La méthodologie AF-Filières (Analyse de Flux de Filières), mise en œuvre dans le projet SOCLE, vise à reconstituer l’ensemble des flux d’une filière en agrégeant, structurant et analysant toutes les informations disponibles. Elle consiste à rassembler toutes les données pertinentes relatives à un secteur donné dans un modèle unique, hiérarchisé, permettant de mettre en relation l’intégralité des informations. Ce croisement systématique rend possibles deux opérations essentielles : 1. vérifier la cohérence interne des données, et, si nécessaire, les réconcilier ; 2. déterminer des valeurs manquantes, soit de façon précise, soit sous forme d’intervalles lorsqu’une indétermination subsiste.
Les diagrammes de Sankey présentés dans la section « Méthode et sources » illustrent chacune des étapes de ce processus, en s’appuyant directement sur les données réellement mobilisées dans le modèle SOCLE. Ils permettent de visualiser de façon concrète comment la filière est reconstituée, étape après étape.
(Diagramme associé : Sources)
Cette première phase consiste d’abord à inventorier l’ensemble des sources publiques et sectorielles pertinentes décrivant la filière agricole en France (années disponibles, nature des données : valeurs directes, min/max, coefficients, etc.). Le diagramme associé permet de visualiser, pour chaque flux documenté, les sources mobilisées et leurs caractéristiques, offrant une lecture immédiate des zones bien renseignées et de celles où l’information est plus rare. Le diagramme offre aussi la possibilité d'afficher le type de donnée collectée dans la légende (utiliser le sélecteur de couleur pour le faire apparaître) : valeur directe, minimum ou maximum, ou encore coefficients de répartition et de rendement, qui traduisent une relation entre deux flux plutôt qu’une valeur absolue. Il est également possible d'aller consulter directement la donnée brute issue de la source en se reportant à l'onglet correspondant dans le fichier Excel du modèle (nom de l'onglet disponible dans l'info-bulle pour chaque flux).
Parce que les données collectées ne couvrent généralement pas toute la filière, cette étape intègre également la complétion structurelle : des flux supplémentaires, non encore renseignés, sont ajoutés au modèle pour assurer la continuité des chaînes de transformation et matérialiser les segments dépourvus d’information.
À l’issue de cette phase, l’ensemble du périmètre de connaissance est cartographié : les flux pour lesquels existe une donnée et ceux qui devront être déterminés ultérieurement.
Pour la filière lait de vache, le diagramme Sources cite : GEB-Idele, GEB-Idele d'après SSP, GEB-Idele d'après Eurostat, GEB-Idele d'après IRI, GEB-Idele d'après GIRA, ONRB - FranceAgriMer, ainsi que l'équilibrage des process Lait en PB, MP et MG issu du projet RefFlux.
(Diagramme associé : Méthode)
Sur la base de cette structure complète, les flux pour lesquels une donnée fiable existe sont consolidés. Lorsque plusieurs sources convergent, les valeurs collectées sont directement retenues. En cas d’incohérences détectées (bilans matière contradictoires, rendements incompatibles…), un flux d'écart statistique est ajouté au modèle : sa valeur représente la différence entre les données collectées, permettant ainsi d'identifier rapidement son importance par rapport aux flux mis en jeu ainsi que le produit ou le secteur concerné.
Une fois le modèle rendu cohérent, les flux manquants peuvent être déterminés grâce aux bilans matière, aux contraintes structurelles et aux relations entre flux. Certains flux obtiennent ainsi une valeur précise (appelée "déterminée"); d’autres ne peuvent être définis qu’à travers une fourchette min–max lorsqu’un manque d'informations subsiste. Le diagramme associé rend visible l’ensemble de ces situations : valeurs collectées, écarts statistiques, valeurs calculées et intervalles d’indétermination, le cas échéant.
(Diagramme associé : Niveau de confiance)
Le dernier diagramme propose une vision d’ensemble des résultats, enrichie d’un indicateur global de fiabilité des résultats pour chaque flux. Cette fiabilité repose sur plusieurs critères : qualité et précision des sources, proximité des données collectées avec le périmètre du projet, importance des écarts statistiques observés, largeur des intervalles d’indétermination, etc.
Grille de lecture des niveaux de fiabilité :
Ce diagramme permet d’identifier en un coup d’œil les segments de la filière bien documentés et ceux qui demeurent exploratoires.
