API agronomiques : comment ajouter de l’intelligence agronomique

Les API agronomiques peuvent faire bien plus que fournir des données météorologiques ou des images satellites. Elles peuvent calculer des variables propres à chaque culture, repérer des anomalies au champ, générer des alertes, interpréter des données agronomiques et fournir des recommandations en matière d’irrigation, de fertilisation et de protection des cultures.

Cela crée une opportunité importante pour les entreprises agtech, les agro-industries, les organisations agricoles et les programmes gouvernementaux. Plutôt que de développer chaque capacité agronomique en interne — ou de demander aux utilisateurs de jongler entre plusieurs plateformes différentes —, l’intelligence agronomique peut être intégrée directement dans le logiciel déjà utilisé.

La question clé lors de l’évaluation d’une API agronomique est donc pratique : quelle capacité agronomique l’API fournit-elle réellement ?

Qu’est-ce qu’une API agronomique ?

Une interface de programmation applicative, ou API, permet à un système logiciel de demander des informations ou des fonctionnalités à un autre système.

En agriculture, de nombreuses API fournissent des données telles que des observations météorologiques, des prévisions, des images satellites ou des informations sur le sol. Une API agronomique peut aller plus loin en appliquant des calculs propres à la culture et une logique agronomique avant de renvoyer le résultat.

Selon l’API, le résultat peut inclure :

• des données météorologiques actuelles et historiques ;
• l’évapotranspiration propre à la culture ;
• les degrés-jours de croissance et des informations sur le développement de la culture ;
• des indices de végétation satellite ;
• des anomalies de végétation ;
• des alertes ravageurs et maladies ;
• l’interprétation des analyses de sol, de tissu foliaire et d’eau d’irrigation ;
• des recommandations d’irrigation ;
• des recommandations de fertilisation ;
• des recommandations de pesticides et de protection des cultures ;
• des zones de gestion et des prescriptions d’application à taux variable.

Cette distinction compte. Recevoir une prévision de température est utile, mais nécessite encore une interprétation. Recevoir les degrés-jours cumulés pour une culture et une date de semis données répond déjà à une question plus agronomique. Recevoir une recommandation d’irrigation va plus loin en convertissant plusieurs données en une décision au niveau de la parcelle.

Les données agricoles via les API

Les données agricoles brutes restent une part importante de nombreuses intégrations.

Une API météo peut fournir :

• la température ;
• les précipitations ;
• l’humidité relative ;
• la vitesse du vent ;
• le rayonnement solaire ;
• l’évapotranspiration de référence ;
• l’historique météo ;
• les prévisions météo.

Les API satellites peuvent fournir des images et des indices de végétation tels que le NDVI, le NDMI, l’EVI et le NDRE. D’autres services peuvent exposer des informations sur le sol, des mesures de capteurs, des résultats de laboratoire ou des couches de données d’agriculture de précision.

La limite est que ces valeurs nécessitent généralement encore une interprétation agronomique.

Une valeur de NDVI n’explique pas pourquoi le développement de la culture a changé. L’ET0 ne définit pas directement le besoin en irrigation d’une culture donnée. Les relevés de température n’indiquent pas automatiquement le stade de développement de la culture.

Pour de nombreuses applications, la véritable valeur ajoutée vient du traitement de ces données en fonction de la culture, de la parcelle et du contexte de production avant de renvoyer le résultat.

Données agronomiques propres à la culture

Certains calculs agronomiques paraissent relativement simples jusqu’à ce qu’ils doivent fonctionner de façon cohérente selon les cultures, les dates de semis, les climats et les systèmes de production.

Fournir ces calculs via une API permet à une autre plateforme d’utiliser le résultat sans avoir à développer et à maintenir les modèles agronomiques sous-jacents.

Évapotranspiration de la culture – ETc

L’évapotranspiration de référence, ET0, représente la demande évaporative atmosphérique dans des conditions de référence. La gestion de l’irrigation nécessite généralement une étape supplémentaire : estimer la consommation en eau de la culture réelle.

L’évapotranspiration de la culture, ETc, tient compte des caractéristiques et du développement de la culture. Une API agronomique peut donc renvoyer l’ETc pour une parcelle donnée plutôt que d’obliger la plateforme réceptrice à la calculer uniquement à partir des données météo.

Selon le modèle et les informations disponibles, cela peut prendre en compte :

• la culture ;
• la date de semis ;
• le stade de développement ;
• les coefficients culturaux ;
• les conditions météorologiques ;
• le développement du couvert végétal.

