Aux États-Unis, la plupart des champs de maïs et de soja sont plantés de variétés résistantes aux herbicides. Cependant, l’évolution des supermauvaises herbes qui ont développé une résistance aux herbicides courants met en péril les stratégies actuelles de lutte contre les mauvaises herbes. La robotique agricole pour le désherbage mécanique est une technologie émergente qui pourrait potentiellement apporter une solution. UN nouvelle étude de la Université de l’Illinois à Urbana-Champaign examine les types d’agriculteurs et de champs les plus susceptibles d’adopter des robots de désherbage et à quel stade de développement de la résistance.
« Le recours exclusif aux herbicides pour lutter contre les mauvaises herbes a conduit à l’apparition de supermauvaises herbes, et nous n’avons rien en préparation en termes de nouveaux modes d’action. Si les méthodes de contrôle chimique échouent, cela pourrait entraîner des pertes de récoltes de plusieurs millions de dollars par an », a déclaré l’auteur correspondant. Madhu Khannaun professeur de économie agricole et de consommation dans le Collège des sciences de l’agriculture, de la consommation et de l’environnement (ACES) et directeur du Institut pour le développement durable, l’énergie et l’environnement à l’Illinois.
Les robots petits et légers qui fonctionnent sous l’auvent sont très efficaces, nécessitent une faible intensité de travail et sont respectueux de l’environnement. Ils travaillent en tirant des houes dans le sol, perturbant ainsi l’émergence des graines de mauvaises herbes. Les robots – qui ne sont pas encore disponibles dans le commerce pour le maïs et le soja – s’appuient sur l’intelligence artificielle pour l’automatisation et la navigation.
L’étude s’est concentrée sur le contrôle de l’icnide commune (Amarante tuberculée) dans les cultures de maïs. L’achnide constitue une menace persistante pour les terres cultivées du Midwest, et cette mauvaise herbe a déjà développé une résistance à plusieurs herbicides.
Les chercheurs ont examiné l’effet de deux types différents de stratégies de gestion des mauvaises herbes que les agriculteurs pourraient déployer : une gestion myope, qui considère une année à la fois, et une gestion prospective, qui tient compte des conséquences futures. Ils ont également pris en compte la densité des graines de mauvaises herbes, le niveau de résistance des mauvaises herbes et les seuils économiques qui déclencheraient l’adoption du désherbage robotisé au niveau de la ferme.
« Nous avons constaté que la densité des graines et le niveau de résistance sont importants pour la gestion de la myopie. Pour une approche prospective, la densité des graines n’a pas d’importance, car les graines résistantes sont susceptibles de se propager à l’avenir. Cette perspective prend en compte le niveau de résistance, mais presque n’importe quel niveau est suffisant pour déclencher l’adoption », a déclaré le co-auteur Shadi Atallahprofesseur agrégé à l’ACE.
“En supposant qu’un robot coûte 20 000 dollars, les agriculteurs ayant une perspective de gestion prospective l’adopteront probablement si 0,0001 % des graines sont résistantes, tandis qu’une personne ayant une approche de gestion annuelle attendra que les niveaux de résistance soient supérieurs à 5 %. ” Atallah a noté.
« Par conséquent, si vous envisagez l’avenir, ne vous souciez même pas de la densité des graines, regardez simplement le niveau de résistance. Et peu importe à quel point ce chiffre est bas, vous devriez aller de l’avant et adopter les robots.
Les chercheurs ont également examiné le taux d’adoption et l’intensité au fil du temps. Leurs calculs ont montré que les agriculteurs ayant une perspective de gestion myope n’utiliseraient pas du tout de robots au cours des six premières années. Ces agriculteurs continueraient à appliquer des herbicides jusqu’à ce qu’ils ne soient plus efficaces, puis passeraient à un contrôle 100 % robotisé – six robots par acre – la septième année, lorsqu’ils auraient épuisé les options chimiques.
En revanche, les agriculteurs ayant une vision prospective commenceraient à adopter les robots beaucoup plus tôt et en auraient besoin de moins en moins. Ils les adopteraient progressivement et ne dépasseraient pas quatre par acre. Ils utiliseraient des robots pour compléter le traitement herbicide, garantissant ainsi que son efficacité ne soit pas épuisée. Au cours de la septième année, ils utiliseraient des robots sur 75 % de leurs terres, tandis que 25 % seraient traités avec des herbicides.
« Nous constatons qu’une gestion myope conduit initialement à des bénéfices plus élevés parce qu’elle n’investit pas dans les robots. Les dirigeants tournés vers l’avenir semblent au premier abord dans une situation pire parce qu’ils achètent les robots. Mais cela porte ses fruits après la sixième année, lorsque leurs bénéfices deviennent plus élevés », a déclaré Atallah.
« Les agriculteurs peuvent adopter une perspective myope, par exemple, s’ils louent leurs terres et doivent les renouveler chaque année, de sorte qu’ils ne peuvent pas vraiment planifier l’avenir. Mais même pour ceux qui gèrent sur une base annuelle, il viendra un moment où il faudra adopter les robots parce que les autres options de contrôle sont épuisées », a-t-il ajouté.
Les différentes stratégies ont des implications au-delà du niveau de l’exploitation agricole car les semences résistantes peuvent se propager aux champs voisins. Une approche prospective peut aider à réduire le nombre de graines résistantes et peut-être contribuer à renverser la résistance.
Les chercheurs se sont concentrés sur la maximisation des profits au niveau de l’exploitation agricole, mais une étude à venir examinera deux exploitations voisines pour comprendre l’effet d’entraînement des semences résistantes. Ils prévoient également de mener une analyse au niveau du paysage pour évaluer l’impact sur des zones plus vastes, ce qui aura d’autres implications pour les décideurs politiques.
Atallah a présenté les conclusions de l’étude, ainsi que les résultats d’une enquête auprès des agriculteurs, dans un document agricole webinaire quotidien.
Khanna est également professeur au Centre d’innovation avancée en bioénergie et bioproduitsle Institut Carl R. Woese de biologie génomiquele Centre pour l’agriculture numériqueet le Centre national des applications du calcul intensif à l’Université d’I.
Le étude« Gestion des mauvaises herbes résistantes aux herbicides avec des robots : un modèle écologique et économique des mauvaises herbes », est publié dans Économie agricole [DOI: 10.1111/agec.12856]. Les autres auteurs incluent Chengzheng Yu, Saurajyoti Kar, Muthukumar Bagavathiannan et Girish Chowdhary.
Cette recherche a été financée par FERMES AIFun institut d’IA à l’Université d’I., soutenu par l’USDA Institut national de l’alimentation et de l’agriculture.
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