CNRS Le journal
Publié sur CNRS Le journal (https://lejournal.cnrs.fr)

Accueil > L'agriculture croît dans les mathématiques

L'agriculture croît dans les mathématiques

Vous êtes ici
Accueil [1]
0 commentaire
Terre [2]
Numérique [3]
Mathématiques [4]
-A [5] +A [5]
article

L'agriculture croît dans les mathématiques

26.02.2019, par
Laure Cailloce [6]
Grâce au traitement d’image, le drone développé par la start-up Chouette permet de repérer les premiers signes de maladie dans la vigne.
Chouette
Réduction des pesticides et engrais, prédiction des récoltes, adaptation au changement climatique... Les défis posés à l’agriculture sont multiples et les mathématiciens ont des solutions à apporter. Focus sur leurs travaux à l'occasion du Salon de l'agriculture qui se tient à la Porte de Versailles jusqu'au 3 mars.

Peut-on mettre l’agriculture en équations ? C’est le défi que tentent de relever depuis plusieurs années déjà les mathématiciens, qui mobilisent pour cela tout un arsenal - modélisation, statistiques, traitement d’image... C’est que la tâche n’est pas aisée. « Les systèmes biologiques sont complexes et il faut être capable de choisir un nombre limité de variables significatives parmi la multitude de processus qui régissent les trois mécanismes de base des plantes : la photosynthèse, la transpiration et l’organogenèse, c’est à dire la mise en place continue de nouvelles tiges, feuilles, fleurs, fruits... », témoigne Paul-Henry Cournède, du laboratoire Mathématiques et informatique pour la complexité et les systèmes, à CentraleSupélec. « Les biologistes ont une connaissance très fine des phénomènes jusqu’au niveau moléculaire, mais pour pouvoir modéliser la croissance des plantes comme nous le faisons au laboratoire, il faut que nous arrivions à trouver ensemble la bonne échelle de description. Ainsi la production de telle hormone, indispensable à la photosynthèse, ne sera pas forcément prise en compte dans le modèle… »

Simulation de la croissance de plantes (betterave, Arabidopsis, blé, riz, maïs, tournesol, chrysanthème, concombre, tomate, poivron, caféier, pin) par le logiciel Digiplante du laboratoire de mathématiques et informatique de CentraleSupélec. Ces travaux permettent de prédire et contrôler la croissance en fonction de l'environnement.
CNRS Le Journal
Simulation de la croissance de plantes (betterave, Arabidopsis, blé, riz, maïs, tournesol, chrysanthème, concombre, tomate, poivron, caféier, pin) par le logiciel Digiplante du laboratoire de mathématiques et informatique de CentraleSupélec. Ces travaux permettent de prédire et contrôler la croissance en fonction de l'environnement.
MICS
MICS
Partager
Partager
[7] [8] [9]

Prédire la récolte grâce aux modèles

Modéliser la croissance des plantes a des applications très concrètes, et permet notamment de prédire le moment idéal de la récolte, en fonction du type de culture et de la priorité retenue. « Via notre start-up CybeleTech [10], nous travaillons de façon expérimentale avec des producteurs de blé destiné à la panification, ou encore d’orge de brasserie, afin de fournir des estimations précises de la teneur en protéines des grains au moment de la récolte, témoigne Paul-Henry Cournède. C’est en effet ce taux qui détermine le bon développement des levures nécessaires à la confection du pain, comme de la bière... » Une autre collaboration, avec des horticulteurs qui font pousser des légumes sous serre, consiste à contrôler le plus finement possible les variables climatiques à l’intérieur des serres. Le taux d’humidité et le chauffage seront fonction des conditions météo, mais aussi du type de culture et du stade de croissance à laquelle elle se trouve.

Les semenciers qui mettent au point de nouvelles variétés tirent aussi un vrai bénéfice de ces modélisations, qui leur permettent d’optimiser leurs essais : sur cent essais d’une nouvelle variété réalisés en différents endroits de la planète, 20 seront effectivement conduits en conditions de culture, et le reste sera effectué par simulation. Autre avantage de la modélisation : pouvoir prédire la densité idéale de plants à l’hectare, afin d’obtenir le meilleur rendement possible et une utilisation optimale du stock de semence. « Au-delà d’une certaine densité, les pieds sont en effet plus petits », indique Paul-Henry Cournède.

