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Prescriptions dynamiques IA pour une agronomie de précision et résiliente face au climat
Lotfi Khiari, Ph. D., professeur titulaire, Université LavalTerminé
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Panel avec les conférenciers de l'après-midi
Terminé
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Mot de la fin et remerciements
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Panel avec les conférenciers de l'avant-midi
Terminé
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Atelier de travail
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Perspectives et prochaines étapes
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Activité brise-glace
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Dîner
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Retour sur l'atelier
Terminé
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Ouverture
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Présentation d’un OAD en fertilisation : le cas de l’azote dans le maïs-grain
2026-01-22 10 h 40
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2026-01-22 11 h 15
(America/Montreal)
(35 minutes)
Gabriel Deslauriers, Groupe Pleine Terre, et Serge-Étienne Parent, consultant et collaborateur à la conférence
Gabriel Deslauriers, Groupe Pleine Terre, et Serge-Étienne Parent, consultant et collaborateur à la conférence
Gabriel Deslauriers, agr., M. Sc., directeur Recherche et Développement et agriculture de précision et associé, Groupe Pleine Terre
Gabriel Deslauriers a réalisé ses travaux de maîtrise sur la méta-analyse de la fertilisation des haricots et des pois (2010 à 2014). À l’emploi de Groupe PleineTerre inc comme agronome depuis 2010, et maintenant directeur de la recherche et de l’agriculture de précision, il se spécialise en fertilisation et santé des sols.
Serge-Étienne Parent, consultant et collaborateur
Serge-Étienne Parent est ingénieur en écologie, spécialisé en science des données. Il agit comme consultant en hydroclimatologie et est professeur associé à l’Université Laval, en science des données agricoles. Il développe depuis près de 20 ans des outils numériques pour l’analyse et la prédiction en agriculture et en écologie. Ses travaux visent à transformer les observations en recommandations pour améliorer les rendements et améliorer les impacts écologiques de l’agriculture.
RÉSUMÉ DE CONFÉRENCE
La réponse du maïs à l’azote est très variable d'une parcelle à l'autre, ainsi qu’au niveau intraparcellaire. Cet intrant représente des coûts de production importants, mais aussi des coûts environnementaux en situation de surfertilisation. L’OAD basée sur des modèles d’IA que nous désirons mettre en place a comme objectif principal d’améliorer les recommandations azotées en adaptant la prescription à chaque scénario agronomique.