producteurs sont sollicités une fois, pas dix. La lassitude face aux enquêtes est réelle, et elle dégrade les réponses.
• La cohérence. Dans le cadre de l’EUDR (règlement européen sur la déforestation, RDUE), une même parcelle peut figurer dans les déclarations de diligence raisonnable de plusieurs acheteurs. Un contrôle mutualisé entre acheteurs peut signaler des versions contradictoires sans qu’aucun acheteur ne cède ses polygones.

Comment le partage révèle-t-il des fraudes qu’aucun acheteur ne voit seul ?

Certains des problèmes d’intégrité les plus importants sont invisibles pour un acheteur isolé :

• Une parcelle déclarée par deux fournisseurs, ou sous deux producteurs différents.
• Des volumes supérieurs à ce que les parcelles d’un producteur peuvent produire, une fois toutes les ventes comptabilisées, tous acheteurs confondus. Chaque acheteur voit un volume plausible ; la somme ne l’est pas.
• Des identités empruntées : l’identité d’un producteur conforme utilisée pour blanchir une production venue d’ailleurs.
• Le même producteur enregistré avec des informations différentes dans différentes chaînes d’approvisionnement.

L’EUDR cite expressément le risque de mélange avec des produits d’origine inconnue, ainsi que la fréquence de la falsification de documents et de données, parmi les critères que les opérateurs doivent prendre en compte dans leur évaluation des risques (article 10, paragraphe 2, points h) et j)). Une détection de la fraude mutualisée entre acheteurs rend ces risques mesurables.

Les contrôles entre acheteurs n’exigent pas que les acheteurs voient les données les uns des autres. Quand les acheteurs mutualisent la détection de la fraude, la comparaison s’exécute sur le réseau et ne renvoie que le signal à la partie concernée : « cette parcelle est aussi déclarée ailleurs », « ce volume est incohérent avec la capacité de ce producteur ». Les données commerciales sous-jacentes restent privées.

Pourquoi mutualiser le savoir agronomique ?

Le savoir agronomique s’améliore avec le nombre et la diversité des exploitations dont il est tiré. Un acheteur qui travaille avec quelques milliers de producteurs dans une seule région apprend lentement ; des acheteurs qui mettent en commun ce qu’ils savent sur de nombreuses régions et cultures apprennent plus vite. Les producteurs en profitent directement : de meilleurs conseils sur les ravageurs, la taille, l’ombrage, les sols et l’adaptation au climat, dans leur langue, quand ils le demandent.

C’est aussi là que l’IA est utile : répondre aux questions des producteurs à partir d’un corpus de savoir agronomique vérifié, en appui aux producteurs et aux équipes qui travaillent avec eux.

Qu’en est-il de la vie privée et du contrôle des producteurs ?

Précompétitif ne veut pas dire public, et ne veut jamais dire imposé. Le modèle ne fonctionne que si :

• Les acheteurs choisissent : rien de ce qu’un acheteur apporte n’est mutualisé sans sa décision, aux conditions que les acheteurs participants fixent ensemble.
• Les producteurs consentent à ce qui est collecté et à qui peut l’utiliser, et peuvent voir ce qui est conservé à leur sujet.
• L’accès est limité à une finalité : un acheteur voit les données des producteurs qui l’approvisionnent, pour les finalités acceptées par le producteur.
• Les données commerciales restent privées pour chaque acheteur.
• Le droit de la protection des données s’applique. Lorsque le droit de l’UE est pertinent, le règlement général sur la protection des données (règlement (UE) 2016/679) fixe les règles en matière de consentement, de limitation des finalités et de droits des personnes concernées.

Pour les acheteurs, le contrôle par les producteurs n’est pas une contrainte à contourner. C’est une réduction du risque : le consentement est une base légale, la provenance est claire, et les données que les producteurs transmettent en connaissance de cause sont généralement plus exactes. Cela évite aussi l’enfermement : les données appartiennent au producteur, pas au prestataire qui les a collectées.

Pourquoi est-ce le bon moment ?

Les exigences des lois sur la diligence raisonnable comme l’EUDR, et de cadres plus larges comme la CSDDD (directive européenne sur le devoir de vigilance), reposent toutes sur les mêmes faits du premier kilomètre : qui est le producteur, où il cultive, ce qui s’est passé sur cette terre, et comment la production a circulé. Chaque acheteur a besoin de ces faits. Les construire séparément multiplie les coûts et fragmente la vérité.

Environ 500 millions de petits producteurs cultivent la terre dans le monde. Aucune entreprise, aucun programme, aucun État ne les enregistrera et ne les accompagnera tous seul. Un espace privé pour chaque participant, avec la possibilité de mutualiser ce qu’aucun ne devrait payer deux fois, permet aux efforts de s’additionner.

Comment Farmer1st rend-il possible le travail précompétitif ?

Farmer1st est l’infrastructure du premier kilomètre construite autour des producteurs : un réseau contrôlé par les producteurs, où entreprises, États et organisations collectent, vérifient et partagent les données d’origine, et construisent dessus les services dont ils ont besoin.

Sur Farmer1st, tout ce qu’un acheteur apporte est privé par défaut : son registre des producteurs, les polygones de ses parcelles, ses prix, ses volumes et ses relations fournisseurs. Quand les acheteurs d’une filière en conviennent, le réseau leur permet de mutualiser la détection de la fraude entre acheteurs, le savoir agronomique qui alimente l’agronome IA, l’accès aux producteurs pour les enquêtes et des fiches producteurs communes, aux conditions qu’ils fixent ensemble. Précompétitif par choix, jamais comme condition. Chaque acheteur relie le réseau aux outils qu’il utilise déjà grâce à l’intégration de données. Pour en savoir plus, consultez le réseau précompétitif et la traçabilité du premier kilomètre.