Comment le logiciel de conformité EUDR de KOLTIVA renforce l’évaluation des risques à l’échelle des parcelles grâce à son arbre décisionnel
Note de la rédaction
Alors que les entreprises font face à une complexité croissante en matière de conformité au Règlement de l’Union européenne contre la déforestation (RDUE), il est devenu essentiel de comprendre comment les données, les technologies et les éléments probants convergent pour soutenir les procédures de diligence raisonnée. Cet article reflète l’expertise et la vision technique de Furqonuddin Ramdhani, Co-Directeur des produits et de la technologie chez KOLTIVA, dont les travaux visent à faire progresser la traçabilité, l’analyse géospatiale et les solutions numériques de conformité pour les chaînes d’approvisionnement agricoles mondiales.
Les points de vue présentés dans cet article mettent en lumière la manière dont des méthodologies structurées d’évaluation des risques, la vérification sur le terrain et l’intelligence géospatiale peuvent aider les organisations à transformer les exigences réglementaires en décisions transparentes, étayées par des preuves et défendables.
Synthèse exécutive
Le Règlement de l’Union européenne contre la déforestation (RDUE) a profondément transformé la manière dont les entreprises doivent démontrer leur conformité au sein des chaînes d’approvisionnement agricoles. La conformité ne peut plus reposer uniquement sur les déclarations des fournisseurs. Les entreprises doivent désormais établir précisément où les matières premières ont été produites, vérifier que les zones de production n’ont pas fait l’objet de déforestation après le 31 décembre 2020 et démontrer le respect de la législation applicable dans le pays de production.
Pour les organisations qui s’approvisionnent en caoutchouc naturel, huile de palme, cacao, café, soja et autres matières premières présentant un risque pour les forêts, le défi ne consiste pas simplement à collecter davantage de données. Il s’agit avant tout de transformer des sources d’information variées — notamment les analyses géospatiales, les données de terrain, les déclarations des producteurs, les documents attestant de la légalité et les registres de traçabilité — en décisions cohérentes et fondées sur des preuves.
Pour relever ce défi, KOLTIVA a développé une méthodologie structurée d’arbre décisionnel RDUE qui combine l’intelligence géospatiale, la vérification de la légalité, les preuves recueillies sur le terrain et des processus d’évaluation des risques. Cette approche aide les organisations à prendre, à grande échelle, des décisions de conformité transparentes, documentées et défendables.
Table des matières
Une chaîne d’approvisionnement peut disposer d’une liste de producteurs, de déclarations de fournisseurs et de registres de transactions, tout en ne possédant pas les preuves nécessaires pour démontrer où une matière première a été produite et si son origine répond aux exigences réglementaires applicables.
C’est l’un des principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles se préparent au Règlement de l’Union européenne contre la déforestation (RDUE). Les chaînes d’approvisionnement peuvent impliquer plusieurs intermédiaires, des zones de production fragmentées, une documentation incohérente et une visibilité limitée sur l’historique de l’utilisation des terres. En l’absence d’une méthode structurée pour évaluer ces facteurs, les entreprises peuvent éprouver des difficultés à déterminer quelles origines nécessitent des investigations supplémentaires et quelles preuves font encore défaut.
Pourquoi les chaînes d’approvisionnement agricoles ont besoin d’une approche structurée de la conformité
La conformité au RDUE exige davantage que la collecte de documents et la tenue de registres des fournisseurs. Les entreprises doivent établir un lien crédible entre l’origine de la production, l’historique de l’utilisation des terres, les exigences légales applicables et leur processus de diligence raisonnée.
Cela représente un défi majeur pour les chaînes d’approvisionnement agricoles, en particulier celles qui impliquent des milliers de petits producteurs, de multiples intermédiaires, des zones de production fragmentées et des niveaux de documentation variables. Dans de tels environnements, une augmentation du volume de données ne se traduit pas automatiquement par de meilleurs résultats en matière de conformité. Les organisations ont besoin d’une méthodologie cohérente pour transformer les informations disponibles en preuves vérifiables et en décisions opérationnelles.
Dans le cadre du Règlement de l’Union européenne contre la déforestation (RDUE), la conformité repose sur trois exigences distinctes.
Premièrement, une production sans déforestation : les matières premières concernées ne doivent pas avoir été produites sur des terres ayant fait l’objet de déforestation après le 31 décembre 2020.
