Logiciel II : Modèle de prise de décision autonome

Dans l'application, le Logiciel II n'est plus une simple requête : c'est la dernière étape d'une chaîne qui s'exécute à chaque import. Chaque étape est calculée sur le serveur, de sorte que l'application web et l'application mobile affichent les mêmes résultats.

Chaque import est évalué par les deux jeux et les deux résultats sont conservés, afin que les applications puissent montrer leurs désaccords. Le jeu choisi sur la page d'import détermine la recommandation.

La matrice de décision et le contrôle du NDVI utilisent les mêmes cinq stades du blé, selon les jours après semis :

Chaque parcelle obtient 100 moins trois pénalités : jusqu'à 50 points pour un NDVI sous la plage de son stade (une mesure continue, estimée à partir de la moyenne et de la dispersion propres à la parcelle), jusqu'à 30 pour l'azote et jusqu'à 20 pour l'irrigation (un niveau faible coûte le poids entier, un niveau moyen la moitié). Le score du champ est la moyenne des parcelles qui ont pu être évaluées.

• Les pénalités d'azote et d'irrigation sont pondérées par la précision validée du modèle : un modèle à moins de cinq points du hasard compte pour un dixième et ne fait donc presque pas bouger le score. Les modèles sans validation enregistrée (Collecte de données 1) comptent entièrement, et les pénalités de la Collecte de données 2 sont en outre pondérées par la probabilité que le modèle attribue à sa réponse.
• À partir de l'épiaison, lorsque le NDVI reste dans la plage de son stade, un niveau faible d'azote ou d'irrigation compte pour un quart : le score faible correspond très probablement au jaunissement qui accompagne la maturation.
• Lorsque moins de la moitié des parcelles peuvent être évaluées, les applications n'affichent pas de score plutôt qu'un score trompeur.

Le rapport de janvier utilisait le modèle Llama-3.3-70b-versatile via un fournisseur externe. Depuis, les recommandations passent par la passerelle de modèles compatible OpenAI de preunec, actuellement avec Gemini 3.1 Flash-Lite de Google (gemini-3.1-flash-lite). Le modèle est un paramètre de configuration : il peut donc être changé sans modifier le logiciel.

• Le modèle répond selon une structure JSON fixe (état du champ, conseil d'eau, conseil d'engrais, point à garder à l'esprit), afin que les applications puissent présenter les conseils de façon fiable.
• La requête contient la matrice de décision des cinq stades et l'appréciation du NDVI de la parcelle, et demande au modèle de ne pas recommander d'eau ni d'engrais pour un jaunissement naturel au stade considéré.
• Les limites de débit de la passerelle sont attendues puis la requête est relancée ; une recommandation qui échoue malgré tout est signalée dans l'application au lieu d'être ignorée sans bruit.

Chaque parcelle de la saison 2025, évaluée exactement comme l'application l'évaluerait : son NDVI à chaque vol par rapport à la plage de son stade, compté en jours après le semis.

• Semis précoce : les plages conviennent. Mi-avril, 24 parcelles sur 27 étaient jugées normales, et les trois sous la plage étaient précisément celles non fertilisées : le contrôle repère l'azote manquant. Le 16 juin (jour 186), 14 parcelles sont passées sous la plage de maturation, la culture séchant avant la récolte.
• Semis tardif : les plages ne conviennent pas. Le 16 juin, au jour 108, l'application attend une culture en croissance (montaison, NDVI 0,42–0,87), mais le blé tardif était déjà mûr après une saison bien plus courte : les 27 parcelles seraient jugées basses. Dix jours plus tôt, 13 l'étaient déjà.
• Ce que cela signifie : compter le stade uniquement en jours après le semis interprète mal une culture tardive après un printemps chaud. Les plages doivent être calibrées par stade à partir des parcelles de référence, et le stade lui-même demande plus que la date de semis, par exemple la température accumulée par la culture.

Le Logiciel II, le modèle de prise de décision autonome, transforme les résultats analytiques du Logiciel I en conseils pratiques. Il ne traite pas les mesures du drone comme des chiffres figés, mais comme une partie du calendrier de la culture, et les transforme en plan d'action avec des recommandations concrètes pour l'agriculteur.

Les décisions suivent l'échelle phénologique de Zadoks, mise en correspondance avec les données de NDVI et de JAS mesurées sur le terrain, afin que chaque stade repose sur des observations plutôt que sur des hypothèses.

Le Logiciel II utilise la capacité de raisonnement du modèle de langage Llama-3.3-70b-versatile pour pondérer plusieurs variables à la fois et gérer les arbitrages agricoles.

• Évaluation contextuelle : les scores du Logiciel I sont jugés comme le ferait un conseiller expert, selon les risques et les opportunités du stade de croissance en cours.
• Relations non linéaires : le modèle peut raisonner sur les liens entre la biologie de la plante et la gestion des ressources, comme l'équilibre entre l'azote et l'eau.
• Marge d'évolution : de nouvelles données d'entrée comme la température ou l'humidité pourront être ajoutées plus tard sans modifier le cœur du système.

Le Logiciel II affine le diagnostic technique du Logiciel I en orientations stratégiques. Filtrer les données à travers la biologie de la culture permet que seules les décisions qui méritent d'être appliquées parviennent au producteur, et déconseiller une fertilisation ou une irrigation inutile favorise à la fois les économies et une production durable.