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Subvention de 952 000 $ en géomatique

Protéger l'agriculture avec la géomatique et l’intelligence artificielle

Le chénopode blanc (CHEAL) est la mauvaise herbe la plus fréquemment retrouvée dans les grandes cultures. Depuis avril 2024, elle s'ajoute également à la liste des plantes résistantes au glyphosate, un des herbicides les plus utilisés au Canada. Le CHEAL sera considéré dans le projet de recherche mené par la Pre Ramata Magagi, qui vise à réduire l'utilisation de pesticides au Québec.
Le chénopode blanc (CHEAL) est la mauvaise herbe la plus fréquemment retrouvée dans les grandes cultures. Depuis avril 2024, elle s'ajoute également à la liste des plantes résistantes au glyphosate, un des herbicides les plus utilisés au Canada. Le CHEAL sera considéré dans le projet de recherche mené par la Pre Ramata Magagi, qui vise à réduire l'utilisation de pesticides au Québec.
Photo : Fournie - CEROM

L’agriculture a la vie dure. Dans les dernières décennies, les épisodes météorologiques extrêmes découlant des changements climatiques se sont faits de plus en plus fréquents, et la prolifération d’ennemis des cultures (maladies, mauvaises herbes, parasites, champignons ou insectes) n’a cessé de faire des ravages.

S’il est difficile de contrôler les humeurs de Dame Nature, le remède contre les autres nuisances, aussi appelées phytoravageurs, est largement répandu : l’utilisation de pesticides et d’herbicides. Malheureusement, leur utilisation n’est pas toujours nécessaire ou optimisée, rendant ainsi le traitement peu efficace et entrainant des effets néfastes en santé et en environnement. Un enjeu sur lequel s’est penché un groupe de recherche du Département de géomatique appliquée de l’Université de Sherbrooke, en partenariat avec l'Université Laval, le Centre de recherche sur les grains (CEROM) et l'Institut de recherche et de développement en agroenvironnement (IRDA).

Le problème, c’est que certains phytoravageurs n’apparaissent qu’à des moments précis du stade de croissance des cultures. En parallèle, on remarque que certains pesticides perdent leur efficacité à des températures élevées. Sans les conditions optimales, le traitement ne fait donc pas effet; il ne sera ni rentable ni justifié. Au contraire, il affectera la santé des sols et des cours d’eau, entrainant des coûts inutiles pour l’environnement, mais également pour les producteurs.

Ramata Magagi, professeure au Département de géomatique appliquée

La professeur Ramata Magagi est spécialisée en télédétection micro-onde des paramètres de surface de la Terre. Autrement dit, elle étudie les caractéristiques des sols et de la végétation grâce aux données micro-ondes satellites. Son expertise et celle de l'équipe de recherche ont retenu l’attention du Fonds de recherche du Québec – Nature et technologies (FRQNT) et du ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation (MAPAQ), qui leur ont conjointement octroyé une subvention de recherche d’un montant de 952 407 $ afin de mettre sur pied un outil qui permettrait de prédire les conditions favorables à l’apparition des ennemis des cultures.

En offrant ensuite cet outil aux productrices et aux producteurs, aux conseillères ou conseillers ou aux agronomes, par exemple, le gouvernement espère voir une utilisation réfléchie et réduite des pesticides dans les grandes cultures au Québec et prévoir les aléas des changements climatiques, et ce, jusqu’à l'horizon 2100.

La température, la précipitation et l’humidité du sol sont très affectées par les changements climatiques. Il est alors de plus en plus difficile de prédire les conditions favorables en se fiant aux données historiques. Pour mesurer l’influence des changements climatiques sur les probabilités de présence des phytoravageurs, nous ferons des analyses à partir de scénarios climatiques et d’analogues spatiaux.

Cet outil répond ainsi directement à la programmation du Réseau québécois de recherche en agriculture durable (RQRAD) pour rencontrer les cibles du Plan d’agriculture durable (PAD) 2020-2030 du Québec, particulièrement celle relative à l’adoption rapide de pratiques agroalimentaires performantes.

En résumé 

Nom du projet : Développement d’une infrastructure numérique intelligente et d’approches préventives en phytoprotection intégrant l’intelligence artificielle pour l’aide à la décision dans les grandes cultures

Chercheuse principale : Pre Ramata Magagi

Cochercheurs UdeS : Pr Kalifa Goïta, Pr Mickaël Germain et Pr Samuel Foucher

Cochercheuses et cochercheurs externes : Pr Béranger Bourgeois (Université Laval), Dre Tanya Copley et Dre Sandra Flores-Mejia (Centre de recherche sur les grains), Dr Simon Ricard et Dre Élise Smedbol (Institut de recherche et de développement en agroenvironnement)

Subvention : 952 407 $ sur trois ans

Une boule de cristal au bout des doigts

Concrètement, l’outil développé dans le cadre du projet présentera des recommandations sur l’usage des pesticides et les pratiques agricoles selon l’emplacement du champ grâce à une cartographie Web, à la manière de Google Maps. Ces recommandations pourraient, par exemple, indiquer le moment opportun pour démarrer un traitement en prenant en considération la température ou le stade de floraison et spécifier quelle partie du champ traiter, ou encore proposer des modifications des dates de semis en fonction des impacts des changements climatiques sur le sol et de l’évolution de la végétation.

La Pre Ramata Magagi pilotera le projet de recherche, qui développera un outil d’aide à la décision pour la protection des grandes cultures au Québec.
La Pre Ramata Magagi pilotera le projet de recherche, qui développera un outil d’aide à la décision pour la protection des grandes cultures au Québec.
Photo : Fournie

Pour arriver à mettre en place un tel outil, l’équipe de recherche combinera des modèles prédictifs en phytoprotection, la géomatique et l’intelligence artificielle. Dans un premier temps, la géomatique permettra de valoriser les banques de données historiques en ajoutant de nouvelles informations issues de satellites et de drones, des données de dépistage d’ennemis des cultures ainsi que des données météorologiques et climatiques.

À travers ces collectes de données, l’équipe de recherche souhaite également mettre en place une base de données fédérées qui permettra un meilleur accès aux données récoltées, tout en assurant leur confidentialité.

Présentement, l’accès à une grande majorité des données agricoles est limité par leur confidentialité, leur dispersion, leur formatage ou le manque de normes pouvant garantir leur exploitation optimale. Une infrastructure numérique intelligente (INI), basée sur une nouvelle approche de fédération des données à l’échelle du Québec, permettrait une interaction dynamique entre plusieurs bases de données autonomes, dispersées et hétérogènes.

Dans un second temps, l’intelligence artificielle sera utilisée afin d’améliorer les modèles de prédiction existants en combinant l’INI et les conditions environnementales (type de culture, état du sol, stades des cultures, etc.) spécifiques à la province.

Le projet, qui a débuté en avril dernier, s’échelonnera sur trois ans. La professeure Magagi et ses collègues espèrent que leurs recherches permettront d’aider les productrices et les producteurs du Québec face à la multitude de défis auxquels ils sont confrontés présentement, mais également de donner une perspective positive pour la relève dans le domaine.


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