Tirer avantage des essais en parcelles divisées grâce aux progrès de l'agriculture numérique

L'expérimentation à la ferme est une activité payante. L'an dernier, les producteurs agricoles qui ont réalisé des essais en parcelles divisées, c'est-à-dire, comportant deux types différents de semences semés côte-à-côte lors du même passage de semoir, ont observé une différence de rendement de 500 kg/ha en moyenne*.

Malgré la meilleure planification, les meilleures recommandations et les meilleures pratiques de régie, rien ne remplace les données empiriques à la ferme.

Cette année, les données préliminaires montrent que près de la moitié – 45 pour cent – des clients de Climate FieldView^MC ont réalisé des essais en parcelles divisées. En forte progression par rapport à la saison de croissance 2017, le recours de plus en plus fréquent aux essais en parcelles divisées marque un point déterminant pour la valeur de l'agriculture numérique comme outil d'expérimentation et d'acquisition d'information sur la performance des cultures.

Les essais à la ferme ne sont pas nouveaux. Au début de ma carrière de sélectionneur de végétaux, un de mes plus chers souvenirs est d'avoir aidé mon père à effectuer un essai en bandes DEKALB^MD sur la ferme familiale. Et des dizaines d'années plus tôt, il avait fait la même chose – quoiqu'avec moins de données à l'époque – pour aider ses camarades agriculteurs à sélectionner les meilleurs hybrides pour leurs champs.

Jusqu'à tout dernièrement, la technologie pour réaliser des essais en parcelles divisées n'évoluait que lentement : pesée à l'élévateur, rares notes d'observations au champ, boîtes de pesée et, plus récemment, suivi du rendement en temps réel. Les progrès de l'agriculture numérique changent la donne pour de nombreuses exploitations sur lesquelles on utilise maintenant la gestion par zone, les données de semis en temps réel dans la cabine et les résultats de performance par hybride à la récolte. Et les producteurs ne sont pas limités aux semis pour leurs essais. Les clients FieldView testent aussi des traitements de fertilisation, des applications de fongicides, l'effet de certaines pratiques de travail du sol, etc.

Je pense que quelques avancées spécifiques sont à l'origine du fort pourcentage de producteurs qui réalisent maintenant des essais en parcelles divisées :

• Vaste compatibilité — La couleur du tracteur ne compte plus autant. FieldView présente la plus vaste connectivité d'équipement de l'industrie, de sorte qu'il est possible d'acquérir des données à partir d'appareils de différents manufacturiers et de les réunir toutes au même endroit.
• Facilité d'utilisation — D'encombrant, le processus de cueillette de données au champ est devenu pratique. Par exemple, le module Climate FieldView Drive^MC s'installe rapidement et recueille en toute transparence les données des équipements pour pouvoir les analyser rapidement.
• Rapport de zones — Permet de réaliser facilement des comparaisons directes partout dans le champ — pour savoir quels produits sont les plus performants dans les zones plus productives et moins productives.

En tant que chef du service scientifique chez The Climate Corporation, je pense que ces innovations et que l'explosion du taux d'adoption des technologies d'agriculture numérique sont la preuve que chaque producteur agricole est, en son for intérieur, un scientifique. Durant mon enfance sur la ferme familiale, mon père a toujours été un fin observateur des champs, du bétail et de la machinerie. Nous, les agriculteurs, sommes curieux de nature à l'endroit de nos cultures. Que ce soit sur une base quotidienne, sur l'ensemble de la saison ou au fil des années, nous cherchons constamment à fignoler nos pratiques et nos approches pour obtenir les meilleurs résultats possible.

La saison de croissance 2018 marque la première année où près d'un producteur sur deux réalise des essais en parcelles divisées avec FieldView. Compte tenu de la valeur, des connaissances et des résultats de rendement générés par ces expériences à la ferme, je suis convaincu que cette proportion continuera à grimper avec le nombre grandissant des producteurs qui profiteront de la puissance de leurs données.

^{* D'après les données de plus de 10 000 champs de maïs semés en parcelles divisées par des utilisateurs de Climate FieldViewMC aux É.-U. durant la saison de croissance 2017.}

À propos de l'auteur
Sam est à la tête du service scientifique de The Climate Corporation qui s'articule autour de la R et D en science des données, des mesures et de la recherche au champ. Il compte plus de 20 ans d'expérience en sélection végétale et développement agricole mondial et a contribué à près de 60 publications et brevets reliés aux technologies agricoles. Sam a obtenu un baccalauréat, une maîtrise et un doctorat en génétique et amélioration végétale de l'Université de l'Illinois à Champaign-Urbana.