par Barbara Van Dyck, Coline Prévost et Danya Nadar
Dans cet article, nous questionnons la tension entre d’un côté la sensation rassurante de contrôle que les technologies de surveillance des troupeaux créent au niveau de la ferme, et de l’autre l’instabilité structurelle du secteur laitier ainsi que l’entrée progressive des infrastructures numériques dans l’agriculture.
Dans les fermes laitières wallonnes, il n’est plus rare de voir oeuvrer des machines rouges — couleur emblémétique de la marque Lely — occupées à traire et à nourrir les vaches en silence. L’entreprise néerlandaise, active dans plus de quarante pays et dont le chiffre d’affaires dépassait le milliard d’euros en 2025, s’est imposée comme l’un des acteurs majeurs de la transformation numérique de l’élevage laitier. Si l’entreprise, fondée en 1948, était au départ active dans la mécanisation du travail du sol et de l’épandage d’engrais, elle s’est tournée vers le secteur laitier dans les années 1990 et lançait en 1992 Lely Astronaut, le premier robot de traite autonome. Depuis lors, Lely n’a eu de cesse de développer différentes technologies pour la traite, l’alimentation et la gestion des effluents d’élevage, participant activement au développement d’élevages pilotés par les données destinés à « optimiser » la production de lait.
Image: Lely Astronaut… découverte d’une nouvelle voie lactée/façon de traire. (Source : Lely, Rapport annuel d’activité 2024)
Notre argument est le suivant : outre l’optimisation de la production laitière et le puissant sentiment de contrôle que ces technologies donnent à ses usager-es, elles ont aussi pour effet de réorganiser en profondeur l’économie des fermes : en liant davantage les agriculteur-rices à des marchés volatils et des infrastructures numériques sur lesquelles ils ont très peu de prise, ces technologies génèrent de nouvelles formes de dépendance.
Connecter les dispositifs Lely
En 2020, Lely lançait Lely Horizon, une nouvelle plateforme de gestion conçue pour centraliser, analyser et exploiter en temps réel les données provenant de l’ensemble des dispositifs Lely installés sur une ferme. La plateforme, dont certains composants reposent sur des services de Microsoft Azure et d’Amazon (AWS), agrège et analyse1 les flux d’informations produits par les robots de traite, les systèmes d’alimentation et les colliers connectés des vaches.
Lely propose différentes formules d’abonnement auxquels les éleveur-ses souscrivent pour accéder aux services de la plateforme, tels que la détection des maladies, le suivi des performances alimentaires de chaque vache, ou encore la planification de la reproduction. Le niveau d’analyse et d’aide à la décision fourni auquel l’éleveur-se aura accès augmente avec le prix de l’abonnement. En payant le prix fort, il peut exploiter le “plein potentiel” de son troupeau.
Image: Le robot Lely informe en temps réel des données sur le taux de matières grasses et de protéines contenues dans le lait pendant que la vache est en train de se faire traite. Il compare aussi en temps réel ces données par rapport aux performances moyennes de la semaine. (Source : Vidéo promotionnelle de Lely pour le robot A5).
À mesure que les fermes s’agrandissent et qu’il devient difficile de garder un oeil sur l’ensemble du troupeau, Horizon est présenté par l’entreprise comme « une paire d’yeux supplémentaire dans l’étable », capable de suivre le comportement des vaches, de surveiller les machines et d’assister les décisions en temps réel. Mais à quoi ressemble concrètement cette promesse de contrôle algorithmique dans le quotidien des fermes, des vaches et des éleveur-ses ?
Pour approfondir cette question, nous avons visité plusieurs fermes wallonnes équipées de robots de traite et d’alimentation de la marque Lely, et nous explorerons le cas de la ferme de Jérôme2 dans ce texte. Quand Jérôme a succédé son père en 2007, la ferme comptait une quarantaine de vaches à la traite. Suite à la succession de lourds investissements (nouveaux bâtiments de stockage et nouvelles étables, couloirs d’alimentations, robots de traite), la ferme compte aujourd’hui plus de 300 vaches à la traite et produit plus de 4 millions de litres de lait par an (contre un quota de 200 000 litres en 2007). Jérôme nous a expliqué que cette augmentation de la production a demandé une plus grande attention dans l’alimentation des vaches, qui s’est notamment traduite par un arrêt total du pâturage et une diminution de la part d’herbe dans la ration des vaches.
