By Greta Budreike | Cheffe de projet | AgriFood Lithuania DIH
En octobre, le partenaire du projet STELLA Horizon AgriFood Lithuania DIH a publié sur son blog l’article « Progression du projet STELLA en Lituanie », mettant en lumière les menaces auxquelles est confrontée Valuckų ūkis, l’une des plus grandes exploitations de Lituanie, située dans le sud du pays.
L’objectif du blog est de sensibiliser les lecteurs à l’intégration d’outils fondés sur la collecte de données comme les pièges à insectes automatisés, les capteurs météorologiques et l’utilisation d’images satellites. Ces technologies pourraient être utilisées dans les environnements agricoles actuels afin de faciliter la détection précoce des ravageurs, l’aide à la décision et de permettre une protection des cultures plus durable.
Durant les dix-huit premiers mois du projet, AgriFood Lithuania DIH (AFL) a mis en œuvre un cas d’usage pilote en Lituanie, testant comment les technologies avancées de surveillance des ravageurs fonctionnent dans des conditions agricoles réelles. Cette phase a permis de créer une base solide pour le déploiement futur des technologies et l’amélioration de l’analyse des données, combinant recherche scientifique, outils numériques et pratiques agricoles quotidiennes.
Le cas d’usage pilote a été centré sur l’exploitation Valuckų ūkis, où les pommes de terre sont cultivées sur environ 500 hectares chaque année. AFL y a mis en place une infrastructure de collecte et d’analyse de données combinant la prospection sur le terrain, les données météorologiques et les notations visuelles.
Technologies dans le sol – mise en œuvre des solutions de surveillance
Au printemps 2024, AFL a installé quatre pièges à insectes autonomes pour enregistrer l’activité des populations de ravageurs, intégrant des stations météo mesurant température, humidité, direction du vent et précipitations sur deux de ces pièges. Par ailleurs, 12 parcelles (de 2 à 19 ha) ont été surveillées au moyen d’images satellites afin de dresser un panorama général de l’état des champs combinable avec les mesures locales.
Figure 1: Close-up pest detection on potato’s leaf in Lithuania
Les résultats des prospections menées en 2025 ont révélé un schéma clair : l’activité des pucerons (Aphididae) a commencé tôt durant la phase de croissance de la pomme de terre, mais en raison d’un été exceptionnellement pluvieux et frais, la propagation du virus de l’enroulement de la pomme de terre (PLRV) est restée limitée. Ce contraste entre le risque biologique et les conditions météorologiques constitue une base précieuse pour améliorer les méthodologies d’alerte précoce et déterminer des périodes de surveillance plus précises.
Ιmplication des agriculteurs et bénéfices mutuels
La collaboration avec Valuckų ūkis a été autant humaine que technologique. L’équipe d’AFL et les agronomes de l’exploitation ont abordé l’installation et la maintenance des équipements et la transmission des données, visité fréquemment les champs, et discuté des premiers résultats ensemble.
Figure 2 : Drone installé dans un champ de pommes de terre en Lituanie (UCP 3)
Credits: AgriFood Lithuania DIH
Ce contact direct a permis d’évaluer comment les innovations s’intègrent dans le rythme quotidien de l’agriculture, de la détection des ravageurs à la décision de traiter ou non. L’exploitation a fourni des retours précieux sur la fiabilité des équipements et leur impact réel sur la planification des mesures de protection.
Diffusion des connaissances et collaboration
AFL a partagé activement ses expériences et résultats au niveau national et international. Le projet a été présenté lors de l’événement “ « Farm of the Year 2024 » à Vilkaviškis, rassemblant plus de 100 agriculteurs de la région, ainsi que lors de l’atelier international « Pest Detection Tools feat. Lithuanian Pilot » , qui a réuni en juin 2025 plus de 50 experts de l’innovation agricole.
Ces événements ont constitué de véritables plateformes d’échanges entre scientifiques, agriculteurs et décideurs politiques sur la manière dont l’analyse de données et les technologies intelligentes peuvent devenir des outils quotidiens pour l’agriculture.
Défis et enseignements
La première phase (M1–M18) a montré que même les technologies les plus avancées restent dépendantes de la nature. L’été pluvieux de 2025 a parfois perturbé le fonctionnement des équipements, rendant nécessaire le développement de procédures pour synchroniser les données issues de satellites et les données locales.
Cependant, ces défis ont mis en évidence la force principale du projet : sa capacité à s’adapter rapidement et à apprendre des données du terrain. L’équipe AFL a souligné que l’implication des agriculteurs et leur ouverture à l’innovation sont aussi importantes que la technologie elle-même.
Figure 3 : Piège chromatique jaune à insectes dans un champ de pommes de terre lituanien
Credits: AgriFood Lithuania DIH
Prochaines étapes
Les prochaines actions pour AFL consistent à élargir la surveillance et à intégrer des outils supplémentaires d’analyse de données, permettant une prédiction encore plus précise des risques liés aux ravageurs. Le lien entre science, technologie et pratique agricole sera renforcé, avec pour objectif d’intégrer pleinement les solutions numériques dans le quotidien agricole et non d’en faire des exceptions.