Deuxièmement, la légalité : les produits doivent respecter la législation applicable dans le pays de production, notamment les exigences relatives aux droits d’utilisation des terres, à la protection de l’environnement, au travail, aux droits humains et aux autres obligations légales pertinentes.
Troisièmement, la diligence raisonnée : les opérateurs doivent effectuer les procédures de diligence raisonnée requises et soumettre une déclaration de diligence raisonnée (DDS) via le système d’information de l’Union européenne avant de mettre les produits concernés sur le marché de l’UE ou de les exporter, selon le cas. Ces exigences sont interdépendantes, mais chacune doit être satisfaite séparément : le respect de l’une ne compense pas le non-respect d’une autre.
Satisfaire à ces trois exigences nécessite bien davantage qu’un simple score de risque. Cela requiert un processus structuré permettant d’évaluer systématiquement les preuves relatives aux fournisseurs, aux matières premières et aux régions d’approvisionnement.
Les entreprises posent souvent une question simple : « Comment évaluer de manière cohérente des milliers de producteurs, de fournisseurs, de parcelles de production, de documents, de données géospatiales et d’informations locales afin d’établir une évaluation de conformité transparente et défendable ? »
C’est là qu’une méthodologie d’évaluation structurée devient essentielle. Plutôt que de s’appuyer sur une interprétation subjective, chaque critère d’évaluation peut être associé à des niveaux de risque prédéfinis et à des étapes de vérification spécifiques. Cette approche permet aux organisations d’évaluer les indicateurs de conformité de manière cohérente dans différentes régions, auprès de différents fournisseurs et au sein de divers systèmes de production, tout en facilitant l’identification des lacunes d’information, des incohérences et des risques potentiels nécessitant des investigations supplémentaires.
Un arbre décisionnel de conformité au RDUE offre un moyen pratique de mettre en œuvre cette méthodologie. En organisant les critères d’évaluation, les preuves disponibles et les étapes de vérification selon une séquence logique, il aide les utilisateurs à déterminer les éléments à contrôler, les résultats nécessitant un examen approfondi et les mesures éventuellement requises avant de parvenir à une conclusion sur la conformité.
Il est important de souligner qu’un arbre décisionnel ne doit pas être considéré comme un verdict automatique ou définitif en matière de conformité. Il s’agit d’un outil d’aide à la décision qui guide les évaluations, met en évidence les risques potentiels et identifie les domaines nécessitant des investigations supplémentaires, des mesures d’atténuation ou des actions correctives. L’objectif est de soutenir un processus de diligence raisonnée documenté et d’aider à démontrer que le risque de non-conformité a été évalué et, si nécessaire, réduit à un niveau négligeable, conformément aux exigences du RDUE.
Furqonuddin Ramdhani, Co-Directeur des produits et de la technologie chez KOLTIVA, explique : « La conformité au RDUE exige une approche systématique pour valider les données relatives à l’origine de la production, évaluer les preuves géospatiales et vérifier la légalité au regard de critères de risque définis. Le défi technique consiste à intégrer la géolocalisation à l’échelle des parcelles, l’analyse des changements d’affectation des terres, la traçabilité des fournisseurs et la vérification documentaire dans un cadre d’évaluation cohérent. Lorsque ces différents éléments de données sont évalués conjointement au moyen d’une méthodologie structurée fondée sur les risques, les entreprises peuvent identifier les lacunes dans les données, signaler les risques potentiels de non-conformité et établir une base plus transparente, fondée sur des preuves, pour leurs décisions en matière de diligence raisonnée. »
Au cœur de l’arbre décisionnel RDUE de KOLTIVA : deux flux de preuves
L’arbre décisionnel RDUE de KOLTIVA traduit les deux conditions prévues à l’article 3 du RDUE — une production sans déforestation et une production légale — en une séquence de questions structurées. Chaque séquence aboutit à une classification du risque : faible, moyen ou élevé. Chaque branche de l’arbre s’appuie sur l’un des deux flux de preuves : les données secondaires évaluées au moyen d’analyses documentaires à distance, et les données primaires collectées auprès des producteurs et concernant leurs parcelles. Aucun de ces deux flux ne suffit à lui seul. L’arbre est conçu pour permettre à chaque flux de vérifier et de compléter l’autre.
