Les observations de maladies, enjeu n°1 de la modélisation
Les modèles agronomiques ont besoin de données de terrain fiables pour être calibrées et validées. Parmi la multitude d’acteurs qui lancent leur outil sur la cercosporiose, l’ITB se distingue par son réseau d’experts betteraviers qui recueille des notations nombreuses et fiables. En effet, une cinquantaine de parcelles sont suivies chaque année dans le cadre du réseau de suivi biologique du territoire, auxquelles il faut ajouter les nombreux essais fongicides et variétés. En parallèle, les covariables météorologiques sont issues de la réanalyse SAFRAN de Météo France : la référence des données météo spatialisées à 8 km.
Les modèles pour prévenir la maladie
Pour pouvoir prévoir l’apparition de la maladie, il faut « modéliser », c’est-à-dire trouver un algorithme ou une formule mathématique qui décrit bien l’évolution de la maladie. À l’ITB, de nombreux formalismes sont appliqués puis évalués. L’objectif est de trouver celui qui explique au mieux le développement de la cercosporiose sur l’historique des essais, mais qui sera également capable de prédire la dynamique d’une nouvelle année. L’ITB a ainsi testé les formalismes américains basés sur un indicateur journalier du risque et les a améliorés avec des techniques d’apprentissage automatisé (ou « machine learning »). Ces techniques sont conçues pour générer automatiquement des combinaisons de variables (météo, variété…) qui expliquent au mieux la maladie.
Tirer des enseignements de la modélisation
Localement, le microclimat et la présence d’inoculum peuvent précipiter ou non l’explosion de la maladie. Les algorithmes ont donc fort à faire pour remplacer les tours de plaine, mais ils apportent toutefois des résultats intéressants. Par exemple, on savait déjà que la cercosporiose bénéficiait de températures et d’hygrométrie élevées, mais on peut aussi corréler son développement avec la vitesse du vent. On mesure aussi plus finement l’impact des variétés tolérantes sur l’apparition et la dynamique de la maladie.
Un outil n’est vraiment utile que s’il peut être appliqué. C’est pourquoi l’ITB met en place des API (des briques logicielles) pour pouvoir plus facilement diffuser et maintenir ses modèles (stades des betteraves, dynamique des pucerons, arrivée des charançons…) et les publier dans des outils d’aide à la décision. Les algorithmes présentés sont en cours d’intégration pour un objectif de diffusion courant d’été 2025. Comme depuis déjà plusieurs années, les prototypes seront d’abord testés par la filière afin de recueillir des remarques supplémentaires sur la qualité des prévisions et d’améliorer l’ergonomie des interfaces. Les nouveaux détails de l’avancement sont à retrouver dans les prochains numéros du Betteravier français ou sur le site internet de l’ITB.