Si l’ajustement de l’alimentation des vaches est centrale dans la production laitière, elle est encore plus critique dans un système robotisé puisqu’il sera attendu des vaches qu’elles aillent se faire traire trois fois par jour plutôt que deux (ou une dans les systemes monotraite), notamment afin d’amortir le coût du robot de traite. En intégrant à la fois les données des robots de traite et du robot d’alimentation, Lely Horizon permet à Jérôme d’ “optimiser” sa stratégie alimentaire, c’est à dire s’assurer que l’aliment distribué aux vaches convient à leurs besoins et qu’elles en font ‘ “bon usage”’. Cela permet de quantifier le rapport input/output de chaque vache. En croisant ces informations avec le coût des aliments et le prix du lait, Jérôme peut calculer avec “précision” la marge brute qu’il obtient de ses vaches chaque jour, le nerf de la guerre selon lui.
Sur la ferme, les 300 colliers desquels sont équippées les vaches ainsi que les robots de traite et d’alimentation génèrent un flux massif de données. À chaque traite, le lait de chaque vache, trayon par trayon, est analysé : couleur, température, conductivité matières grasses, protéines. Certains de ces indicateurs sont essentiels puisque le prix du lait collecté par les laiteries est en grande partie déterminé par les taux de matière grasse et de protéines qu’il contient. Toutes ces informations sont envoyées sur le cloud que Lely Horizon utilise pour stocker les données, où elles seront analysées avant d’être restituées à Jérôme sur son tableau de bord sous forme de graphiques et de chiffres. Il recevra aussi des recommandations sur la marche à suivre : adaptation des rations, fenêtres optimales pour l’insémination, suggestion d’injections hormonales pour déclencher les chaleurs, suspection de mammite, etc. Le système déclenche aussi des alertes lorsqu’un paramètre sort des seuils définis, que Jérôme reçoit sur son téléphone afin d’intervenir rapidement. Ainsi, l’ “optimisation” de la production nécessite une surveillance et un recalibrage continus de la conduite du troupeau, et ce au dépend de pratiques agricoles moins intensives davantage en lien avec le territoire, telles que le pâturage.
Si Lely est devenue presque incontournable dans les fermes belges, elle n’est pas la seule à promouvoir de tels dispositifs numériques. Des entreprises comme DeLaval, historiquement actives dans le secteur laitier, se réorientent de plus en plus dans cette direction. D’autres entreprises ont récemment fait leur apparition dans les étables, comme smaXtec, une entreprise autrichienne qui commercialise des bolus placés de manière permanente dans le deuxième estomac des vaches afin de surveiller leur santé, leur fertilité et leur productivité.
Image: les composants du système smaXtec (Source : PLM Magazine).
Si ces technologies se déploient rapidement dans le secteur, la quête d’ “optimisation” de la production laitière se déploie néanmoins dans un marché fortement volatile. Lors de nos visites entre 2025 et 2026, les prix du lait ont drastiquement chuté. Les éleveur-ses que nous avons rencontré reconnaissaient sans détour qu’ils pouvaient optimiser leur production, mais qu’ils ne savaient jamais à quoi s’attendre concernant le prix du lait payé à la ferme. Bien que ces outils donnent à leurs utilisateur-rices un sentiment de « contrôle » sur ce qui se passe dans l’étable et dans les corps-même des vaches, ils continuent d’évoluer dans un paysage économique et politique particulièrement instable dans lequel ils ont très peu de pouvoir.
En Wallonie, quatre laitieries collectent 95% du lait de la région3, et une partie des données qui sont collectées par les robots de traite correspondent directement aux standards et aux systèmes de paiement imposés par ces laiteries. D’une certaine façon, la surveillance en continu du lait aide les agriculteur-rices à s’ajuster aux exigences de la chaîne agro-industrielle et à adapter la conduite de leurs élevages (notamment l’alimentation des vaches) sans pour autant leur donner davantage de pouvoir sur celle-ci.
L’ambition de contrôle
Il est utile ici de revenir aux travaux de sociologie des sciences et des techniques qui montrent depuis longtemps que le contrôle est une illusion.
