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OPTI'PRAIRIES. Les prairies, pilier de l'évolution des systèmes d'élevage vers la triple performance
Secteurs thématiques: 
Agropastoralisme
Secteurs politique EU: 
agriculture
Caractérisation géographique - Région biogéographique: 
Alpina
Méditerranéen
Durée du projet: 
2017-2020
Typologie de l'initiative d'adaptation: 
Green ou basée sur les services écosystémiques
Impacts climatiques: 
Rareté des ressources en eau
Sécheresses
Températures extrêmes

Description de l'étude de cas

Treize agriculteurs de l’Ariège, principalement axés sur la production de viande bovine et de lait, se sont regroupés autour d’un objectif commun : renforcer le rôle du pâturage naturel dans leurs systèmes de production. Le Groupe d’Intérêts Économiques et Environnementaux (GIEE) Opti`Prairies vient de créer de nouveaux repères en matière de production animale de qualité et à faible impact environnemental au moyen d’une revalorisation renouvelée des pâturages.

Défis : 

Le projet Opti`Prairies vise à renforcer le rôle des pâturages dans les systèmes d’élevage bovin des Pyrénées centrales françaises. Pour cela, le principal défi consiste à créer des exploitations plus autonomes, économiquement viables et mieux adaptées au contexte du changement climatique. Pour ce faire, les terres sélectionnées pour le pâturage à chaque étape de l'année, la pression exercée sur le bétail ou la mécanisation qui leur est appliquée sont considérées comme les principaux problèmes à examiner selon la pratique par les 13 éleveurs impliqués.

Objectifs : 

Les principaux objectifs du GIEE Opti'Prairies sont :
- valoriser au maximum les pâturages en sélectionnant les espèces à implanter, la gestion de la pression de l'élevage sur chacune d'elles, la fertilisation ou la consommation des ressources en eau pour leur maintien.
- accroître l'autonomie des exploitations vis-à-vis des besoins en matériaux externes.
- améliorer l'adaptation des pâturages pour animaux d'élevage au contexte du changement climatique.

Solutions : 

Les principales actions exécutées par le projet sont :
- développement de formations conjointes sur le pâturage dynamique et amélioration de la sélection des espèces de graminées.
- mise en œuvre d'essais de techniques de culture simplifiées, de mélanges spécifiques d'espèces de graminées et de différents types de fertilisation pour leur mise en œuvre dans les pâturages et le suivi de leur production.

Importance et pertinence de l’adaptation : 

Le cas est principalement développé et mis en œuvre en fonction d'objectifs d'autres politiques, non pas d'adaptation, mais avec une prise en compte significative des aspects de l'adaptation au changement climatique

Mots clés : 
Polyculture-élevage
Autonomie alimentaire
valorisation des prairies
herbe
Systèmes autonomes
Région et/ou villes impliquées: 
Occitanie
Pays impliqués: 
France
Niveau géographique de gouvernance: 
Régional
Organismes impliqués : 

Chambre d’agriculture de l’Ariège, Institut technique IDELE, INRA, Chambre d'agriculture d’Occitanie, GIEE Bois Paysan, GIEE Conser'sols y Groupes Dephy polyculture-élevage.

Information complémentaire

Participation des acteurs intéressés : 

Le GIEE Opti'Prairies est promu par 13 éleveurs du département de l’Ariège, avec le soutien de la Chambre d’agriculture de l’Ariège, de l’Institut technique IDELE, de l’INRA, de la Chambre d'agriculture d’Occitanie, de GIEE Bois Paysan, de GIEE Conser'sols y Groupes Dephy polyculture-élevage.

Facteurs de réussite et limitants : 

Succès : grande capacité de diffusion grâce à la diversité des agents impliqués ; grande adaptabilité des techniques de pâturage proposées ; l’amélioration de l'autonomie économique et matérielle des exploitations signifie une dépendance moindre aux fluctuations des matières premières sur le marché.

Évaluation des coûts et des avantages : 

Non inclus.

Aspects juridiques : 

Soutien financier du fonds européen FEADER-PAC pour l’innovation agricole et le financement régional des GIEE successifs mis en œuvre, gérés par DRAAF Occitanie.

Temps de déploiement : 

2017-2020 (6 ans - en cours)

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