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Pour éviter l’usage systématique de pesticides contre la rouille jaune, une maladie causée par un champignon qui attaque le blé, des scientifiques d’Arvalis ont mis au point un modèle informatique. L’algorithme prédit l’apparition des premiers symptômes.
2 014 a été une année douce sur le plan des températures, quoique relativement humide. Dans les champs de blé de la France entière, ce fut une catastrophe. Certaines parcelles ont vu leur rendement diminuer de 70 %. Il faut dire que Puccinia striiformis adore la chaleur et l’humidité. Inféodé au blé et nor*malement limité à la bordure maritime de la France, ce champignon provoque la maladie de la rouille jaune. Cette fameuse année 2014, il s’est régalé. Et multiplié. Dès lors, faudrait-il systématiquement appliquer aux cultures de chimiques pesticides ? Que nenni, répondent les spécialistes. Pour limiter le recours à ces produits, ils mettent à contribution les big data. Grâce à l’analyse d’une foule de données numériques, l’équipe d’Emmanuelle Gourdain, du service des systèmes d’informations à la direction scientifique d’Arvalis, a réussi à bâtir Crustyello, un modèle informatique qui per*met de prédire l’apparition de rouille jaune, ces attaques restant jusqu’alors peu prévisibles. Informés, les agriculteurs peuvent alors user de fongicides à bon escient.
Modèle numérique
« Un modèle existait déjà, raconte Emmanuelle Gourdain, mais ces attaques de 2014 nous ont poussé à l’améliorer. » À cet effet, son équipe est allée piocher dans une immense base de données, régulièrement mise à jour. Il s’agit de Vigicultures®, un portail Internet collaboratif de saisie et de partage d’observa*tions au sujet des maladies qui touchent les grandes cultures agricoles. Chaque semaine, 3000 observateurs répartis sur la France entière l’alimentent. Il existe depuis 2008. « Cela nous faisait donc une base de plus de 50 000 données sur presque 10 ans ! Pour en dégager un modèle numérique capable de prédire la présence de maladie jour après jour, en parallèle, nous avons étudié plusieurs variables, comme la sensibilité de la variété au champignon, ou des données climatiques telles la pluie, la température, le rayonne*ment », explique la scientifique. Au total, son équipe teste 2500 combinaisons de variables. Elle en retiendra 16, qui jouent un véritable rôle. Par exemple, le climat de l’année pas*sée et de celle en cours – une combinaison des variables température, pluie et ensoleil*lement sur une certaine durée calendaire – est primordial.
Limiter le recours aux fongicides
Le modèle a été paramétré en 2015 et évalué en 2016, sur les données passées de Vigicultures® puis en plein champ, sur les plateformes expéri*mentales d’Arvalis ainsi que chez des coopératives agricoles partenaires. Il apparaît performant et a été proposé aux agriculteurs courant 2017. « Celui qui veut utiliser le modèle doit saisir sa date de semis, la variété choisie, ainsi que le code postal ou les coordonnées géographiques du champ », détaille Emmanuelle Gourdain. Ensuite, l’algorithme pourra l’alerter sur une menace de rouille jaune. « Nous avons identi*fié trois seuils à partir desquels il est recommandé à l’agriculteur de visiter sa parcelle. » S’il vérifie sur le terrain la présence réelle du champignon, il appliquera un fongicide. Mais pas en dehors de ces périodes particulières et désormais bien identifiées. Combiner à d’autres leviers, comme le choix de variétés tolérantes et l’utilisation de mesures prophylac*tiques, ce modèle contribue à la mise au point d’une agriculture plus agro-écologique.
Sciences et avenir
2 014 a été une année douce sur le plan des températures, quoique relativement humide. Dans les champs de blé de la France entière, ce fut une catastrophe. Certaines parcelles ont vu leur rendement diminuer de 70 %. Il faut dire que Puccinia striiformis adore la chaleur et l’humidité. Inféodé au blé et nor*malement limité à la bordure maritime de la France, ce champignon provoque la maladie de la rouille jaune. Cette fameuse année 2014, il s’est régalé. Et multiplié. Dès lors, faudrait-il systématiquement appliquer aux cultures de chimiques pesticides ? Que nenni, répondent les spécialistes. Pour limiter le recours à ces produits, ils mettent à contribution les big data. Grâce à l’analyse d’une foule de données numériques, l’équipe d’Emmanuelle Gourdain, du service des systèmes d’informations à la direction scientifique d’Arvalis, a réussi à bâtir Crustyello, un modèle informatique qui per*met de prédire l’apparition de rouille jaune, ces attaques restant jusqu’alors peu prévisibles. Informés, les agriculteurs peuvent alors user de fongicides à bon escient.
Modèle numérique
« Un modèle existait déjà, raconte Emmanuelle Gourdain, mais ces attaques de 2014 nous ont poussé à l’améliorer. » À cet effet, son équipe est allée piocher dans une immense base de données, régulièrement mise à jour. Il s’agit de Vigicultures®, un portail Internet collaboratif de saisie et de partage d’observa*tions au sujet des maladies qui touchent les grandes cultures agricoles. Chaque semaine, 3000 observateurs répartis sur la France entière l’alimentent. Il existe depuis 2008. « Cela nous faisait donc une base de plus de 50 000 données sur presque 10 ans ! Pour en dégager un modèle numérique capable de prédire la présence de maladie jour après jour, en parallèle, nous avons étudié plusieurs variables, comme la sensibilité de la variété au champignon, ou des données climatiques telles la pluie, la température, le rayonne*ment », explique la scientifique. Au total, son équipe teste 2500 combinaisons de variables. Elle en retiendra 16, qui jouent un véritable rôle. Par exemple, le climat de l’année pas*sée et de celle en cours – une combinaison des variables température, pluie et ensoleil*lement sur une certaine durée calendaire – est primordial.
Limiter le recours aux fongicides
Le modèle a été paramétré en 2015 et évalué en 2016, sur les données passées de Vigicultures® puis en plein champ, sur les plateformes expéri*mentales d’Arvalis ainsi que chez des coopératives agricoles partenaires. Il apparaît performant et a été proposé aux agriculteurs courant 2017. « Celui qui veut utiliser le modèle doit saisir sa date de semis, la variété choisie, ainsi que le code postal ou les coordonnées géographiques du champ », détaille Emmanuelle Gourdain. Ensuite, l’algorithme pourra l’alerter sur une menace de rouille jaune. « Nous avons identi*fié trois seuils à partir desquels il est recommandé à l’agriculteur de visiter sa parcelle. » S’il vérifie sur le terrain la présence réelle du champignon, il appliquera un fongicide. Mais pas en dehors de ces périodes particulières et désormais bien identifiées. Combiner à d’autres leviers, comme le choix de variétés tolérantes et l’utilisation de mesures prophylac*tiques, ce modèle contribue à la mise au point d’une agriculture plus agro-écologique.
Sciences et avenir