Pour les logiciels d’irrigation, les systèmes de gestion agricole ou les plateformes IoT agricoles, l’ETc propre à la culture constitue un point de départ bien plus utile pour les décisions d’irrigation que l’ET0 seule.

Degrés-jours de croissance – GDD

Les données de température peuvent également être transformées en degrés-jours de croissance (GDD).

Les GDD peuvent aider à estimer le développement de la culture et le moment des stades phénologiques et des événements agronomiques. Une API agronomique peut calculer les GDD selon la culture, la localisation, la date de semis et les seuils de température pertinents.

Cela permet à une autre application agricole d’intégrer des informations sur le développement de la culture sans devoir construire ses propres modèles de culture depuis le début.

L’analyse satellite via une API agronomique

Les images satellites deviennent nettement plus utiles lorsque le système fait plus que renvoyer des images ou des valeurs d’indices de végétation.

Une API agronomique peut calculer des indices tels que :

• le NDVI ;
• le NDMI ;
• l’EVI ;
• le NDRE.

Ces indices peuvent être suivis tout au long de la saison pour surveiller le développement de la culture et la variabilité spatiale.

L’API peut également analyser la série temporelle et repérer des comportements inhabituels, tels que :

• une baisse soudaine du développement de la végétation ;
• des parties d’une parcelle se comportant différemment du reste ;
• des changements inattendus par rapport aux observations précédentes ;
• des parcelles se développant différemment de parcelles comparables ;
• des zones qui devraient recevoir une priorité de surveillance plus élevée.

Cela devient particulièrement précieux lorsqu’un agronome ou une organisation est responsable de centaines, voire de milliers de parcelles. Plutôt que d’examiner manuellement chaque image satellite, le système peut mettre en évidence les parcelles où quelque chose a changé.

Une anomalie ne fournit pas automatiquement un diagnostic. Une baisse du développement de la culture peut résulter de problèmes d’irrigation, de limitations nutritionnelles, de problèmes racinaires, de ravageurs, de maladies, d’une mauvaise implantation ou d’autres facteurs. Le signal satellite aide à identifier où une investigation est nécessaire.

Alertes ravageurs et maladies via une API

Les données météo peuvent également être traduites en intelligence de protection des cultures.

La température, l’humidité, les précipitations, le stade de la culture, la localisation et d’autres variables peuvent influencer le développement des ravageurs et des maladies. Plutôt que de renvoyer ces variables séparément, une API agronomique peut les évaluer par rapport à des modèles de ravageurs ou de maladies et renvoyer un score de risque ou une alerte.

Le système récepteur peut ensuite utiliser le résultat pour :

• avertir les producteurs ou les agronomes d’un risque croissant ;
• prioriser la surveillance au champ ;
• identifier les parcelles nécessitant une inspection ;
• appuyer des décisions préventives de protection des cultures ;
• n’envoyer des alertes que là où la culture et le risque spécifiques sont pertinents.

Cela est particulièrement utile pour les réseaux de producteurs et les programmes de vulgarisation. Une alerte météo unique envoyée à tous les agriculteurs a une valeur agronomique limitée. Des alertes ravageurs et maladies propres à la culture peuvent concentrer l’attention sur les lieux et les situations de production où une action peut réellement être nécessaire.

Recommandations d’irrigation via une API

Une API agronomique peut aller au-delà du calcul de l’ETc et fournir une véritable recommandation d’irrigation.

Cela nécessite davantage de contexte parcellaire, car le besoin en eau de la culture n’est qu’une composante de la programmation de l’irrigation.

Une recommandation propre à une parcelle peut prendre en compte des informations telles que :

• la culture et la variété ;
• la date de semis ;
• le stade de croissance ;
• la météo et les précipitations ;
• l’ETc ;
• les caractéristiques du sol ;
• les caractéristiques de la zone racinaire ;
• la méthode d’irrigation ;
• la configuration du système d’irrigation ;
• les irrigations précédentes ;
• les données des sondes d’humidité du sol, lorsqu’elles sont disponibles ;
• la qualité de l’eau ;
• les observations de terrain.

Le résultat peut ensuite être renvoyé à la plateforme existante sous forme de besoin en irrigation ou de recommandation de programmation.