Les précédentes vagues de modernisation agricole ont déjà montré les limites de ces ambitions de contrôle. La révolution verte, les engrais synthétiques ou les organismes génétiquement modifiés promettaient tous un meilleur contrôle de la nature et de la production agricole. Pourtant, les écosystèmes et les sociétés n’ont jamais réagi comme ce qui était prévu : les sols se sont dégradés, les ravageurs se sont adaptés, les agriculteur-rices sont devenu-es dépendant-es d’intrants coûteux et de nouvelles formes de vulnérabilité sont apparues. Les technosciences et l’agriculture “moderne” présentent régulièrement l’innovation technologique comme une facteur d’émancipation tout en renforçant des dépendances — vis-à-vis des semences, de l’expertise, des infrastructures et désormais des données.
Par ailleurs le contrôle — bien plus qu’un simple objectif technique — constitue aussi un projet politique qui définit ce qui est considéré comme un problème, quelles formes de savoir sont jugées légitimes, quelles solutions sont privilégiées et, finalement, à quoi doivent ressembler les fermes. En transformant le comportement animal, les cycles de fertilité, la composition du lait ou l’efficacité alimentaire en indicateurs quantifiables à surveiller et optimiser, les fabricants de machines et les entreprises technologiques vendent aux agriculteur-rices un sentiment de contrôle, tandis que les problèmes écologiques, sociaux et économiques plus larges disparaissent du champ de vision ou sont reformulés comme des problèmes purement techniques.
Cela n’a rien de totalement nouveau. L’élevage laitier de précision prolonge une longue histoire de tentatives de contrôle de la production laitière à travers la standardisation, l’optimisation de l’efficacité et la réduction des incertitudes. On peut penser notamment au recours croissant aux aliments concentrés riches en protéines ou aux stratégies de sélection génétique visant à maximiser la production de lait.
Ce qui est plus récent, en revanche, c’est l’implication croissante des Big Tech et les logiques numériques dans l’agriculture – un basculement qui transforme profondément l’économie des fermes.
Les entreprises de machinisme agricole comme Lely fonctionnent de plus en plus comme des entreprises logicielles. Les agriculteur-rices n’achètent plus seulement des machines : iels entrent dans des relations d’abonnement permanentes fondées sur des logiciels, un stockage cloud, des mises à jour et des services sans lesquels les machines ne fonctionnent plus. À mesure que les entreprises proposent des systèmes interconnectés regroupant plusieurs services — comme Lely Horizon — changer de fournisseur devient plus difficile et plus coûteux, enfermant les fermes dans des écosystèmes technologiques spécifiques.
Cela soulève également la question du type d’élevage que ces technologies favorisent. Les programmes de gestion de Lely, Delaval (DelPro) ou smaXtec fonctionnent mieux dans des environnements contrôlables, souvent à l’intérieur, où les rations alimentaires sont stables, quantificables et facilement ajustables. En Wallonie, où l’élevage laitier est historiquement lié aux prairies et au pâturage, les fermes s’éloignent progressivement de ces relations écologiques fondées sur les ressources offertes par le territoire au profit de systèmes “hors-sol”, plus propices à la production et à l’utilisation des données numériques. Plutôt que d’apprendre à travailler avec la variabilité de la pousse de l’herbe, les saisons ou le comportement parfois imprévisible des animaux, les éleveur-ses sont de plus en plus encouragé-es à conduire leurs vaches par l’intermédiaire de tableaux de bord, d’alertes et d’analyses prédictives.
Les agriculteur-rice ne produisent plus seulement notre alimentation — parfois achetée par les industries agroalimentaires en dessous des coûts de production — mais génèrent aussi d’immenses quantités de données pour les fabricants de machines et les entreprises cloud.4 Néanmois, les agriculteur-rices ne perçoivent pas de rémunération sur cette production de données agricoles, et doivent payer pour avoir accès aux analyses et aux recommandations produites en partie à partir de leurs propres données.