Flux 1 : Intelligence géospatiale et évaluation documentaire à distance
L’arbre commence par la parcelle. Chaque polygone cartographié dans KoltiTrace, notre plateforme de traçabilité, est superposé à des cartes nationales et mondiales d’utilisation des terres afin de répondre aux deux questions initiales de l’arbre :
La parcelle est-elle exempte de déforestation après le 31 décembre 2020 ?
La couverture forestière à la date de référence est comparée aux couches de données relatives à la déforestation et à la dégradation des forêts. Un signal de déforestation ne constitue pas une conclusion définitive. Il déclenche une vérification documentaire à distance et une inspection sur le terrain avant qu’une quelconque conclusion ne soit enregistrée.
La parcelle se situe-t-elle sur une terre autorisée à la production ?
Le polygone est vérifié par rapport aux aires protégées et aux classifications nationales de l’utilisation des terres, telles que le domaine forestier en Indonésie. Sa localisation détermine le parcours de la parcelle dans l’arbre décisionnel relatif à la légalité foncière et, par conséquent, les documents pouvant être considérés comme des preuves.
À l’échelle nationale, les indices accessibles au public apportent un contexte supplémentaire concernant la corruption, les risques de contournement de la réglementation, la complexité des chaînes d’approvisionnement, la présence de peuples autochtones et la classification des pays selon le niveau de risque établi par l’Union européenne. Ce contexte permet de déterminer le poids pouvant être accordé aux documents provenant du pays concerné.
Flux 2 : Enquêtes auprès des producteurs et sur les parcelles, accompagnées de pièces justificatives
Les cartes ne permettent pas de déterminer qui détient les terres, comment les travailleurs sont traités ni si les impôts sont payés. Le flux d’enquête répond à ces questions au moyen d’arbres décisionnels de conformité couvrant les huit indicateurs de légalité définis à l’article 2, paragraphe 40, du RDUE.
Les questions au niveau des producteurs portent sur les droits des tiers, le consentement libre, préalable et éclairé (CLIP), les droits humains et les droits du travail, ainsi que la fiscalité.
Les questions au niveau des parcelles portent sur la légalité foncière, la protection de l’environnement et l’historique du défrichement des terres.
Chaque réponse est associée à un résultat prédéfini — risque faible, moyen ou élevé — afin qu’une même réponse produise toujours la même classification.
Les documents téléversés, tels que les certificats fonciers, les permis, les reçus fiscaux et les contrats, sont rattachés au dossier de la parcelle concernée. Le simple téléversement d’un document ne constitue pas, en soi, une preuve. Chaque document est vérifié selon les critères suivants :
Sa cohérence avec les autres éléments de preuve disponibles dans le dossier ;
Les faits qu’il permet réellement d’établir ;
Le système ou l’autorité qui l’a délivré ;
La probabilité qu’il ait été falsifié ou délivré de manière irrégulière, évaluée au regard du contexte de corruption établi dans le cadre du premier flux.
Le point de convergence des deux flux
Lorsqu’une déclaration d’un producteur contredit les données cartographiques, cette divergence fait l’objet d’une investigation au lieu d’être automatiquement tranchée dans un sens ou dans l’autre.
Par exemple, un producteur peut déclarer qu’aucun brûlage n’a eu lieu après 2020, alors qu’une alerte incendie postérieure à 2020 se situe à l’intérieur du polygone de la parcelle. De même, un producteur peut déclarer qu’aucune tourbière n’est présente sur sa parcelle alors que la superposition cartographique des tourbières indique le contraire. Dans ces situations, l’indicateur n’est pas évalué tant qu’un examen documentaire à distance n’a pas été effectué et, si la divergence persiste, qu’une vérification sur le terrain n’a pas été réalisée.
Chaque indicateur reçoit ensuite la classification de risque la plus élevée parmi les réponses obtenues, sans jamais calculer de moyenne. Pour les règles relatives aux forêts, la classification la plus défavorable entre les résultats concernant les droits d’utilisation des terres et ceux relatifs à la protection de l’environnement est retenue. Les résultats géospatiaux et ceux des enquêtes concernant la parcelle sont combinés selon le même principe.
Une parcelle ne peut être considérée comme présentant un risque négligeable que lorsque son statut sans déforestation a été confirmé et que tous les indicateurs de légalité sont classés à risque faible, soit directement, soit après la mise en œuvre de mesures d’atténuation.