Optimiser l'aquaponie

Au laboratoire de mathématiques de Versailles1, Laurent Dumas a, lui, mis ses équations différentielles au service de l’agriculture urbaine - plus précisément, de l’aquaponie, ce dispositif couplant l’élevage de poissons en aquarium et la culture de plantes hors-sol (salades, fraises...). « Dans ce système, on profite des déjections des poissons pour alimenter la croissance des plantes. Grâce aux bactéries présentes dans l’eau, l’ammonium contenu dans les déjections se transforme en nitrites, puis en nitrates qui nourrissent les végétaux. » Problème : ce cycle complètement fermé, véritable coproduction poissons-plantes, nécessite de prêter une attention constante à la qualité de l’eau. « Des teneurs en nitrites et nitrates de l’eau trop élevées sont en effet nocives pour les poissons », explique Laurent Dumas, qui a été sollicité (via la plateforme Imose [11] de l’université de Versailles Saint-Quentin) par une start-up spécialisée dans l’aquaponie.

Le laboratoire de mathématiques de Versailles a modélisé le cycle de l'eau en aquaponie.
CNRS Le Journal
Le laboratoire de mathématiques de Versailles a modélisé le cycle de l'eau en aquaponie.
S. DONNELLY/Redux-REA
S. DONNELLY/Redux-REA
Partager
Partager
[7] [12] [9]

Objectif de la jeune pousse : trouver le dimensionnement idéal pour ses installations destinées aux particuliers, afin de se passer des - coûteux - capteurs nécessaires au contrôle de la qualité de l’eau en temps réel. « Il fallait pour cela trouver le bon équilibre entre plusieurs paramètres, explique Laurent Dumas. Le volume d’eau, le nombre de plantes, la quantité de nourriture fournie aux poissons et la fréquence du nourrissage, et enfin la quantité de bactéries présentes dans l’eau - il est en effet possible de rajouter des films bactériens pour optimiser le processus de dégradation de l’ammonium. » Un an de travail a été nécessaire au mathématicien et à son équipe pour développer et valider la modélisation du cycle de l’eau en aquaponie, permettant de prédire la quantité d’ammonium, nitrites et nitrates présents dans l’aquarium en fonction de la quantité d’eau et de la nourriture fournie.

Changement d’échelle à l’Institut national de recherche agronomique (Inra), où plusieurs dizaines de mathématiciens du département Mathématiques et informatique appliquées cherchent à mettre en équations les phénomènes de grande ampleur qui régissent la vie des cultures : épidémies, plantes invasives, ou encore changement climatique. « Si un nouveau pathogène entre dans un pays, nous devons être capable de savoir à quelle vitesse il va disparaître ou, au contraire, devenir dominant. On travaille sur les vitesses de propagation, la probabilité que le virus diffuse au-delà de son foyer et que les méthodes de confinement s’avèrent insuffisantes », explique Denis Allard, statisticien au laboratoire Biostatistique et processus spatiaux, et chargé de partenariat et d’innovation pour l’agriculture numérique.

Des projections climatiques à l'échelle des terroirs

Autre dossier crucial pour le mathématicien : l’analyse des projections climatiques de long-terme, afin d’accompagner les agriculteurs dans leur mutation. « Les variables fournies par les grands projets internationaux comme le Giec ou le projet Euro-Cordex, ont un maillage trop grand pour être utilisables à l’échelle de la parcelle. Elles doivent faire l’objet d’une « descente d’échelle » et être retravaillées pour acquérir les bonnes propriétés statistiques », explique Denis Allard, qui a notamment collaboré au projet de simulation Climator [13]. C’est à cette condition que les filières professionnelles sauront s’adapter au mieux au changement climatique, région par région, terroir par terroir. Vigne, maïs, blé, etc…, risquent en effet de voir leur répartition sensiblement modifiée à l’horizon 2050.

Grâce à ses capteurs et caméras, la phénomobile développée par l'Inra et Arvalis enregistre en plein champ les caractéristiques des cultures : hauteur, taille et orientation des feuilles.
CNRS Le Journal
Grâce à ses capteurs et caméras, la phénomobile développée par l'Inra et Arvalis enregistre en plein champ les caractéristiques des cultures : hauteur, taille et orientation des feuilles.
INRA
INRA
Partager
Partager
[7] [14] [9]

 

Les mathématiques ne peuvent pas tout. Pour affiner les modèles espèce par espèce et les rendre le plus efficaces possible, il faut les alimenter avec un maximum de données provenant des exploitations agricoles.

La robotique est elle aussi mise à contribution pour aider les agriculteurs à mieux gérer leurs exploitations. Grâce au traitement d’image, les drones permettent de repérer la quantité d’adventices (les « mauvaises herbes ») dans les cultures, ou les premiers signes de maladie comme le mildiou caractérisé par l’apparition de tâches blanches sur les feuilles de la vigne. Objectif principal de ces nouveaux outils : aider les professionnels à mieux gérer les « intrants », et utiliser les produits phytosanitaires au bon endroit, au bon moment et à la bonne dose. L’imagerie aérienne, et notamment l’imagerie satellitaire, permet également de calculer l’indice foliaire - la quantité de couvert végétal au mètre carré - afin de prédire le meilleur moment pour la récolte.