Par exemple, une entreprise de pilotage de l’irrigation peut déjà disposer de matériel, de capteurs, de vannes et de sa propre interface utilisateur. Ajouter une API de recommandation d’irrigation permet à cette entreprise d’intégrer la logique agronomique de l’irrigation sans remplacer son produit existant.

Recommandations de fertilisation via une API

La recommandation de fertilisation est un autre domaine où une API peut apporter une fonctionnalité agronomique plutôt que de simples données.

Une recommandation de fertilisation peut devoir prendre en compte :

• la culture ;
• l’objectif de rendement ;
• l’analyse de sol ;
• l’analyse foliaire ;
• l’analyse de l’eau d’irrigation ;
• le stade de développement de la culture ;
• les apports de fertilisant précédents ;
• la disponibilité des nutriments ;
• les produits fertilisants ;
• les méthodes d’application ;
• les restrictions de production ou de certification ;
• le prix des engrais.

Le coût est une composante importante de ce calcul. Différentes combinaisons de produits fertilisants peuvent répondre à des besoins nutritionnels similaires à des coûts très différents.

Un moteur de recommandation agronomique peut donc évaluer les besoins nutritionnels en tenant compte des produits fertilisants disponibles et de leur prix. Le résultat de l’API peut inclure des produits fertilisants, des doses d’application, un calendrier et des quantités de nutriments, plutôt que de simples besoins nutritionnels théoriques.

Cette capacité exige davantage qu’un tableau d’exportation de nutriments ou une formule simple. Elle nécessite une logique agronomique couvrant la fertilité des sols, la nutrition des cultures, l’eau d’irrigation, la composition des engrais, les interactions entre nutriments et les contraintes pratiques du terrain.

API d’analyse de sol, de tissu foliaire et d’eau

Les données de laboratoire constituent un autre domaine où une API agronomique peut apporter une interprétation plutôt qu’un simple stockage.

Une API d’analyse de sol peut comparer les résultats de laboratoire à des valeurs de référence agronomiques et identifier les problèmes pertinents liés aux nutriments, au pH, à la salinité ou à d’autres aspects du sol.

Une API d’analyse foliaire peut évaluer les concentrations en nutriments par rapport à des plages de suffisance propres à la culture. Comme l’interprétation dépend de la culture et souvent du stade de croissance ou du tissu prélevé, des seuils génériques sont fréquemment insuffisants.

Une API d’interprétation de l’eau d’irrigation peut évaluer des paramètres tels que la salinité, le sodium, le bicarbonate et d’autres facteurs de qualité de l’eau par rapport à des niveaux de risque agronomique.

Ces résultats peuvent ensuite être intégrés directement dans une plateforme existante de gestion agricole, de laboratoire, de conseil ou d’agronomie.

Recommandations phytosanitaires via une API

Une API agronomique peut également générer des recommandations de protection des cultures.

La recommandation peut dépendre de :

• la culture ;
• le ravageur ou la maladie ;
• le stade de développement de la culture ;
• les applications précédentes ;
• la matière active ;
• le mode d’action ;
• le délai avant récolte ;
• les produits homologués ;
• les restrictions de production ;
• les exigences de certification.

L’API peut associer un ravageur ou une maladie à des options phytosanitaires adaptées, tout en vérifiant quels produits restent applicables au regard des réglementations en vigueur.

Cela peut être combiné à la prévision des ravageurs et des maladies. Une alerte identifie un risque croissant, la surveillance au champ confirme la situation, et le moteur de recommandation peut appuyer la décision de traitement qui suit.

Diagnostic des problèmes de culture à partir de photos de terrain

L’analyse d’images peut également être intégrée via une API agronomique.

Un utilisateur peut soumettre une photo prise au champ via une application existante et recevoir une évaluation des ravageurs, maladies ou stress possibles de la culture.

Ce type de fonctionnalité peut s’avérer utile dans les applications destinées aux agriculteurs, les systèmes de suivi, les outils de vulgarisation et les plateformes d’agronomie où la collecte de photos fait déjà partie du flux de travail.

Comme pour l’analyse satellite, le diagnostic par image doit être considéré comme une source de preuve agronomique parmi d’autres. Des symptômes similaires peuvent avoir des causes différentes, et certaines informations importantes peuvent ne pas être visibles sur une photographie. Le résultat peut aider à affiner le diagnostic et à déterminer quelles informations de terrain supplémentaires doivent être recueillies.

API de taux variable et d’agriculture de précision

Les API agronomiques peuvent également appuyer la prise de décision spatiale.