Les huit indicateurs de légalité au cœur d’une évaluation structurée
La légalité se résume rarement à une simple question à laquelle il suffit de répondre par oui ou par non. Les chaînes d’approvisionnement agricoles évoluent dans des environnements juridiques complexes qui couvrent la gouvernance foncière, la réglementation du travail, la fiscalité, les exigences environnementales et le commerce international. L’arbre décisionnel de KOLTIVA structure l’évaluation de la légalité autour de huit indicateurs, dont le niveau d’évaluation dépend de l’objet concerné.
Un cadre structuré d’évaluation de la légalité peut couvrir huit grandes catégories :
Droits fonciers. Évaluation de la propriété foncière, du régime foncier, des droits d’utilisation, des certificats, des permis et des documents justificatifs.
Protection de l’environnement. Évaluation des pratiques de brûlage, de l’élimination des produits chimiques et des déchets dangereux, des autorisations environnementales, des cours d’eau, de la gestion des pentes, des tourbières, des habitats de la faune sauvage, ainsi que de la lutte contre les ravageurs et les maladies.
Règles et réglementations relatives aux forêts. Évaluation du respect des obligations en matière de gestion forestière, des restrictions applicables aux zones protégées, des exigences environnementales et des réglementations relatives à la conversion des terres.
Droits des tiers. Évaluation des plaintes des communautés, des consultations menées de bonne foi et des conflits liés à l’utilisation des terres.
Droits du travail. Examen des contrats de travail, de la protection des travailleurs, des conditions d’emploi et de la législation du travail applicable.
Droits humains. Évaluation des conditions affectant les personnes et les communautés impliquées dans les activités de production.
Consentement libre, préalable et éclairé (CLIP). Évaluation de la consultation des communautés potentiellement affectées et des peuples autochtones au moyen de processus appropriés, lorsque cela est pertinent.
Fiscalité, lutte contre la corruption, commerce et douanes. Vérification des justificatifs fiscaux agricoles et des exigences pertinentes relevant du périmètre défini par la méthodologie.
Une caractéristique importante de ce cadre est que les indicateurs ne sont pas tous évalués au même niveau. Les droits d’utilisation des terres et la protection de l’environnement sont évalués parcelle par parcelle, tandis que les questions relatives aux droits des tiers, aux droits humains et aux droits du travail, au CLIP et à la fiscalité sont collectées au niveau du producteur et appliquées à l’ensemble des parcelles enregistrées à son nom. Les résultats relatifs aux règles forestières sont déduits des évaluations des droits d’utilisation des terres et de la protection de l’environnement.
Cette distinction a des implications pratiques. Un producteur peut obtenir une évaluation satisfaisante en matière de droits du travail, tandis qu’une parcelle spécifique présente des préoccupations non résolues concernant l’utilisation des terres. À l’inverse, un constat relatif à un indicateur évalué au niveau du producteur peut affecter l’évaluation de toutes les parcelles enregistrées à son nom.
En distinguant les indicateurs et leurs niveaux d’évaluation, cette méthodologie aide les entreprises à comprendre l’origine d’un problème et à déterminer quels dossiers ou quelles activités nécessitent une attention supplémentaire.
Qu’est-ce qui détermine un niveau de risque faible, moyen ou élevé pour une parcelle ?
L’arbre décisionnel de KOLTIVA applique une doctrine de notation prédéfinie : chaque réponse à une question d’enquête est associée à un résultat en fonction de ce qu’elle permet d’établir. La différence entre les niveaux faible, moyen et élevé ne repose pas simplement sur la gravité perçue d’un sujet. Elle dépend de la capacité des preuves à démontrer la conformité, à révéler une lacune non résolue ou à établir une infraction effective.
Risque faible : conformité démontrée par des preuves. Une classification de risque faible signifie que l’exigence est respectée et que les preuves justificatives sont disponibles. Elle peut également s’appliquer lorsqu’une exigence ne s’applique effectivement pas, à condition que les raisons justifiant cette conclusion soient documentées.
Risque moyen : lacune ou incertitude. Une classification de risque moyen indique qu’un dispositif de contrôle fait défaut, qu’une déclaration n’est pas suffisamment étayée ou que le producteur ne sait pas si une obligation s’applique. Elle signale un problème potentiel, sans établir à elle seule qu’une infraction a été commise. Selon la méthodologie, ces constats doivent généralement être traités au moyen de mesures d’atténuation et de vérifications complémentaires.
