Rencontre avec François Taulemesse, ingénieur chez Arvalis. Il met en avant une nouvelle méthode de gestion de la dose d’azote, qui ajuste précisément la quantité d’engrais pour garantir une meilleure efficacité agronomique et environnementale.
Quelles sont les limites actuelles du modèle prévisionnel de fertilisation ?
Actuellement, pour apporter de l’azote au plus près des besoins de la plante, l’agriculteur fractionne sa dose totale calculée selon la méthode du bilan prévisionnel et le potentiel de rendement. Il peut ensuite l’adapter lors de son dernier apport.
Cette méthode a ses limites puisque seul le dernier apport est concerné par un ajustement et les doses prescrites a priori ne prennent pas en compte les conditions climatiques de l’année.
Comment avez-vous fait évoluer ces stratégies ?
Nous avons imaginé une nouvelle approche afin de permettre aux agriculteurs d’ajuster leurs apports selon les besoins de la plante, et ce, à chaque passage. Nous avons baptisé cet outil CHN-Conduite.
Comment se présente le CHN-Conduite ?
CHN-Conduite est un outil d’aide au raisonnement des apports d’azote sur le blé. Il s’appuie sur une modélisation quotidienne de la parcelle. Elle est assez précise, car elle détaille en temps réel la phénologie (stades de développement) et la physiologie (croissance, nutrition) de la culture en réponse à son environnement. La modélisation prend en compte de nombreuses informations concernant les stocks et les flux d’eau et d’azote dans le sol notamment.
Les estimations du modèle sont enrichies par des diagnostics satellites de la culture en temps quasi réel. Ce qui permet d’obtenir une vision globale du fonctionnement de la parcelle avec un excellent niveau de précision. Les préconisations de fertilisation qui en découlent sont donc adaptées aux caractéristiques de la parcelle.
Comment l’agriculteur le prend en main ?
C’est relativement simple. Il doit renseigner tous les paramètres de sa parcelle, sa localisation, mais aussi l’historique cultural, le type de sol, etc. Il renseigne également le nombre d’apports qu’il espère réaliser et les dates potentielles. Le jour où il est disponible pour apporter de l’engrais ou lorsque la météo lui semble propice, il peut consulter CHN-Conduite.
L’outil lui indiquera alors la dose d’azote (et non pas la forme, NDLR) à apporter en tenant compte du potentiel actualisé de sa parcelle. L’agriculteur peut alors épandre de l’engrais à la juste dose pour assurer son efficacité. Une autre dose conseillée sera ensuite calculée pour l’apport suivant. Date décidée par l’agriculteur. Elle prendra en compte le potentiel de la plante, mais aussi son développement et le contexte météo.
Quelles sont les économies envisagées ?
C’est difficile de chiffrer cet effet au cas par cas, car l’outil vise à optimiser la gestion de dose d’azote dans chaque contexte agro-pédo-climatique. Les préconisations dépendront donc de la parcelle et de l’année. Par ailleurs, les économies attendues dépendent aussi de la précision des pratiques initiales de l’agriculteur ! Sur de larges réseaux expérimentaux, on observe toutefois des tendances annuelles assez marquées. Elles indiquent que l’outil parvient soit à obtenir le même rendement avec une moindre dose d’azote, soit à le déplafonner grâce à un fractionnement plus adapté et parfois une dose supérieure.
On estime qu’avec CHN-Conduite, l’azote apporté sera au maximum de son efficacité pour la plante. Bien que nous n’ayons pas directement mesuré les pertes évitées, nous avons largement observé les améliorations en termes d’efficience d’utilisation de l’azote. Au-delà d’une préconisation précise, cela est lié à un changement de paradigme sur les objectifs de nutrition de la culture. Nous avons beaucoup travaillé pour ajuster des seuils de carence tolérable par le blé. Cela permet de limiter les apports d’azote à des phases de développement peu enclines à le valoriser.
Quand sera commercialisé cet outil ?
Dès cette année en France, via les distributeurs habituels de Farmstar. Le modèle est, aujourd’hui, suffisamment mature. On peut le déployer.
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