Les données d’agriculture de précision peuvent inclure :

• des cartes de rendement ;
• des scans de sol ;
• des images satellites ;
• des couches d’échantillonnage au champ ;
• des données de zones de gestion.

Une API peut importer et analyser ces couches spatiales, identifier une variabilité significative et générer des zones de gestion ou des prescriptions d’application à taux variable.

Cela permet aux plateformes de gestion agricole, aux systèmes de machinisme agricole et aux applications d’agriculture de précision d’ajouter des capacités de taux variable sans développer indépendamment l’ensemble du flux d’analyse.

Pourquoi intégrer une API agronomique plutôt que tout développer en interne ?

Développer une fonctionnalité agricole en interne implique généralement bien plus que la simple écriture du point d’accès logiciel.

L’ETc propre à la culture, les recommandations de fertilisation, les modèles de ravageurs, la programmation de l’irrigation, les règles phytosanitaires, l’interprétation satellite et l’analyse de laboratoire exigent tous des connaissances agronomiques. Ils nécessitent également du développement, des tests, de la validation, de la maintenance des données et des mises à jour continues.

Une API agronomique permet aux entreprises d’intégrer des capacités déjà développées plutôt que de les recréer en interne.

Cela peut aider à :

• réduire le temps de développement ;
• réduire le coût de développement ;
• accéder à une expertise agronomique qui peut ne pas exister au sein de l’entreprise ;
• introduire de nouvelles capacités plus rapidement ;
• élargir une offre de produit existante ;
• éviter de devoir maintenir en interne plusieurs modèles de culture et bases de données agronomiques.

Cela est particulièrement pertinent pour les entreprises agtech dont l’expertise principale se situe ailleurs dans la pile technologique.

Une entreprise de capteurs peut se spécialiser dans la collecte de mesures fiables d’humidité du sol. Une entreprise d’irrigation peut se spécialiser dans les régulateurs et les systèmes hydrauliques. Une entreprise satellite peut se spécialiser dans l’imagerie. Une plateforme de gestion agricole peut se spécialiser dans la planification, les registres et les opérations au champ.

Chacune peut utiliser des API agronomiques pour étendre les fonctionnalités disponibles au sein de son produit existant.

API agronomiques pour les entreprises agtech

Pour une entreprise agtech, les API permettent d’ajouter une fonctionnalité agronomique tout en conservant sa propre interface, sa relation client et son architecture produit.

En voici quelques exemples :

Plateformes de gestion agricole

Un système de gestion agricole peut ajouter des recommandations de fertilisation, une programmation de l’irrigation, des alertes ravageurs, des recommandations de protection des cultures ou une interprétation de laboratoire aux informations sur les exploitations et les parcelles qu’il gère déjà.

Entreprises de technologie d’irrigation

Une plateforme d’irrigation peut combiner ses capteurs, ses régulateurs ou son matériel d’irrigation avec l’ETc propre à la culture et des recommandations d’irrigation.

Plateformes satellites et de télédétection

Un fournisseur satellite peut ajouter une analyse propre à la culture, une détection d’anomalies, des alertes ou une interprétation agronomique aux images et aux indices de végétation.

Entreprises IoT et de capteurs

Les mesures des capteurs peuvent être combinées à la météo, aux informations sur la culture et aux modèles agronomiques afin que l’application offre une aide à la décision en plus des mesures.

Plateformes de traçabilité et de durabilité

Les plateformes qui recueillent déjà les activités au champ, les registres de conformité ou les indicateurs de durabilité peuvent intégrer des recommandations et des alertes agronomiques dans le même environnement.

API agronomiques pour les exploitations, agro-industries et organisations de producteurs

L’organisation qui intègre une API agronomique n’a pas besoin d’être une entreprise de logiciels.

Les grandes exploitations, les entreprises agroalimentaires, les coopératives, les fournisseurs d’intrants et les organisations gérant des réseaux de producteurs disposent souvent déjà de plateformes numériques.

Introduire un autre système autonome peut créer des problèmes pratiques :

• des comptes utilisateurs supplémentaires ;
• des données de parcelles et de producteurs dupliquées ;
• des bases de données distinctes ;
• des besoins de formation supplémentaires ;
• des informations dispersées entre plusieurs interfaces.

Si l’organisation dispose déjà d’une plateforme utilisée par ses équipes, une API peut y apporter des capacités agronomiques supplémentaires.