Risque élevé : infraction, préjudice irréversible ou refus délibéré. Une classification de risque élevé indique que la réponse met en évidence un acte illégal, un préjudice irréversible ou un refus délibéré de se conformer aux exigences. La méthodologie exige des preuves de l’acte ou de l’infraction, plutôt que de se fonder uniquement sur la possibilité qu’un tel événement ait eu lieu.
Ces distinctions rendent la classification plus informative qu’une simple liste de contrôle. Elles permettent de déterminer si un dossier nécessite la collecte de preuves supplémentaires, le renforcement des dispositifs de contrôle, des vérifications complémentaires ou une remontée du dossier à un niveau supérieur en raison d’une infraction identifiée.
Comment la traçabilité numérique et l’intelligence géospatiale favorisent une diligence raisonnée fondée sur des preuves en vue de la conformité au RDUE. logiciel de conformité EUDR
L’utilité d’un arbre décisionnel dépend directement de la qualité des informations disponibles pour étayer l’évaluation. Les outils de traçabilité numérique et d’analyse géospatiale peuvent aider les entreprises à organiser les données nécessaires à l’évaluation, à identifier les incohérences et à conserver une trace plus claire des preuves examinées.
Les capacités de traçabilité numérique de KOLTIVA, notamment KoltiTrace MIS, peuvent faciliter la collecte et la gestion des informations relatives aux producteurs et aux chaînes d’approvisionnement. Lorsque les données pertinentes sont disponibles, des outils géospatiaux tels que Land Use Tracker peuvent contribuer à l’analyse des changements d’utilisation des terres et à l’identification de signaux potentiellement liés à la déforestation. logiciel de conformité EUDR
Ces capacités répondent à des besoins complémentaires.
Les données relatives aux producteurs et aux parcelles permettent d’établir l’origine des matières premières concernées.
Les registres numériques de traçabilité permettent de relier les informations sur la production aux activités de la chaîne d’approvisionnement.
L’analyse géospatiale contribue à l’examen de l’historique de l’utilisation des terres et à l’identification de problèmes potentiels.
La gestion des preuves permet d’organiser les informations justificatives et d’identifier les lacunes documentaires.
Les processus d’évaluation structurés aident les équipes à déterminer quels problèmes nécessitent des vérifications ou un suivi supplémentaires.
L’intégration de ces capacités peut réduire la fragmentation entre la collecte des données, leur analyse et la prise de décision opérationnelle. Elle peut également aider les entreprises à conserver un historique plus cohérent de la manière dont les problèmes identifiés ont été évalués et traités.
Furqonuddin explique : « Les images satellitaires offrent une visibilité essentielle sur l’historique de l’utilisation des terres, mais l’analyse géospatiale seule suffit rarement à déterminer la conformité. La valeur réside dans la combinaison des résultats de la télédétection avec les preuves recueillies sur le terrain, les limites des parcelles et les documents justificatifs. Ce n’est qu’en reliant ces ensembles de données que les organisations peuvent établir une compréhension des conditions de production suffisamment étayée pour être défendable. »
« L’une des idées reçues les plus répandues consiste à penser que la conformité peut être vérifiée par la seule collecte de documents. En réalité, chaque document doit être évalué dans son contexte opérationnel et géographique. Les systèmes de vérification numérique nous permettent de relier directement les déclarations, les permis et les pièces justificatives aux producteurs et aux parcelles, renforçant ainsi la traçabilité et la fiabilité des évaluations », ajoute-t-il.
À la suite de l’évaluation des risques à l’échelle des parcelles, l’étape suivante consiste à consigner les constatations et à déterminer les mesures nécessaires. La méthodologie RDUE de KOLTIVA définit un processus en cinq étapes : consigner, signaler, atténuer, vérifier à nouveau et conclure.
Première étape : consigner. Chaque réponse à une question d’enquête, la classification de risque qui lui est attribuée et le document justificatif correspondant sont enregistrés dans le dossier du producteur et de la parcelle concernés.
Deuxième étape : signaler. Les parcelles non conformes sont signalées sur une carte interactive permettant aux utilisateurs de consulter le statut de conformité de chaque parcelle ainsi que les raisons précises qui le justifient.
Troisième étape : atténuer. Pour chaque constatation présentant un risque moyen ou élevé, une mesure d’atténuation assortie d’un délai est définie, avec un responsable désigné et une date de nouvelle vérification.
