Agriculture numérique pour la culture du blé

Que devons-nous changer dans la lutte contre la sécheresse foliaire du blé (Septoria Tritici Blotch, STB) ?

Actuellement, le secteur se concentre sur la lutte contre le champignon à l'aide de pesticides. De nouveaux fongicides sont constamment développés, mais le résultat est toujours le même : Le champignon finit par devenir résistant. Lorsque nous nous sommes retrouvés devant un champ d'essai à Eschikon qui était entièrement infesté de STB malgré un traitement professionnel avec le dernier mélange de fongicides, nous avons décidé qu'il était temps d'essayer autre chose. Nous avons déplacé nos recherches de l'étude du champignon à l'étude de l'h?te et à la question de savoir comment le rendre plus résistant. Pour ce faire, nous avons identifié des marqueurs génétiques de la résistance à la maladie, qui peuvent être utilisés dans les programmes de sélection du blé.

Qu'avez-vous appris de l'étude des h?tes infestés ?

Dans le champ d'expérimentation, 335 variétés de blé d'élite différentes ont été plantées - chacune avec des prédispositions génétiques différentes qui ont un impact sur la résistance à la STB. Nous avons observé les plantes pendant plusieurs mois et avons pu identifier deux composantes indépendantes de la résistance : 1) la capacité de l'h?te à se défendre contre les dommages foliaires et 2) la capacité de l'h?te à empêcher la multiplication de l'agent pathogène. Ce dernier point s'est avéré être la clé de la lutte contre le champignon.

Qu'est-ce qui est numérique dans son approche ?

Pour vérifier notre théorie sur les différents composants de la résistance, nous avions besoin de nombreuses données. Pour cela, nous avons collecté plus de 21 420 feuilles infestées sur le terrain. Il aurait été extrêmement fastidieux, voire impossible, d'examiner chaque feuille à l'?il nu - sans parler des inévitables erreurs humaines d'évaluation. Nous avons donc scanné les feuilles et automatisé l'analyse des images à l'aide du logiciel que nous avons développé. Gr?ce à la grande quantité de données (plus de 8 millions de points de données), nous avons été en mesure de déterminer les plantes qui résistaient le mieux à la multiplication de l'agent pathogène. Nous avons ensuite identifié des marqueurs génétiques pour la résistance la plus élevée, qui pourront être utilisés dans de futurs programmes de sélection du blé. Nous avons également trouvé des indicateurs précoces qui peuvent être utilisés pour prédire les dommages causés à l'h?te à un stade avancé de la période de végétation.

Quelle est la prochaine étape ?

Nous recherchons un partenaire industriel disposant d'un savoir-faire adéquat dans le domaine de la robotique, car nous souhaitons automatiser entièrement notre technologie de phénotypage à haut débit. Un robot peut facilement trier et scanner des milliers de feuilles individuelles. Nous disposons ainsi de plus de données d'imagerie et pouvons réaliser de meilleurs essais. De grandes quantités de données ouvrent à leur tour la porte à un algorithme d'apprentissage machine pour optimiser davantage notre analyse d'images. Nous pouvons ainsi déterminer encore mieux les plantes les plus résistantes et leurs gènes de résistance correspondants. Nous pensons qu'il s'agit là de la clé pour endiguer la sécheresse foliaire de la septoriose.