Mais le gros enjeu de demain, c’est la donnée. « Les mathématiques ne peuvent pas tout. Pour affiner les modèles espèce par espèce et les rendre le plus efficaces possible, il faut les alimenter avec un maximum de données provenant des exploitations agricoles », confirme Paul-Henry Cournède. Ce n’est pas sans poser des enjeux de sécurité : « sur quelle plateforme ces données seront-elles agrégées et par qui seront-elles utilisées ? », interroge Denis Allard, qui, plutôt qu’un boum, prédit l’émergence progressive de l’agriculture numérique. « C’est une transition lente, qui va se faire application par application. Dans les grandes régions céréalières, il y a déjà des exploitations qui utilisent de petits logiciels pour la fertilisation en azote, les drones pour le mildiou commencent à être déployés… Pour l’instant, on est sur des outils monotâches, encore loin de l’intelligence artificielle multicritères. » Et le statisticien de conclure : « si les mathématiques offrent de nouvelles perspectives à l’agriculture, l’agriculture elle-même pose de vrais défis aux mathématiques et les pousse à avancer ».♦

 

Notes
  • 1. Unité CNRS / université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines / université de Paris-Saclay
Aller plus loin
0 commentaire

Mots-clés

modélisation [15] croissance des plantes [16] aquaponie [17] climator [18] traitement d'image [19] drone [20] Mathématiques [21] agriculture [22] pesticides [23] Récolte [24]

Partager cet article

[25] 164
[26]
[7]
[9] 0
En route vers Uranus et Neptune ? [27]Précédent [27]
Là où est né le CNRS... [28]Suivant [28]

Voir aussi

Terre
[29]
Audio
04/07/2022
Le chercheur qui protégeait les nids de busards [29]
[30]
Article
01/07/2022
Avec le projet ACROSS : Make our air great again [30]
[31]
Infographie
24/06/2022
Océans: que reste-t-il à découvrir ? [31]
Claude Grison © European Pattent Office
[32]
Blog
21/06/2022
Claude Grison remporte le prix de l’inventeur européen de l’... [32]
[33]
Blog
10/06/2022
Le CNRS à Vivatech 2022 : innover pour le développement durable [33]
Mathématiques
[34]
Article
05/07/2022
Hugo Duminil-Copin, lauréat de la médaille Fields ! [34]
[35]
Article
18/01/2022
Ces lois cachées dans le désordre [35]
[36]
Article
23/08/2021
Ces nombres qui dessinent le monde [36]
[37]
Vidéo
28/05/2021
Les mathématiciens sur le front du Covid-19 [37]
[38]
Article
28/10/2020
Visualiser les relations génétiques entre les populations... [38]
modélisation
[30]
Article
01/07/2022
Avec le projet ACROSS : Make our air great again [30]
[39]
Point de vue
01/04/2022
Investir dans la modélisation du climat pour une action... [39]
[40]
Diaporama
04/10/2021
Fascinantes images de science [40]
[41]
Article
13/09/2021
Comprendre les îlots de chaleur urbains [41]
[37]
Vidéo
28/05/2021
Les mathématiciens sur le front du Covid-19 [37]

Commentaires

0 commentaire
Flux RSS [42]
Pour laisser votre avis sur cet article
Connectez-vous, rejoignez la communauté
du journal CNRS
Se connecter [43]
Créer un compte [44]

URL source: https://lejournal.cnrs.fr/articles/lagriculture-croit-dans-les-mathematiques

