L’analyse du risque de mildiou de la vigne pour réduire l’utilisation de fongicides : les résultats de la thèse de Mathilde Chen

Jeudi 12 décembre 2019 à AgroParisTech Paris, Mathilde Chen a soutenu sa thèse, co-encadrée par François Brun (Acta) et David Makowski (Inra). Ses trois années de travaux sur la dynamique d’apparition du mildiou dans le vignoble bordelais et l’usage de fongicides apportent de nouvelles connaissances et soulèvent de nouvelles questions. Résumé et perspectives.

Quels étaient le contexte et tes objectifs de travail ?

Le plan EcoPhyto vise une réduction d’au moins 50 % des produits phytosanitaires utilisés en France. Ma thèse s’inscrit dans ce cadre. En viticulture ces produits sont encore très présents, en particulier l’application de produits fongicides contre le mildiou de la vigne. Dans le Bordelais, mon terrain d’étude, les traitements anti-mildiou représentent 43% des interventions phytosanitaires (moyennes 2010 & 2013).

Aujourd’hui en viticulture, il est fréquent de traiter la vigne avant l’apparition des premiers symptômes du mildiou et cette stratégie nous prive de la connaissance de leur date réelle d’apparition. L’objectif de mon travail était de modéliser la dynamique d’apparition du mildiou. Il s’agissait de représenter l’évolution de la proportion de parcelles atteintes par le champignon, puis de comparer cette dynamique aux dates de premier traitement.

Quelles étaient tes sources de données ?

J’ai disposé de plusieurs sources d’information sur la date d’apparition des symptômes de la maladie et le climat des parcelles étudiées :

  • Une base régionale de l’IFV regroupe des données issues d’observations épidémiologiques dans un réseau de témoins non traités (des portions de parcelles non traitées). Chaque semaine,entre 2010 et 2017, des ingénieurs de l’IFV et de ses partenaires ont noté le nombre de plantes, de feuilles et de grappes malades.  Ces données permettent d’estimer la date réelle d’apparition des premiers symptômes et de représenter la dynamique d’apparition de la maladie à l’échelle régionale.
  • Un pronostic hebdomadaire de la date d’apparition des premiers symptômes a aussi été réalisé par des experts locaux, conseillers viticoles, chercheurs et viticulteurs, dans des parcelles qu’ils ont suivi entre 2017 et 2019. Ils ont utilisé l’outil d’élicitation MATCH Tool® pour formaliser leur estimation des dates probables, sous forme d’une distribution de probabilité. Cette estimation des experts peut être combinée aux résultats de l’analyse des données épidémiologiques.
  • Enfin, les données climatiques sont issues d’une base de Météo-France à laquelle j’ai eu accès.

Quelles méthodes et modèles as-tu utilisés et développés ?

Le jeux de données épidémiologique était incomplet, aussi en début de thèse j’ai utilisé les techniques d’analyses de survie pour l’analyser. Elles sont généralement utilisé en médecine, par exemple pour calculer la durée entre la prise d’un médicament et la guérison d’un patient. Dans mon cas, le patient c’était la parcelle de vigne ! Dans un premier temps, je me suis intéressée à la durée entre le début de l’année et la date d’apparition des premiers symptômes.. Mes résultats ont mis en évidence une variabilité inter-annuelle des épidémies. Un résultat-clé : 29 % des témoins non traités de notre réseau ne présentaient pas de symptômes de mildiou à la fin de la saison (en moyenne, entre 2010 et 2017). Cependant, bien que les symptômes soient apparus plus ou moins tôt, les pratiques phytosanitaires n’ont pas forcément évolué d’année en année.

Utiliser la date d’apparition des premiers symptômes du mildiou pour déclencher le premier traitement fongicide permet-il de réduire leur usage ? Cette date peut-elle être utilisée comme un indicateur de l’état sanitaire des parcelles en fin de saison ? Je me suis posée ces questions dans la deuxième partie de ma thèse,.

