Cohorte régionale sur l’agriculture de précision

Le projet vise à favoriser l’utilisation d’outils qui s’inscrivent dans l’agriculture de précision chez un groupe d’entreprises agricoles de la Montérégie cultivant des grandes cultures. Cette cohorte a pour objectif principal de rendre les producteurs autonomes dans l’exploitation de leurs données et de leur permettre d’ajuster les apports d’intrants (engrais et pesticides) en fonction des différentes zones de leurs champs.

Le projet s’articule autour de cinq points majeurs :

• exploiter les données historiques pour visualiser l’état des sols et optimiser l’utilisation des engrais et des pesticides;

• calibrer les équipements afin de garantir la fiabilité des données de rendement et de sécuriser les décisions de réduction d’intrants;

• mettre en place des essais de fertilisation reproductibles pour en faciliter l’adoption par les producteurs et pouvoir ajuster leurs doses d’engrais selon les besoins réels;

• développer la capacité à analyser de manière croisée différentes sources de données (LiDAR), rendement, sol, imagerie), afin de cibler les interventions et maximiser le retour sur investissement;

• identifier les pratiques combinant économie d’intrants et rentabilité.

Les activités prévues incluent 6 activités de réseautage entre producteurs, sur les sujets suivant :

• démonstration de semis de culture de couverture intercalaire par drone;

• calibration du capteur de rendement d’une batteuse au champ;

• analyses de sol géoréférencées : témoignage d’utilisateurs et potentiel de réduction de l’utilisation d’intrants;

• essais à la ferme avec le DIFM (Data-Intensive Farm Management Program) : présentation de cas réels;

• démonstration au champ de la technologie See and Spray;

• tests avec plateforme développée par le Groupe PleineTerre pour déterminer la dose économique optimale d’azote pour la maïs grain.

4 activités de formation sont également prévues :

• présentation d’XLKey : analyse par drone pour améliorer la gestion de la fertilisation et réduire l’utilisation des pesticides grâce à des interventions mieux ciblées;

• présentations des projets d’AAC sur les cartes de rentabilité, rotations diversifiées et biodiversité;

• présentation du projet de l’IRDA de développement d’un outil de simulation de l’impact des haies brise-vent sur la productivité des cultures de maïs, soya et blé, à partir de données de capteurs de rendement;

• présentation de 3 plateforme numériques : John Deere, Climate FieldView et Agfinity.

Grâce à l’analyse de données réelles et au partage de connaissances, les retombées attendues sont d’optimiser les performances des cultures et de favoriser des pratiques agricoles économiquement et écologiquement responsables. La formule de groupe permet d’accélérer l’apprentissage collectif par le partage d’expériences entre pairs, et de soutenir l’engagement individuel par la mobilisation collective. Au plan économique, le développement de formations, de protocoles et d’outils de suivi au champ peuvent être mutualisés au bénéfice de tous.