Plateforme d’Agroscope sur les analyses de cycle de vie

© Gabriela Brändle, Agroscope
© Gabriela Brändle, Agroscope

La plateforme Agroscope sur les analyses de cycle de vie aura lieu le 5 mai 2026. La conférence se tiendra en ligne ainsi que sur le site Agroscope de Zurich-Reckenholz. Les inscriptions sont ouvertes jusqu’au 28 avril. Vous êtes cordialement invités en tant que représentante et représentant des médias.

L’agriculture et l’alimentation jouent un rôle dans la lutte contre le changement climatique. D’une part, elles contribuent aux émissions de gaz à effet de serre. D’autre part, elles offrent des possibilités importantes pour la protection du climat grâce à une meilleure gestion, à des innovations technologiques et à des changements dans les modes de consommation. Pour exploiter ce potentiel, il faut disposer de méthodes d’évaluation fiables qui identifient les mesures efficaces, quantifient leurs effets et permettent leur mise en oeuvre tout au long de la chaîne de création de valeur.

Prendre en compte toutes les dimensions de la durabilité

L’analyse du cycle de vie est une méthode qui permet aux spécialistes d’évaluer de manière exhaustive les effets de l’agriculture sur le climat et son potentiel en matière de protection climatique, c’est-à-dire en tenant compte d’autres impacts environnementaux. Elle peut être appliquée à différents niveaux - des exploitations et produits individuels aux systèmes alimentaires dans leur ensemble - et met en évidence les synergies et les conflits d’objectifs avec d’autres objectifs environnementaux. Si d’autres méthodes d’évaluation sont prises en compte, il est également possible de tenir compte de la dimension économique et sociale de la durabilité.

E‰change entre recherche et pratique

Il reste toutefois difficile de combler le fossé entre la recherche et la pratique. Cela implique notamment de présenter les résultats de recherche de manière pratique, de communiquer des contenus complexes de manière compréhensible, d’exposer clairement les incertitudes et les lacunes dans les données, et de définir des critères et des seuils uniformes pour l’analyse comparative. De plus, l’utilisation d’outils différents peut conduire à des résultats différents, ce qui est souvent difficile à comprendre dans la pratique.