De 3 semaines à 3 jours d'incertitude : comment Abelio et la CAVAC ont fiabilisé la prévision du taux de matière sèche du maïs ensilage
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étude de cas
La situation
La date de récolte du maïs ensilage : un indicateur central, une fenêtre courte.
Pour le maïs ensilage, tout se joue autour de la matière sèche et de la date de récolte. C’est elle qui conditionne la valeur énergétique du fourrage, la qualité de fermentation au silo et le taux d’amidon disponible pour le troupeau. Le stade optimal de récolte se situe entre 32 et 35 % de MS plante entière, autour de 32-33 % pour les vaches laitières selon Arvalis.
La fenêtre est étroite. Quelques jours d’écart suffisent à dégrader la conservation et la qualité de l’ensilage.
Du côté de la CAVAC, coopérative agricole réunissant près de 4700 exploitations adhérentes sur les filières végétales comme animales, le besoin était clair.
La problématique
Un échantillon ponctuel et un modèle météo trop large
Avant ces travaux, la CAVAC organisait des “journées matières sèches” dans ses dépôts. Un analyseur infrarouge mesurait le taux de matière sèche de quelques pieds de maïs apportés par les agriculteurs. Le procédé fonctionne très bien, mais a ses limites puisque cela relève de l’échantillon. Quelques pieds broyés ne représentent pas l’ensemble d’une parcelle, encore moins ses hétérogénéités internes. La mesure reste donc ponctuelle.
Un second problème vient des modèles de prévision eux-mêmes. Les approches fondées sur les seuls degrés-jours et données météo donnent une bonne estimation à l’échelle d’un secteur mais montrent leurs limites en conditions extrêmes. « Sur un modèle météo pur de la date optimale, nous avons pu observer jusqu’à 3 semaines d’écart avec la réalité terrain. » souligne Grégoire Dupré, Directeur Général et fondateur d’Abelio. « De plus , malgré des conditions de culture et une météo identique, nous observons de fortes variabilités au sein-même d’une parcelle. »
La solution
Croiser données satellitaires, historique météo, données terrain et intelligence artificielle.
Pour gagner en fiabilité de prévision, trois sources de données ont été combinées : l’imagerie satellitaire, les données météorologiques, et des relevés terrain géolocalisés réalisés notamment avec la CAVAC.
« Pour calibrer un modèle, il faut rapprocher des données très macro de données très locales». Concrètement, les points de référence terrain de la CAVAC sont corrélés aux données satellitaires et à des indices de mesure précis. Le modèle, via les degrés-jours, la donnée météo, la donnée satellitaire et les données agronomiques du terrain relève l’état d’évolution de la culture et ses hétérogénéités inter et intra parcellaire. C’est la même logique d’anticipation que celle déployée sur la prévision des stades et maladies : on combine plusieurs couches de données pour prévoir l’évolution de la culture.
Les bénéfices
Une incertitude réduite, une meilleure stratégie et un fourrage de qualité
Les bénéfices se mesurent à plusieurs niveaux.
D’abord, la précision. L’incertitude sur la date optimale passe d’une fourchette de plusieurs semaines à quelques jours, à la parcelle comme en intra parcellaire.
Ensuite, la finesse de décision. La vision intra parcellaire ouvre des stratégies que la mesure ponctuelle ne permettait pas. Faut-il récolter en deux passages et alloter selon les zones de maturité ? Attendre que l’ensemble de la parcelle soit prête ? La réponse dépend de chaque situation, mais elle s’appuie désormais sur une donnée objectivée.
De plus, l’organisation des chantiers. Pour un service technique qui suit des dizaines de parcelles, prioriser les interventions devient plus simple. Le maïs est récolté au bon stade, avec un meilleur taux de nutrition pour les élevages et moins de risques de pertes et/ou de dégradation sanitaire au silo.
Enfin, une agriculture qui innove et met à profit les évolutions technologiques. Ce travail avec la CAVAC montre une chose simple : un modèle robuste ne se construit pas seul mais en croisant la puissance de la donnée et la connaissance terrain des équipes.
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“ Abelio a été notre meilleur compromis en termes de coût, d’efficacité de traitement et de réactivité. Au début de notre collaboration, il y avait peu d’acteurs utilisant des drones capables de proposer une telle prestation, avec un suivi et une gestion facilitée.”
Aymeric Lepage
Conseiller en agro-équipement pour la Chambre d’Agriculture de l’Aisne