Phytoprotection, Technologie numérique et agriculture de précision
Malherbologie

Cartes de Prescription : Un outil pour réduire les herbicides et contrôler les mauvaises herbes résistantes dans le soya

Résumé vulgarisé

La résistance aux herbicides est devenue un problème majeur pour les producteurs de soya au Québec, surtout en Montérégie. Deux mauvaises herbes sont particulièrement préoccupantes : la petite herbe à poux, très compétitive, et le maïs spontané, qui pousse après la récolte et cause d’importantes pertes de rendement. Comme ces mauvaises herbes sont de plus en plus difficiles à contrôler, les producteurs doivent souvent utiliser davantage d’herbicides, ce qui augmente les coûts et la pression sur l’environnement. Ce projet vise à tester une nouvelle approche : utiliser des drones et l’intelligence artificielle pour repérer précisément les mauvaises herbes dans les champs, puis appliquer les herbicides seulement où c’est nécessaire. À l’aide d’images aériennes, un algorithme sera entraîné pour reconnaître automatiquement les foyers d’herbe à poux et de maïs spontané. Ces informations permettront de créer une carte de prescription qui guidera un pulvérisateur pour effectuer des traitements localisés. Les essais auront lieu sur quatre fermes en Montérégie durant trois ans. Le projet mesurera la précision de l’algorithme, la qualité du contrôle des mauvaises herbes, la réduction de la quantité d’herbicide utilisée, l’effet sur le rendement du soya et les économies possibles pour les producteurs. En somme, le projet cherche à démontrer qu’il est possible de réduire les pesticides tout en maintenant de bons rendements, grâce à l’utilisation des cartes de prescription.

Crédit photo : Sandra Flores-Mejia

Résumé scientifique

L’émergence et la propagation de mauvaises herbes résistantes aux herbicides, notamment la petite herbe à poux (Ambrosia artemisiifolia, AMBEL) et le maïs spontané (Zea mays, ZEAMX), constituent un enjeu majeur pour la production du soya au Québec. Ces espèces, fortement présentes en Montérégie, entraînent des pertes de rendement pouvant dépasser 90 % et compromettent la rentabilité des entreprises agricoles. Parallèlement, la dépendance aux herbicides demeure élevée, alors que les alternatives efficaces de lutte intégrée dans les grandes cultures demeurent limitées. La télédétection par drone offre une avenue prometteuse pour améliorer le dépistage des mauvaises herbes, accélérer la prise de décision et permettre des applications d’herbicides localisées.

Ce projet vise à développer, optimiser et valider un algorithme de détection basé sur l’apprentissage profond (YOLOv4) pour identifier AMBEL et ZEAMX dans les champs de soya, et à évaluer l’efficacité d’un système de pulvérisation localisée guidé par une carte de prescription générée par drone. Un dispositif expérimental en blocs complets randomisés sera déployé sur quatre sites en Montérégie sur trois ans (2025-2027), comparant une application localisée à une pulvérisation traditionnelle pleine largeur. Les performances du système seront évaluées selon la précision de détection, la réduction de la quantité d’herbicide appliquée, l’efficacité du contrôle, le rendement du soya ainsi que la rentabilité économique. Les résultats attendus permettront de documenter le potentiel de l’agriculture de précision pour réduire l’usage des pesticides et améliorer la gestion des mauvaises herbes résistantes dans un contexte de conservation des sols.

Objectifs

Objectif général : Évaluer l’efficacité et la rentabilité d’un système de gestion des mauvaises herbes basé sur des cartes de prescription et l’application localisée des herbicides dans la culture du soya.

Objectif 1. Développer un algorithme précis et rapide pour identifier les espèces problématiques (petite herbe à poux et le maïs spontanée) et générer des cartes de prescriptions dans la culture du soya.

Objectif 2. Évaluer l’efficacité du système de gestion localisée des mauvaises herbes à l’aide des cartes de prescription dans la production du soya.

Objectif 3. Évaluer la rentabilité du système de gestion localisée des mauvaises herbes à l’aide des cartes de prescription dans la production du soya.