Quatrième étape : vérifier à nouveau. La parcelle est ensuite évaluée une nouvelle fois selon le même arbre décisionnel. Une constatation n’est clôturée que lorsque les preuves justificatives ont évolué, et non simplement parce que le délai fixé est arrivé à échéance.
Cinquième étape : conclure. Le processus s’achève lorsque tous les indicateurs présentent un risque faible et que le critère d’absence de déforestation est satisfait. À ce stade, la parcelle peut justifier une conclusion de risque négligeable et être incluse dans la déclaration de diligence raisonnée.
La méthodologie précise également les informations mises à la disposition des acheteurs : les cartes de déforestation et d’autorisation d’utilisation des terres pour chaque parcelle approvisionnée, le statut de conformité de chaque parcelle et les motifs qui le justifient, les détails par indicateur, la piste documentaire ainsi qu’une liste actualisée des actions restant à mener pour les constatations présentant un risque moyen ou élevé.
Ce processus relie chaque évaluation des risques aux preuves qui la justifient et aux mesures nécessaires pour traiter les constatations en suspens, fournissant ainsi une base documentée pour la décision finale en matière de diligence raisonnée.
Transformer les exigences de conformité en décisions défendables
La conformité au RDUE ne se détermine pas à partir d’une seule carte, d’un document, d’un score de risque ou d’une base de données.
Elle exige une évaluation structurée de plusieurs sources de preuves, notamment les informations géospatiales, les données de traçabilité et les indicateurs de légalité pertinents.
Un arbre décisionnel de conformité au RDUE offre un moyen concret de relier ces différents éléments.
Lorsqu’il est bien conçu, il ne simplifie pas la conformité en ignorant sa complexité. Il la rend au contraire plus facile à gérer en établissant un parcours cohérent, depuis la collecte des preuves jusqu’à l’évaluation, la validation, l’atténuation des risques et la décision finale.
Pour les entreprises opérant dans les chaînes d’approvisionnement du cacao, de l’huile de palme, du caoutchouc naturel, du café, du soja, des bovins et d’autres produits agricoles, cette structure peut présenter une valeur particulière. L’avenir des chaînes d’approvisionnement exemptes de déforestation dépendra non seulement de la qualité des données, mais aussi de la confiance accordée à leur interprétation.
Les organisations les mieux préparées à évoluer dans cet environnement seront celles capables de mettre en place des processus de conformité fondés sur des preuves, suffisamment cohérents pour être déployés à grande échelle, suffisamment flexibles pour tenir compte des contextes locaux et suffisamment transparents pour résister à un examen approfondi.
Pour les organisations qui préparent leurs chaînes d’approvisionnement au RDUE, la combinaison de la traçabilité, de l’intelligence géospatiale et de processus structurés de conformité peut constituer une base plus solide pour transformer des exigences réglementaires complexes en mesures concrètes de diligence raisonnée.
KOLTIVA intervient dans les domaines de la traçabilité, des données relatives aux producteurs, de l’intelligence géospatiale et de la conformité des chaînes d’approvisionnement afin d’aider les organisations à renforcer les preuves étayant leurs pratiques d’approvisionnement et leurs processus de diligence raisonnée.
À propos de la rédaction et de l’expert
Rédactrice : Gusi Chandikasari, spécialiste des médias sociaux chez KOLTIVA
Expert du secteur : Furqonuddin Ramdhani, Co-Directeur des produits et de la technologie chez KOLTIVA
Furqonuddin Ramdhani est Co-Directeur des produits et de la technologie chez KOLTIVA. Il pilote le développement de solutions technologiques visant à renforcer la traçabilité des chaînes d’approvisionnement agricoles, l’intelligence géospatiale et la conformité réglementaire. En s’attachant à transformer des défis complexes liés aux chaînes d’approvisionnement en systèmes numériques évolutifs, il supervise l’innovation en matière de produits et de technologies, en intégrant les données de traçabilité, la surveillance de l’utilisation des terres et l’évaluation des risques pour favoriser une prise de décision fondée sur des preuves. Ses travaux visent à renforcer le rôle des technologies dans la mise en place de chaînes d’approvisionnement agricoles transparentes, vérifiables et durables, tout en aidant les entreprises à s’adapter à l’évolution des exigences réglementaires, notamment au Règlement de l’Union européenne contre la déforestation (RDUE).
Commentaires