Utilisation de l’IA pour l’aide à la décision en phytopathologie

Le projet vise à développer des modèles prédictifs quant au risque d’émergence de deux ennemis des grandes cultures, à savoir le chénopode blanc et les apothécies de la sclérotiniose du soya, en utilisant l’intelligence artificielle appuyée par des données multisources.

Les activités prévues incluent : 

• élaboration d’une infrastructure numérique intelligente (INI) pour les ennemis des grandes cultures, basée sur une nouvelle approche de fédération des données à l’échelle de la Montérégie;

• développement ou adaptation d’approches utilisant la télédétection pour caractériser l’état des sols et son lien avec la phénologie et la présence du chénopode blanc et des apothécies de la sclérotiniose du soya;

• adaptation et spatialisation de modèles existants de prédiction de ces ennemis dans les grandes cultures, en exploitant l’IA appuyée sur des données multisources (télédétection, données terrain historiques et actuelles), tout en évaluant les effets potentiels des changements climatiques sur les prédictions;

• utilisation de l’INI pour développer un système d’aide à la décision mettant à profit l’IA afin de guider le producteur ou la productrice dans l’utilisation optimale des pesticides;

• élaboration collaborative d’un mécanisme efficace de transfert de connaissance (dissémination et vulgarisation,) pour une prise en main effective des résultats par les utilisateurs (producteurs, conseillers, agronomes, réseau de transfert).

Les retombées attendues sont une meilleure prédiction du niveau de risque associé au développement d chénopode blanc et de la sclérotiniose, permettant l’optimisation agronomique et économique de l’utilisation d’herbicides et de fongicides foliaires, et ultimement un meilleur contrôle de ces ennemis des cultures, tout en réduisant l’utilisation des produits phytosanitaires et des risques pour la santé et l’environnement qui leur sont associés.

Ce projet est réalisé grâce au soutien financier du ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation, et du Réseau québécois de recherche en agriculture durable (RQRAD).