Crédit photo : CÉROM

Collaborateur(s) externe(s) : Stéphanie Mathieu (MAPAQ), Olivier Marois-Mainguy (MAPAQ), Victor Morin (XLKey).
Source de financement : Programme Innovation bioalimentaire 2023-2028, volet 2. Le projet a également bénéficie d’une contribution en nature de Sollio Agriculture.
Durée : 2025-2027
Statut : En cours

GALERIE PHOTOS

PROJETS

Le ver-gris occidental du haricot (VGOH) est un papillon dont les larves s'attaquent principalement aux cultures de maïs (grain, ensilage et sucré). Il est difficile de lutter contre cet insecte puisque les larves (des chenilles) s'attaquent aux épis et que peu de méthodes sont actuellement disponibles. Les trichogrammes sont des micro-guêpes qui peuvent parasiter les œufs de plusieurs espèces de papillons ravageurs. Ils sont utilisés comme agents de lutte biologique dans plusieurs cultures fruitières et maraîchères, ainsi qu’en foresterie. Au cours des dernières années, nous avons démontré que les trichogrammes peuvent parasiter les œufs de VGOH. Dans certaines cultures, des trichocartes sont utilisées pour effectuer la lutte biologique. Mais l'utilisation de trichocartes n'est pas une méthode viable pour de grandes superficie. Les drones sont une technologie innovante pour faire de l'épandage de trichogrammes dans les champs. Cette méthode a déja été testée pour lutter contre la pyrale du maïs. Le projet vise donc à tester différentes méthodes d'épandage (en vrac ou en capsules) pour évaluer si cette technologie est efficace et rentable pour contrôler le VGOH. les populations de ver-gris occidental du haricot (VGOH) (Lepidoptera : Noctuidae). Des masses d’œufs avaient été collectées dans différents champs de la province pour déterminer s’il existe un parasitisme naturel et si oui, par quelle(s) espèce(s). Des essais préliminaires avaient également été réalisés en champ en effectuant des lâchers inondatifs de trichogrammes à l’aide de trichocartes sur de petites superficies. Les résultats avaient montré que les masses d’œufs peuvent être parasitées par diverses espèces de trichogrammes, mais naturellement c’est l’espèce T. minutum qui semble être la meilleure candidate pour contrôler le VGOH puisque quasiment 100% des masses d’œufs de VGOH étaient parasitées par cette espèce (Saguez, 2024). Bien que les trichogrammes soient efficaces contre les œufs de VGOH, il serait peu réaliste d’installer manuellement des trichocartes sur de grandes superficies de maïs grain ou ensilage ni même dans du maïs sucré destiné à la transformation. Il existe d’autres méthodes qui peuvent être envisagées pour les grands champs, parmi lesquelles la dispersion des trichogrammes par avion, à l’aide de drones (dispersion en vrac ou via des capsules) ou en utilisant des pulvérisateurs. Des études récentes ont été menées au Québec sur la pyrale du maïs et la tordeuse des bourgeons de l’épinette, avec l’utilisation de drone pour libérer des trichogrammes (Martel et al. 2021). Les résultats de ces travaux ont montré un parasitisme plus élevé des masses d’œufs de pyrale et de tordeuse dans les zones traitées par drone que dans les zones témoin. Cette étude a également montré que la synchronisation de l’épandage et le temps d’exposition des œufs sont des facteurs clefs dans le succès de la méthode. Une autre étude a également été effectuée par l’Université Laval à l’aide d’un pulvérisateur installé sur un véhicule tout terrain (Dionne, 2019). En 2021, un épandage par drone de trichogrammes en vrac sur vermiculite avait été réalisé dans deux champs et les résultats avaient indiqué une réduction des dommages liés au VGOH dans les sections traitées avec des trichogrammes comparativement au témoin (Saguez, non publié). Le présent projet qui s’est déroulé au cours des saisons 2022 à 2024 visait à confirmer l’efficacité des différentes méthodes d’épandage de trichogrammes pour le contrôle du VGOH.
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