Le projet, baptisé Weedriq, est le fruit de trois ans de recherche. Concrètement, Weedriq combine les informations historiques et en temps réel des sondes tensiométriques Weenat avec les prévisions météo locales afin de simuler, à J+7, l'évolution de la tensiométrie, c’est-à-dire la force dont les racines ont besoin pour extraire l’eau du sol.
Jusqu’à présent, les tests menés dans des parcelles de pommes de terre ont remonté des économies d’eau de l’ordre de 13 %.
>>> Amaury Dubois, docteur en informatique et concepteur du projet, explique :
« Nous utilisons les techniques de machine learning afin de modéliser la dynamique de la teneur en eau dans le sol. Le modèle est recalibré tous les jours grâce aux capteurs Weenat présents dans la parcelle, ce qui permet d'améliorer la précision des prédictions. Grâce à ces trois années d’expérimentations, nous pouvons aujourd’hui prédire l’évolution hebdomadaire de la teneur en eau dans le sol. »
Adapter l'irrigation
Pour le secteur agricole, il s’agit d’une avancée majeure. « Imaginez que l'on puisse prédire à 10 % près l'eau disponible pour une culture dans sept jours. C'est l'information qu'il manquait aux irrigants pour adapter leur irrigation, améliorer leur rendement et faire des économies d'eau, d'énergie et de temps », explique Jérôme Le Roy, fondateur de Weenat.
Depuis 2014, Weenat et les entreprises de l’AgTech ont amené la data dans les champs.
« Grâce aux capteurs Weenat, l’agriculteur sait ce qu’il se passe dans son sol et dispose d’une information fiable pour prendre les bonnes décisions et optimiser les apports en eau sur ses cultures », souligne Jérôme Le Roy.
Piloter grâce aux capteurs
En mars dernier, Weenat a d’ailleurs étoffé sa gamme de capteurs pour le pilotage de l’irrigation avec le lancement d’une sonde capacitive connectée permettant aux irrigants de piloter leur irrigation, grâce à une connaissance fine de l’état hydrique du sol.
« Mais aujourd'hui, il faut aller plus loin. L’intelligence artificielle ouvre le champ des possibles. Les outils comme Weedriq, capables d’exploiter les données collectées sur les exploitations pour les rendre plus intelligibles, offrent aux agriculteurs un levier de performance inédit pour raisonner l’utilisation de leurs ressources », conclut Amaury Dubois.
À ce jour, des essais sur le terrain ont permis d’obtenir des résultats prometteurs sur les cultures de pommes de terre, d'échalotes et d'oignons.
Le développement de Weedriq se poursuit, avec pour objectif l’intégration de l’outil dans l’application Weenat et son déploiement sur la majorité des cultures irriguées pour la saison 2022.
