The analysis of data from on-farm research network

Encadrement :

David Makowski et Fernando Miguez (Iowa State University).

Thèse présentée et soutenue le 09 Décembre 2020

Résumé:

L’expérimentation en réseau d’agriculteurs permet de conduire des essais agronomiques dans des conditions réelles de production. L’intérêt est grandissant car cela représente une opportunité pour mettre en place des essais testant de nouveaux produits et de nouvelles pratiques agricoles dans les champs des agriculteurs. Généralement, les résultats sont présentés sous la forme de rapports individuels (i.e., un rapport résumant les résultats d’un essai en parcelle agricole), mais les informations fournies sont limitées, difficile à généraliser, et cela ne permet pas de synthétiser les résultats recueillis dans les différents essais. De plus, la variabilité de la réponse de rendement est inexplorée alors qu’elle constitue un potentiel pour améliorer la prise de décision par les agriculteurs. L’objectif général de cette thèse est de démontrer l’importance d’identifier des méthodes statistiques appropriées pour analyser et visualiser les données issues d’expérimentation en réseaux d’agriculteurs. Plus précisément, je me suis consacrée à l’analyse des réseaux gérés par Iowa Soybean Association, et d’un cas d’étude français. Un cadre d’analyse des données a été développé pour analyser simultanément plusieurs essais agricoles ayant un protocole expérimental commun et identifier les conditions dans lesquelles un traitement peut ou non être efficace. Ce cadre d’analyse utilise un modèle statistique à effets aléatoires par une approche bayésienne et fournit des estimations de réponse de rendement à l’échelle du réseau et des essais. Ce cadre d’analyse a été mis en application pour 51 pratiques agricoles sur le maïs et le soja au sein d’une application web. Celle-ci comprend des fonctions de visualisation dynamique et interactive des données afin d’améliorer le partage d’informations, et est accessible à un large public pour faciliter l’accès aux résultats issus des réseaux d’expérimentations. Un modèle statistique à effets aléatoires a été utilisé pour calculer des intervalles de prédiction décrivant la gamme des réponses de rendement plausibles pour un nouvel essai (en dehors de l’échantillon testé), et calculer la probabilité que la pratique agricole testée soit inefficace dans une nouvelle parcelle agricole. Selon le niveau de variabilité inter-essais, les intervalles de prédiction étaient 2,2 à 12,1 fois plus larges que les intervalles de confiance des réponses de rendement moyen (c'est-à-dire à l’échelle du réseau) pour toutes les pratiques agricoles testées. L'utilisation des intervalles de prévision et de la probabilité qu’un traitement soit inefficace empêcheront les agriculteurs d’avoir des attentes trop optimistes concernant le gain de rendement dans le cas où celui-ci est significatif à l’échelle du réseau. Le cadre d'analyse des données a été adapté à un réseau d’expérimentation français axé sur l'efficacité des produits de biocontrôle contre le Botrytis cinerea, le bicarbonate de potassium et Aureobasidium pullulans, sur la vigne en production biologique. Les résultats sont en faveur du bicarbonate de potassium car son efficacité sur l’incidence à l’échelle du réseau est plus élevée qu’Aureobasidium pullulans, pour une intensité de la maladie variant de 0 à 10%. Pour ces deux produits de biocontrôle, l'efficacité sur l'incidence pour un nouvel essai est très incertaine pour les niveaux d'intensité de maladie supérieurs à 15 %. Enfin, ce travail de thèse a permis d'étudier l'impact de l'échelle de la parcelle expérimentale (c'est-à-dire à essais en station expérimentale et expérimentation au champ) sur l'effet des pratiques agricoles sur le rendement et d'identifier la cause des écarts potentiels afin de mieux informer la prise de décision au niveau de l'exploitation et d'adapter l'extrapolation des résultats. Ce travail de thèse représente le premier effort majeur de consolidation des résultats d’expérimentation en réseaux d’agriculteurs et fournit des connaissances pour aider à la décision en termes de pratique agricole

CV d'Anabelle Laurent