Liens:
[1] https://lejournal.cnrs.fr/
[2] https://lejournal.cnrs.fr/terre
[3] https://lejournal.cnrs.fr/numerique
[4] https://lejournal.cnrs.fr/mathematiques
[5] https://lejournal.cnrs.fr/javascript%3A%3B
[6] https://lejournal.cnrs.fr/auteurs/laure-cailloce
[7] https://twitter.com/intent/tweet?url=https%3A//lejournal.cnrs.fr/print/2123
[8] http://www.facebook.com/sharer/sharer.php?s=100&p%5Burl%5D=https%3A//lejournal.cnrs.fr/print/2123&p%5Btitle%5D=L%26%23039%3Bagriculture%20cro%C3%AEt%20dans%20les%20math%C3%A9matiques&p%5Bimages%5D%5B0%5D=https%3A//lejournal.cnrs.fr/sites/default/files/styles/lightbox-hd/public/assets/images/maths_et_agriculture_digiplante_galerie_plantes.jpg%3Fitok%3DeyG-PJWs&p%5Bsummary%5D=
[9] https://plus.google.com/share?url=https%3A//lejournal.cnrs.fr/print/2123
[10] https://www.cybeletech.com/fr
[11] https://www.imose.fr/
[12] http://www.facebook.com/sharer/sharer.php?s=100&p%5Burl%5D=https%3A//lejournal.cnrs.fr/print/2123&p%5Btitle%5D=L%26%23039%3Bagriculture%20cro%C3%AEt%20dans%20les%20math%C3%A9matiques&p%5Bimages%5D%5B0%5D=https%3A//lejournal.cnrs.fr/sites/default/files/styles/lightbox-hd/public/assets/images/maths_et_agriculture_aquaponie_rea_173394_027.jpg%3Fitok%3D1dkvEieo&p%5Bsummary%5D=
[13] https://www.ademe.fr/sites/default/files/assets/documents/20140519_projet-climator-introduction.pdf
[14] http://www.facebook.com/sharer/sharer.php?s=100&p%5Burl%5D=https%3A//lejournal.cnrs.fr/print/2123&p%5Btitle%5D=L%26%23039%3Bagriculture%20cro%C3%AEt%20dans%20les%20math%C3%A9matiques&p%5Bimages%5D%5B0%5D=https%3A//lejournal.cnrs.fr/sites/default/files/styles/lightbox-hd/public/assets/images/maths_et_agriculture_robot_inra.jpg%3Fitok%3DdN2wRtXE&p%5Bsummary%5D=
[15] https://lejournal.cnrs.fr/modelisation
[16] https://lejournal.cnrs.fr/croissance-des-plantes
[17] https://lejournal.cnrs.fr/aquaponie
[18] https://lejournal.cnrs.fr/climator
[19] https://lejournal.cnrs.fr/traitement-dimage
[20] https://lejournal.cnrs.fr/drone
[21] https://lejournal.cnrs.fr/mathematiques-0
[22] https://lejournal.cnrs.fr/agriculture
[23] https://lejournal.cnrs.fr/pesticides
[24] https://lejournal.cnrs.fr/recolte
[25] http://www.facebook.com/sharer/sharer.php?s=100&p%5Burl%5D=https%3A//lejournal.cnrs.fr/print/2123&p%5Btitle%5D=L%26%23039%3Bagriculture%20cro%C3%AEt%20dans%20les%20math%C3%A9matiques&p%5Bimages%5D%5B0%5D=&p%5Bsummary%5D=
[26] https://lejournal.cnrs.fr/printmail/2123
[27] https://lejournal.cnrs.fr/articles/en-route-vers-uranus-et-neptune
[28] https://lejournal.cnrs.fr/articles/la-ou-est-ne-le-cnrs
[29] https://lejournal.cnrs.fr/audios/le-chercheur-qui-protegeait-les-nids-de-busards
[30] https://lejournal.cnrs.fr/articles/avec-le-projet-across-make-our-air-great-again
[31] https://lejournal.cnrs.fr/infographies/oceans-que-reste-t-il-a-decouvrir
[32] https://lejournal.cnrs.fr/nos-blogs/de-la-decouverte-a-linnovation/claude-grison-remporte-le-prix-de-linventeur-europeen-de
[33] https://lejournal.cnrs.fr/nos-blogs/de-la-decouverte-a-linnovation/le-cnrs-a-vivatech-2022-innover-pour-le-developpement
[34] https://lejournal.cnrs.fr/articles/hugo-duminil-copin-laureat-de-la-medaille-fields
[35] https://lejournal.cnrs.fr/articles/ces-lois-cachees-dans-le-desordre
[36] https://lejournal.cnrs.fr/articles/ces-nombres-qui-dessinent-le-monde
[37] https://lejournal.cnrs.fr/videos/les-mathematiciens-sur-le-front-du-covid-19
[38] https://lejournal.cnrs.fr/articles/visualiser-les-relations-genetiques-entre-les-populations-anciennes
[39] https://lejournal.cnrs.fr/billets/investir-dans-la-modelisation-du-climat-pour-une-action-climatique-efficace
[40] https://lejournal.cnrs.fr/diaporamas/fascinantes-images-de-science
[41] https://lejournal.cnrs.fr/articles/comprendre-les-ilots-de-chaleur-urbains
[42] https://lejournal.cnrs.fr/crss/node/2123
[43] https://lejournal.cnrs.fr/user/login?destination=print/2123
[44] https://lejournal.cnrs.fr/user/register?destination=print/2123