Agriculture de précisionDes inno­va­tion pour le contrôle des adven­tices

D ’un côté, une évidence : la pres­sion des adven­tices n’est jamais homo­gène, les mauvaises herbes appa­raissent par foyers. De l’autre, un constat. Faute de tech­no­logie appro­priée, le champ est géné­ra­le­ment traité de façon uniforme. Ici, l’agriculture de préci­sion dispose de trois leviers d’amélioration, qui sont la détec­tion, le choix du type et de la quan­tité du trai­te­ment, et enfin la mise en œuvre du trai­te­ment en lui-même. Une amélio­ra­tion qui peut être consé­quente en termes des rende­ments, sans oublier la réduc­tion des coûts d’intrants, qui influence aussi la marge.

Dans une logique de protec­tion de l’environnement, il s’agit aussi de réduire les appli­ca­tions chimiques et de prévenir le risque de résis­tances. Face à ces divers enjeux, John Deere a défini l’approche tech­no­lo­gique See & Act (voir et agir), qui vise à déblo­quer des poten­tiels d’amélioration dans les systèmes cultu­raux.

Repé­rage fiable des adven­tices

Détecter la couleur verte des plantes sur fond de sol nu est une tâche aisée pour les capteurs. Mais la tech­no­logie peut être poussée plus loin pour iden­ti­fier les adven­tices entre les rangs dans des cultures à inter­rangs larges, comme le maïs. Néan­moins c’est sur le rang que celles-ci sont parti­cu­liè­re­ment nuisibles. Pour exploiter au maximum le poten­tiel, il faut donc pouvoir les repérer et les traiter, quelle que soit leur posi­tion par rapport au rang.

Plus les simi­la­rités sont grandes, plus la détec­tion est ardue.

C’est là, en l’occurrence, le prin­cipal défi tech­no­lo­gique : certaines mauvaises herbes ont la même appa­rence morpho­lo­gique que les cultures elles-mêmes. Lors des premières phases phéno­lo­giques, il est ainsi diffi­cile de distin­guer les grami­nées des jeunes céréales. Plus les simi­la­rités sont grandes, plus la détec­tion est ardue. Sachant que la solu­tion tech­nique doit prendre en compte les carac­té­ris­tiques complexes des caméras, des capteurs et des algo­rithmes.

À cette fin, John Deere a déve­loppé ce qui est une première dans le secteur vert : une puis­sance de calcul simi­laire au super­or­di­na­teur Blue Gene d’IBM, qui a révo­lu­tionné le secteur infor­ma­tique. Protégé par une robuste enve­loppe pour répondre aux besoins du terrain, le système sera monté sur les pulvé­ri­sa­teurs du futur. L’objectif : capturer une image, traiter les données, prendre une déci­sion et lancer l’exécution en quelques milli­se­condes.

Culture ou mauvaise herbe ? Les systèmes en déve­lop­pe­ment permet­tront une clas­si­fi­ca­tion auto­ma­tique des végé­taux, de manière à opti­miser la prise de déci­sion.

Capteurs embar­qués et télé­dé­tec­tion

Le niveau de complexité du système tient aussi au choix d’une solu­tion en temps réel ou en différé. Dans le premier cas, l’avantage prin­cipal est de repérer et de traiter en un seul passage. Une fenêtre d’action étroite et donc une vitesse de travail élevée, de même que certains facteurs exté­rieurs (pous­sière, rosée, vent, nuages…) affectent la caméra et les capteurs, compli­quant la détec­tion en temps réel.

Dans le cas d’un trai­te­ment différé des données, la zone est d’abord scannée, par exemple à l’aide d’un drone ou poten­tiel­le­ment, à l’avenir, par satel­lite. Pour les drones, la réso­lu­tion requise suppose un vol à basse alti­tude. L’approche en deux temps permet l’analyse d’images via le “cloud”. L’avantage d’un tel service est que la machine ne doit pas embar­quer une capa­cité de calcul impor­tante. L’inconvénient : en fonc­tion du délai d’analyse des données, la popu­la­tion et la densité des adven­tices peuvent évoluer.

En cas de détec­tion d’adventices, l’exploitant doit décider comment les contrôler. Dans un système conven­tionnel, cela revient à choisir le type et la quan­tité de produit utilisés. Plus la situa­tion au champ est rensei­gnée préci­sé­ment (adven­tice, culture, rota­tion, objectif de rende­ment, météo, etc.) plus le poten­tiel d’économie est impor­tant. La quan­tité de variables à gérer est énorme ; en cela, les agri­cul­teurs conti­nue­ront à jouer un rôle essen­tiel pour la dura­bi­lité du désher­bage.

John Deere offre une solu­tion inté­grale allant de la gestion des données d’exploitations à celle des données de capteurs, en passant par l’intégration des machines, qui suppor­tera toute la gamme des futures tech­niques de désher­bage.

Les zones marquées en vert montrent où la matière active a été pulvé­risée dans le champ.

L’équipement du futur

John Deere, premier fabri­cant mondial de pulvé­ri­sa­teurs, a d’ores et déjà amené la modu­la­tion des appli­ca­tions au niveau supé­rieur. Une tech­no­logie comme Exac­tApply^TM permet un contrôle intel­li­gent des buses avec une préci­sion de pointe, sans égale sur le marché. Grâce à elle, les clients de la marque peuvent réduire leurs frais d’intrants de 5 % tout en amélio­rant la qualité de l’application. Dans un avenir proche, la tech­no­logie See & Act, grâce aux outils d’aide à la déci­sion et à une modu­la­tion ultra-précise, permettra des écono­mies d’intrant de 50 à 90 %.

La marque vert et jaune travaille à plusieurs solu­tions qui défi­ni­ront l’avenir de la protec­tion des plantes. Avec l’acquisition de la tech­no­logie Blue River en 2017, l’entreprise a prouvé sa déter­mi­na­tion à investir dans un maté­riel de préci­sion qui permettra à sa clien­tèle de réaliser des écono­mies d’intrants consé­quentes dans de multiples systèmes de produc­tion. Blue River pour­suit son déve­lop­pe­ment dans le domaine de l’intelligence arti­fi­cielle.

Avec cette tech­no­logie, les machines appren­dront au fur et à mesure de leurs sorties sur le terrain. Des caméras supplé­men­taires assu­re­ront une mise en œuvre conforme aux cartes d’application, et l’auto-optimisation permettra d’améliorer la perfor­mance en continu. En partant de la recon­nais­sance des plantes sur sol nu, les évolu­tions à venir vont progres­si­ve­ment déve­lopper le poten­tiel d’une gestion indi­vi­duelle, loca­lisée des adven­tices.