Force est de le reconnaître encore, rien n’est vraiment facile lorsqu’il s’agit de déterminer le bon dosage d’azote à appliquer dans les champs de maïs. Même les experts en conviennent, c’est un défi constant.

« Il n’y a pas de véritable recette », a reconnu Gabriel Deslauriers, agronome et directeur de la Recherche et du développement (R et D) au sein du Groupe PleineTerre, devant des producteurs de maïs réunis récemment en février dernier, dans le cadre d’une journée INPACQ à Drummondville. 

Depuis plusieurs années, principalement entre 2019 et 2023, le chercheur et son équipe ont recueilli des données sur 200 parcelles d’essai dans des fermes de partout au Québec, pour tenter de déterminer la meilleure façon de déterminer le dosage d’azote à appliquer dans les champs de maïs. Mais ces travaux n’ont pas permis de dégager un modèle unique de prédiction des besoins en azote dans les cultures.

L’équipe de Gabriel Deslauriers avait posé comme hypothèse que des facteurs de santé des sols pouvait être déterminants pour établir le meilleur dosage d’azote, mais les résultats n’ont guère été probants : la ­mesure de santé des sols ne peut pas, à elle seule, permettre d’établir le dosage nécessaire pour assurer un meilleur rendement.  

Conclusion : « Il n’y a pas de facteur précis qui permette de déterminer le meilleur dosage d’azote, explique l’agronome. C’est vraiment multifactoriel. Oui, il y a une question de santé des sols, mais il faut aussi prendre en compte de nombreux autres facteurs comme la compaction, la gestion de l’eau, l’utilisation d’engrais verts et de fumiers, la météo, la microbiologie et la chimie des sols », explique le chercheur. Il donne l’exemple des essais réalisés sur 148 parcelles d’essai dans des champs qui étaient en retour soya, sans apport d’engrais vert ou de déjection animale. Les ­essais ont démontré une très grande variabilité de ­réponse avec des sites qui ont donné de bons rendements avec seulement le démarreur comme dose d’azote, et d’autres sur lesquels le rendement était faible ­malgré un apport beaucoup plus élevé. 

L’IA à la rescousse?

Les travaux de Gabriel Deslauriers et son équipe n’ont pas pour autant été vains puisqu’ils ont permis de collecter des milliers de données sur la réponse du maïs à l’azote, données qui ont permis de développer des modèles de projection qui font appel à l’intelligence artificielle (IA). « C’était l’occasion de déterminer si l’IA pouvait mieux prédire la réponse du maïs à l’azote à partir de cinq à huit paramètres, comme les précédents culturaux et la matière organique du sol. Pour un humain, c’est extrêmement difficile de mesurer les interrelations de ces paramètres pour établir des prédictions. Et force est de constater que l’IA peut fournir des prédictions beaucoup plus précises et beaucoup plus rapidement. »

Alors, quels conseils donner aux producteurs pour déterminer la bonne dose d’azote à appliquer? « C’est important que chacun fasse ses propres essais sur plusieurs années pour évaluer la réponse du maïs en tenant compte des particularités de ses champs », conclut l’agronome. Au cours des prochaines années, lui et son équipe comptent poursuivre la collecte de données sur le terrain, notamment pour caractériser la microbiologie des sols.