# L’étude QuantiFarm relève un bénéfice net dans 23 des 30 cas européens d’agriculture numérique > Une analyse coûts-bénéfices sur trois ans et plus de 100 exploitations révèle des résultats variables selon les technologies et les contextes ; plusieurs outils sont amortis en un ou deux cycles. - URL canonique: https://newsverum.com/fr/news/quantifarm-study-finds-positive-net-benefit-in-23-of-30-european-farm-cases - Éditeur: Newsverum - Rubrique: Agriculture - Pays: Italie - Publié: 2026-10-25T02:27:51+00:00 - Mis à jour: 2026-10-25T02:27:51+00:00 - Période de l’événement / des données: 2026-10-22 - Autres éditions: [Türkçe](https://newsverum.com/tr/news/quantifarm-study-finds-positive-net-benefit-in-23-of-30-european-farm-cases.md), [English](https://newsverum.com/en/news/quantifarm-study-finds-positive-net-benefit-in-23-of-30-european-farm-cases.md), [العربية](https://newsverum.com/ar/news/quantifarm-study-finds-positive-net-benefit-in-23-of-30-european-farm-cases.md), [Español](https://newsverum.com/es/news/quantifarm-study-finds-positive-net-benefit-in-23-of-30-european-farm-cases.md), [Deutsch](https://newsverum.com/de/news/quantifarm-study-finds-positive-net-benefit-in-23-of-30-european-farm-cases.md), [Português](https://newsverum.com/pt/news/quantifarm-study-finds-positive-net-benefit-in-23-of-30-european-farm-cases.md) Une étude européenne sur l’agriculture numérique fait état d’un bénéfice monétaire net dans 23 des 30 études de cas, sur la moyenne de trois années d’expérimentation. Quatre cas ont donné des résultats mixtes au sein d’une même exploitation, avec un bénéfice sur une culture et une perte sur une autre ; trois cas ont enregistré une perte nette. Les résultats ont été publiés le 22 octobre par le Politecnico di Milano, qui a mené le projet avec son Observatoire Smart AgriFood et le Food Sustainability Lab. Financé par Horizon Europe, QuantiFarm réunissait 32 organisations européennes. Les chercheurs ont recueilli des données dans 30 études de cas réparties dans 20 pays et impliquant plus de 100 exploitations, dans des contextes biogéographiques et productifs différents. Le projet a examiné les cultures de plein champ et spécialisées, l’élevage laitier et porcin, l’ostréiculture ainsi que la gestion des performances des exploitations. Il évaluait les outils numériques en conditions d’utilisation opérationnelles, au-delà de leurs seules caractéristiques techniques. Les technologies étudiées comprenaient des systèmes d’aide à la décision, des stations agrométéorologiques, des capteurs, des outils de suivi et de collecte de données, la gestion de l’irrigation, des plateformes de gestion des exploitations, la fertilisation de précision, des robots de traite et d’alimentation et le suivi automatique des bâtiments et des animaux. Ces outils répondent à des tâches différentes et ne constituent pas une intervention uniforme. Le communiqué les regroupe comme solutions numériques agricoles et présente leurs résultats à travers des cas hétérogènes. L’analyse économique associe ces solutions à une utilisation plus efficace des intrants, à une réduction des coûts, à de meilleurs rendements et à une productivité et une qualité du travail accrues dans la majorité des exploitations concernées. La moyenne sur trois ans visait à réduire l’influence de la variabilité annuelle, que peuvent affecter la météo, les conditions agronomiques et les contraintes d’exploitation. Les résultats mixtes montrent qu’un même outil peut produire des effets différents selon les cultures d’une seule exploitation. Pour plusieurs solutions, notamment les systèmes d’aide à la décision, les systèmes d’information de gestion des exploitations et les capteurs de terrain, l’investissement était récupéré en un ou deux cycles de production. Le communiqué ne dit pas que chaque exploitation a atteint ce délai ; il s’agit des solutions concernées dans les cas analysés. Un horizon plus long peut modifier le calcul à mesure que l’usage de la technologie s’améliore, que les décisions agronomiques s’adaptent et que les économies d’intrants s’accumulent. Le projet relève aussi des effets environnementaux et sociaux. Il associe les outils numériques à un meilleur usage des engrais, produits phytosanitaires, aliments pour animaux, antibiotiques et médicaments vétérinaires, ainsi qu’à une irrigation et une fertilisation plus précises et au suivi des cultures et du bétail. La productivité a progressé dans plus des deux tiers des comparaisons. Le suivi à distance, la simplification administrative et l’automatisation sont également associés à davantage de flexibilité dans le travail des agriculteurs. Les résultats proviennent d’un ensemble diversifié de cas appliqués, et non d’une comparaison contrôlée unique entre exploitations identiques. Le communiqué du Politecnico di Milano ne publie pas les données par cas, le plan d’échantillonnage, les tailles d’effet ni un taux de rendement commun aux 30 cas. Les nombres de résultats positifs, mixtes et négatifs décrivent les classifications coûts-bénéfices rapportées ; ils ne démontrent pas qu’un outil donné produira les mêmes résultats pour chaque culture, exploitation ou saison. QuantiFarm conclut que les outils numériques doivent être évalués selon les contextes et les dimensions économiques, environnementales et sociales. Le consortium associait universités et centres de recherche à des organisations agricoles telles que Confagricoltura, Copa-Cogeca, CEMA, Teagasc, Delphy et IDELE. Le Politecnico di Milano affirme que les méthodes et connaissances du projet seront reprises dans de nouvelles initiatives Horizon Europe, dont GreenFit, Farmory, Agritechvalley et CeAmplify. Le communiqué propose un cadre d’évaluation, pas un classement universel des technologies agricoles. ## Données ### Échantillon QuantiFarm et résultats coûts-bénéfices Échantillon et catégories de bénéfice net sur trois ans selon le communiqué du 22 octobre du Politecnico di Milano. Méthodologie: Compte les études de cas rapportées. Les catégories de 23 bénéfices nets, quatre résultats mixtes et trois pertes nettes correspondent à l’analyse coûts-bénéfices moyenne sur trois ans. | label | value | unit | period | basis | value_qualifier | |---|---|---|---|---|---| | Études de cas | 30 | count | 2026-10-22 | observed | exact | | Pays européens | 20 | count | 2026-10-22 | observed | exact | | Exploitations participantes (plus de) | 100 | count | 2026-10-22 | observed | lower-bound | | Cas de bénéfice net | 23 | count | 2026-10-22 | observed | exact | | Cas aux résultats mixtes | 4 | count | 2026-10-22 | observed | exact | | Cas de perte nette | 3 | count | 2026-10-22 | observed | exact | Sources: · Télécharger les données: [JSON](https://newsverum.com/api/v1/articles/quantifarm-study-finds-positive-net-benefit-in-23-of-30-european-farm-cases/data/quantifarm-study-sample-and-outcomes?lang=fr&format=json) · [CSV](https://newsverum.com/api/v1/articles/quantifarm-study-finds-positive-net-benefit-in-23-of-30-european-farm-cases/data/quantifarm-study-sample-and-outcomes?lang=fr&format=csv) ## Sources - [Politecnico di Milano]() (Source vérifiée: 2026-10-25; Publié: 2026-10-22) --- Citez l’URL canonique ci-dessus. [Principes éditoriaux et corrections](https://newsverum.com/fr/editorial)