Pour estimer l’impact de la date du premier traitement sur leur nombre, nous avons calculé le nombre de traitements dans 2 cas : lorsque le premier traitement est déclenché à la date d’apparition des premier symptômes dans la parcelle, et lorsque le premier traitement est déclenché selon les pratiques actuelles dans le Bordelais. Résultat : reporter le premier traitement à la date d’apparition des premiers symptômes permet de réduire de plus de 50% le nombre de traitement, par rapport aux pratiques actuelles.

J’ai aussi utilisé des méthodes de machine-learning pour prédire le risque d’atteindre des niveaux de contamination de mildiou très élevés en fin de saison. J’ai observé l’état sanitaire des parcelles en fin de saison à partir du jeu de données régionales, et je les ai classées en fonction de leur niveau de contamination en “très infectées” ou “peu infectées”. Il a fallu adapter plusieurs algorithmes de classification à ce cas (Random Forest, Gradient Boosting, des régressions pénalisées de type LASSO). Ces méthodes de prédiction ont été utilisées pour prédire, à partir de la date d’apparition, des données météo ou des 2 types de variables explicatives, si le risque de mildiou serait fort ou faible, par parcelle.

La précocité de l’épidémie de mildiou est fortement liée à sa gravité. Les modèles statistiques développés montrent que plus les symptômes de la maladie sont précoces, plus la probabilité que le mildiou soit fort à la fin de la saison est élevée. C’est peut être lié au fait que le champignon Plasmopara viticola responsable du mildiou de la vigne, effectue plusieurs cycles dans la saison, et plus on lui laisse du temps pour effectuer ses cycles, plus la maladie peut se propager.

On peut utiliser ces modèles statistiques prédictifs  pour déclencher le traitement dans le cas d’un risque élevé de mildiou. Avec, comme règle de décision de traitement : “à partir de la date d’apparition des premiers symptômes constatée > prédiction du risque en fin de saison > si le risque est très élevé, on traite, sinon, on attend”.

Des résultats

  • Les analyses de survie montrent que :
    • dans une saison, certaines parcelles sont touchées très tôt et d’autres très tard
    • 29% des témoins non traités n’ont pas été touchés par la maladie (en moyenne dans notre réseau)
    • d’une année sur l’autre, les symptômes apparaissent plus ou moins tôt
  • On peut réduire de 56 % les traitements anti-mildiou en reportant la première intervention à la date d’apparition des premiers symptômes.
  • Cette stratégie de report, combinée au port de l’équipement adéquat permet de réduire de plus 70 % l’exposition des opérateurs aux principales molécules anti-mildiou utilisées dans le Bordelais (en moyenne).
  • Utiliser la date d’apparition des symptômes pour anticiper le risque de forte attaque de mildiou en fin de saison, permet de réduire encore plus le nombre de traitements

Quelles sont les perspectives envisageables ?

Ces travaux apportent de nouvelles connaissances, montrent les évolutions possibles et soulèvent d’autres questions. De nouvelles études sur l’évaluation de l’impact du report de la date du premier traitement sur le contrôle de la maladie seraient nécessaires avant d’envisager de les intégrer dans un outil de décision. Une perspective serait de pouvoir proposer aux agriculteurs une assurance récolte basée sur un meilleur usage des traitements. Les assureurs y travaillent déjà dans le Bordelais, ces modèles pourraient y contribuer.

Et maintenant, quels sont tes projets d’après-thèse ?

Je vais démarrer un post-doc à… l’Inserm, dans une UMR parisienne spécialisée dans le vieillissement humain. C’est toujours de l’épidémiologie, mais je quitte le végétal pour m’intéresser à l’utilisation de méthodes d’analyse de données pour estimer l’impact de certains facteurs sur le développement de maladies liées au vieillissement humain. En particulier des maladies cardio-métaboliques comme le diabète, et des maladies liées à la démence.

Dans le futur, revenir au domaine de l’agriculture pour étudier l’impact des pratiques agricoles sur la santé humaine.est un sujet de recherche qui me plairait beaucoup !

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