Mesurer l'impact des pratiques agronomiques sur la qualité des productions

De Triple Performance
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Scanner permettant de mesurer en routine la qualité nutritionnelle des aliments [1]


Il est difficile à l'heure actuelle de mesurer l'impact qu'ont les pratiques agronomiques sur la qualité nutritionnelle des aliments. Des outils de mesure au champ commencent à voir le jour et vont permettre d'aider à la prise de décision en agroécologie.

État actuel

De nombreuses études ont pointé une lente dégradation de la qualité nutritionnelle des fruits et légumes durant la deuxième partie du XXème siècle.

Une étude a été menée aux États-Unis, pour étudier l’évolution des teneurs de 13 nutriments (protéines, lipides, glucides, fer, thiamine, riboflavine, niacine et l’acide ascorbique…) dans les fruits et légumes entre 1950 et 1993 à partir de la base de données de composition nutritionnelle américaine du Département de l’Agriculture Américain USDA[2]. Le verdict est qu’un déclin significatif a été identifié sur les 43 aliments étudiés pour : les protéines (-6%), le calcium (-16%), le phosphore (-9%) et le fer (-15%), la riboflavine vitamine B2 (-38%) pour les valeurs médianes alors qu’il n’y avait pas de changement significatif pour les autres nutriments.

Figure 1: Exemples de détérioration des qualités nutritionnelles depuis 40 ans dans certains aliments.

Pourquoi mesurer l’impact des pratiques agronomiques sur la qualité de la production ?

Nous manquons de références sur le lien entre santé du sol et qualité nutritionnelle des aliments[3].

Or, il est primordial de déterminer les mécanismes de causalité entre les systèmes de gestion et la santé des sols ainsi qu’entre la nutrition et la qualité nutritive des cultures, le tout dans une démarche d’amélioration de la santé humaine.


Afin de répondre à l’ensemble de ces interrogations, les prochaines études de recherches devront comprendre des :

  • Pratiques de gestion définies et appliquées de manière cohérente pour promouvoir la santé des sols.
  • Mesures méthodologiquement pertinentes et cohérentes de la santé et de la condition générale des sols (condition physique, concentration en minéraux et nutriments …).
  • Mesures du rendement des cultures et des éléments nutritifs des cultures (concentrations en éléments nutritifs minéraux, composés secondaires des plantes, protéines, etc.).
  • Minéraux et protéines composant la plante, pertinents pour la santé humaine.
  • Indicateurs méthodologiquement cohérents sur la santé humaine relatifs à la nutrition.


Pourquoi ne le faisons nous pas actuellement ?

Aujourd’hui, aucune mesure des qualités nutritionnelles des aliments que nous produisons n’est effectuée en routine. Par conséquent, nous ne savons ni les qualités nutritionnelles des produits, ni la relation qu’elles entretiennent avec les pratiques agronomiques.

Le coût des mesures est également un facteur bloquant. La majorité des analyses sont réalisées par des essais en laboratoire. Elles sont donc onéreuses et ponctuelles. Par conséquent, dans de nombreux cas ces mesures ne sont pas réalisées et ne permettent pas d’avoir une vision globale et quotidienne de l’état des sols et des cultures.


Des solutions existent

Senseen a développé un scanner qui est un appareil miniature combinant un spectromètre Proche Infrarouge (SPIR) avec de l’intelligence artificielle (IA) afin d’aider à la prise de décision en agroécologie : c’est un moyen de mesure simple et peu coûteux (2500€).

Ce scanner permet de réaliser des mesures quotidiennes des qualités nutritionnelles des aliments. Par les prédictions qu'il donne, il est possible de comprendre et d'améliorer les techniques de production dans un souci d’amélioration du système et donc, de placer sa production dans la chaîne complète "de la ferme à la fourchette" ainsi que dans une logique d’une seule santé homme-animal-nature.


Actuellement, des mesures de prédiction sont possibles pour les feuilles de vignes, de blé et de colza . Elles constituent un outil d’aide à la décision dans un souci d’amélioration de l’état des cultures et des sols.


Mode de fonctionnement du scanner

Le scanner envoie de la lumière proche infrarouge qui fait vibrer les liaisons entre les atomes. La courbe d'absorbance de la lumière mesurée en retour donne "une vision" de la matière. Ces informations permettent de prédire par l’Intelligence Artificielle (IA) les valeurs demandées : Potentiel Redox (Eh), pH et conductivité (CE).  Ces mesures permettent de piloter les systèmes agroécologiques.

Le scanner Senseen fonctionne avec une application mobile et envoie les données scannées sur le cloud.


Principe d'opération du scanner Senseen.


Annexes

Cette technique s'applique aux cultures suivantes

La technique permet de favoriser la présence des auxiliaires et bioagresseurs suivants

La technique limite la présence des auxiliaires et bioagresseurs suivants

La technique est complémentaire des techniques suivantes

Cette technique utilise le matériel suivants

Cette technique fait référence aux outils d'aide à la décision suivants

  1. https://www.senseen.io/_files/ugd/5ba8a7_751320a75e244594a94e2a1aa5cd8dc1.pdf
  2. Donald R. Davis et al. Changes in USDA food composition data for 43 garden crops, 1950 to 1999, 2004
  3. Bourne D. et al, Exploring the Relationship Between Soil Health and Food Nutritional Quality:A Summary of Research Literature, Soil Health Institue, 2022.
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