Par Valentina Manstretta | Cheffe de projet | Horta Srl
Dans la gestion des cultures, différentes décisions doivent être prises: des décisions stratégiques, dont l’impact s’étend sur une ou plusieurs années (ex. : rotations culturales, choix variétal) ; et des décisions tactiques, prises au jour le jour en fonction des conditions du champ. La prise de décision est un processus mental qui commence par l’identification d’un problème et aboutit au choix final parmi plusieurs options. Ce processus est soutenu par la collecte d’informations pertinentes, l’identification des solutions possibles, l’analyse critique des différents aspects et, enfin, la mise en œuvre de l’action choisie.
Les Systèmes d’Aide à la Décision sont des outils informatiques capables de soutenir le processus décisionnel. Ils collectent, organisent et intègrent toutes les informations nécessaires à la production agricole, puis les analysent et les interprètent pour recommander les actions les plus appropriées. L’expertise scientifique, les modèles mathématiques et les données en temps réel sont des éléments clés des SAD, permettant d’aider les agriculteurs aussi bien dans leurs décisions quotidiennes que dans leurs choix stratégiques à long terme. Toutefois, bien que ces systèmes fournissent des recommandations, la décision finale reste entre les mains du gestionnaire de culture.
Les SAD doivent être des outils faciles à utiliser, accessibles via Internet, s’appuyant sur des technologies répandues parmi les utilisateurs et fournissant des informations claires permettant de réduire l’incertitude des décideurs.
Une communication bidirectionnelle entre les utilisateurs et les fournisseurs est également essentiellepour intégrer des données spécifiques à chaque site dans le système. De plus, les SAD doivent adopter une approche globale des problématiques de gestion des cultures en prenant en compte divers aspects opérationnels (ex. : ravageurs, maladies, fertilisation, irrigation, conduite du couvert végétal). Les modèles sont un composant clé des SAD, en particulier pour la gestion des maladies des plantes. Ces modèles simplifient les relations entre les pathogènes, les cultures et l’environnement, qui influencent le développement des épidémies dans le temps et l’espace. La prédiction des maladies permet aux agriculteurs d’adapter leurs pratiques de gestion de manière réactive et efficace. Par exemple, un risque de maladie faible peut mener à une réduction des traitements phytosanitaires, générant ainsi des bénéfices économiques et environnementaux.
En s’appuyant sur des conseils d’experts fondés sur les avancées scientifiques et techniques les agriculteurs peuvent prendre des décisions qui améliorent la protection de l’environnement, la qualité des aliments et la rentabilité des exploitations. Les SAD optimisent l’utilisation des intrants agricoles (eau, nutriments, protection phytosanitaire), favorisant une gestion plus efficace des ressources et une amélioration de la qualité des produits finaux.
Il est crucial de démontrer les bénéfices concrets des DSS en termes de durabilité globale. Par exemple, l’utilisation du développé par Horta’s DSS pour la vigne a permis une réduction pouvant atteindre 35 % de l’utilisation de produits phytosanitaires, grâce à une gestion améliorée des ravageurs basée sur les prédictions des modèles. Ces économies entraînent une réduction des coûts économiques et environnementaux, améliorant ainsi la durabilité des cultures. sustainability.
Le projet STELLA investit des efforts considérables dans le développement de protocoles et d’outils avancés pour le suivi des cultures, en intégrant des capteurs de proximité (appareils IoT, pièges intelligents pour insectes et spores, collecte robotisée des données), et des technologies de télédétection. es avancées permettent de générer de nouvelles données précieuses pour mieux accompagner les agriculteurs. De plus, le projet développe des plateformes web pour la surveillance des cultures et l’alerte aux risques phytosanitaires, en déployant le STELLA Pest Surveillance System (PSS). Ce système cible spécifiquement les ravageurs et maladies réglementés (organismes de quarantaine et organismes réglementés non de quarantaine – ORNQ) et vise à améliorer la détection précoce des menaces phytosanitaires, la surveillance du territoire et la mise en place de mesures sanitaires adaptées. Grâce à ces outils, les décideurs disposeront d’informations précieuses pour une gestion plus efficace et durable des cultures.