Dépendance infrastructurelle
En parallèle, les fabricants de machines eux-mêmes deviennent dépendants des fournisseurs d’infrastructures cloud. Lely est en partie liée à Microsoft, smaXtec dépend contractuellement de Google et John Deere s’appuie sur Amazon Web Services et Microsoft pour développer ses écosystèmes numériques agricoles. Cette dépendance infrastructurelle contribue à renforcer d’importantes asymétries de pouvoir, puisqu’une poignée d’entreprises seulement contrôle les infrastructures mondiales du cloud.
À ce stade, il reste difficile de comprendre — y compris pour certains représentants commerciaux des fabricants de machine que nous avons rencontrés — comment les contrats entre fournisseurs cloud et fabricants de machines organisent la propriété, l’usage et l’accès aux données. Ce qui apparaît clairement, en revanche, c’est que la collecte continue d’informations en temps réel sur la santé animale, la fertilité, l’alimentation, les décisions des agriculteurs et la performance globale des fermes rend les exploitations laitières de plus en plus lisibles pour des acteurs extérieurs comme les investisseurs, les banques ou les compagnies d’assurance. Il apparaît également clairement que l’utilisation de ces dispositifs implique souvent le consentement à ce que les données agricoles soient utilisées pour le développement de produits et transmises à des tiers.5
Une fois qu’une ferme s’est adaptée à certains dispositifs numériques et outils analytiques, il devient aussi de plus en plus difficile de faire marche arrière (verouillage technologique). Les éleveur-ses n’ont pratiquement aucun pouvoir sur d’éventuelles hausses des abonnements mensuels liées à des mises à jour logicielles ou l’ajout continu de nouveaux services, entraînant les fermes dans des cycles d’investissement permanents, sans jamais sortir de la pression économique (engrenage technologique).
Image: L’illusion de contrôle. (Source : illusionofcontrol.org)
Ainsi, tandis que les agriculteur-rices ont la sensation de mieux contrôler ce qui se passe dans les étables, et peuvent effectivement améliorer l’efficience alimentaire et la production de leurs vaches, ils n’ont pas la possibilité d’influencer les conditions selon lesquelles le lait est acheté, transformé et valorisé. En parallèle, les Big Tech s’insèrent progressivement dans le secteur laitier et plus largement dans l’agriculture, à travers les infrastructures cloud, les contrats logiciels et l’interprétation des données reliant fabricants de machines et transformateurs laitiers. Ainsi, le secteur laitier poursuit d’être intégré à des chaînes de valeur économique qui dépassent la volonté des éleveur-ses, et le pouvoir qui se trouvait déjà entre les mains d’acteurs qui ne trayent pas les vaches eux-mêmes et ne produisent pas de nourriture se déplace progressivement vers ceux qui possèdent l’infrastructure numérique à travers laquelle les données agricoles circulent.
Ces transformations ne concernent toutefois ni uniquement la Wallonie, ni seulement l’élevage laitier. Elles s’inscrivent dans des dynamiques plus larges de numérisation, de financiarisation et de concentration du pouvoir dans l’agriculture, observables dans de nombreuses régions du monde et dans différents secteurs agricoles. De la gestion et production des semences aux plateformes de commercialisation, en passant par les outils d’aide à la décision et les infrastructures de stockage des données, le contrôle de l’agriculture risque de se déplacer progressivement vers Google, Amazon, Apple, Microsoft, Meta et leurs investisseurs qui sont capables de posséder et d’organiser les infrastructures numériques qui rendent la production agricole, tout comme la science, l’education, le secteur medical ou l’administration public plus intelligible, mesurable et gouvernable.
1 Un représentant commercial de Lely que nous avons rencontré nous avouera que ces informations restent confidentielles.
2 Nom d’emprunt
3 Pour en savoir plus, lire la thèse de Véronique de Herde sur l’évolution des laiteries coopératives wallonnes de 1948 à nos jours
4 Ce n’est pas specifique a l’agriculture. Les infrastructures numériques des Big Tech reposent largement sur une forme de travail gratuit des usagers : production de données, modération implicite, interactions sociales, entraînement des algorithmes et création de contenu (voir par example le travail d Antonio Caselli ou Cedric Durand)
5 Dans le cas de smaXtec, le contrat de licence entre l’entreprise et l’agriculteur stipule explicitement que l’entreprise peut utiliser les données de l’exploitation et les transmettre à des tiers, même après la fin du contrat.