MoCoRIBA

Modélisation et communication du risque de bio-agresseurs en grandes cultures

  • Project Status
    En cours
  • Start date
    01 juillet 2020
  • Pilot structure
    INRAE
  • Total cost

    42 000€

  • Geographic area
    National
  • Referent(s)

    Christophe Sausse c.sausse@terresinovia.fr

  • Duration
    53 mois
  • Funded by

    ANR

Les enjeux

Les agriculteurs doivent combiner performances économiques et environnementales en s’orientant vers des conduites moins consommatrices de pesticides. Cet enjeu questionne les pratiques de conseil : quelles références, à quelles échelles, et avec quelles données ?

MoCoRIBA se propose d’équiper le conseil stratégique avec de nouveaux outils, en mettant en relation des données produites par différents acteurs (épidémiosurveillance, réseau DEPHY, logiciels de traçabilité parcellaire). 

Les objectifs

L’objectif est de proposer un service permettant aux agriculteurs de comparer leurs performances techniques économiques et environnementales par rapport à des groupes de références issues du réseau DEPHY, de manière à identifier des voies de progrès. Les fonctionnalités qui seront travaillées sont :

  • Des informations aux échelles parcelles système de culture et exploitation ;
  • La prise en compte des principales grandes cultures ;
  • Des groupes de références établis sur une base géographique ou sur le potentiel de rendement ;  
  • Des pressions des bioagresseurs estimées à partir de Vigicultures ;
  • La possibilité d’évaluer des exploitations équipées d’un logiciel de traçabilité parcellaire (Wiuz) sans resaisie.
  • Un accès par API

Le projet se propose en parallèle de modéliser les rendements des principales grandes cultures en fonction des conduites de protection phyto-sanitaire et des pressions en bioagresseurs. L’objectif est d’enrichir le service de conseil. 

Les résultats attendus

  • Un service d’aide au conseil stratégique – MoCoRIBA Viz -  à destination des agriculteurs et de leurs conseillers (APIs et webservice)
  • Un modèle de prédiction des rendements 

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