Par exemple, une plateforme existante pourrait intégrer :

• l’ETc propre à la culture ;
• les GDD et les informations sur le développement de la culture ;
• l’analyse satellite de la végétation ;
• des alertes ravageurs et maladies ;
• des recommandations d’irrigation ;
• des recommandations de fertilisation ;
• des recommandations phytosanitaires ;
• l’interprétation des analyses de sol et de tissu foliaire.

L’organisation conserve son logiciel existant tout en élargissant ce que ce logiciel peut faire.

API agronomiques pour les gouvernements et les programmes de vulgarisation

La même approche peut être pertinente pour les gouvernements, les programmes de développement agricole et les organisations de vulgarisation.

Beaucoup disposent déjà de systèmes contenant des enregistrements d’agriculteurs, des limites de parcelles, des informations sur les cultures, des registres de vulgarisation ou des données de suivi de programmes.

Remplacer ces systèmes peut être inutile et difficile sur le plan opérationnel. Les API agronomiques peuvent ajouter des capacités spécifiques à l’infrastructure déjà en place.

Par exemple, une plateforme agricole institutionnelle pourrait intégrer :

• des informations météo propres à la culture ;
• les GDD et le suivi du développement de la culture ;
• des alertes précoces ravageurs et maladies ;
• le suivi satellite des parcelles ;
• des recommandations d’irrigation ;
• des recommandations de fertilisation ;
• une aide à la décision pour le personnel de vulgarisation.

Cela est particulièrement pertinent lorsque la plateforme accompagne un grand nombre d’agriculteurs. Les calculs agronomiques peuvent s’exécuter au niveau de la parcelle, tandis que le système institutionnel existant reste l’interface principale pour le personnel de vulgarisation, les gestionnaires de programmes ou les producteurs.

Que faut-il évaluer lors du choix d’une API agronomique

Une longue liste de points d’accès API n’indique pas nécessairement une forte capacité agronomique. Ce qui compte, c’est ce qui se trouve derrière ces points d’accès et si les résultats répondent réellement au cas d’usage agricole visé.

Couverture des cultures

Vérifiez quelles cultures sont réellement prises en charge. L’évapotranspiration propre à la culture, les recommandations en nutriments, les modèles de ravageurs et l’interprétation des analyses foliaires dépendent tous d’informations agronomiques propres à la culture.

Données d’entrée propres à la parcelle

Déterminez quelles données d’entrée peuvent influencer le résultat.

Une API de fertilisation qui ne considère que la culture et l’objectif de rendement est fondamentalement différente d’une API qui peut aussi tenir compte de l’analyse de sol, de l’analyse foliaire, de l’eau d’irrigation, des applications précédentes, des produits fertilisants disponibles et de leur coût.

Il en va de même pour l’irrigation et la protection des cultures.

Type de résultat

Comprenez exactement ce que renvoie l’API.

Pour l’irrigation, par exemple, le résultat peut être :

• des données météo ;
• l’ET0 ;
• l’ETc ;
• le besoin en eau de la culture ;
• une recommandation d’irrigation propre à la parcelle.

Tous sont utiles, mais ils répondent à des objectifs différents et nécessitent des efforts de développement supplémentaires variables de la part de la plateforme réceptrice.

Capacité à mettre à jour les recommandations

Les conditions de la parcelle évoluent au cours de la saison. La météo change, les cultures se développent, de nouveaux résultats de laboratoire deviennent disponibles, des irrigations et des fertilisations sont réalisées, et les observations de terrain apportent de nouvelles informations.

Un système agronomique devrait pouvoir tenir compte de ces nouvelles informations lors du recalcul des recommandations, plutôt que de traiter la recommandation initiale comme figée.

Intégration dans le flux de travail existant

Le résultat final doit s’intégrer au logiciel et au processus opérationnel dans lequel il sera utilisé.

L’API peut fournir une valeur, une alerte, une recommandation, une zone de gestion ou une prescription complète. C’est la plateforme réceptrice qui détermine comment cette information parvient à l’agronome, au producteur, à l’agent de vulgarisation ou à l’équipe de terrain.

Les API agronomiques de yieldsApp

yieldsApp propose des capacités agronomiques qui peuvent être intégrées à des logiciels agricoles externes et à des plateformes numériques via des API.

Les capacités disponibles couvrent la progression, des données agricoles et des calculs propres à la culture jusqu’à l’analyse et aux recommandations au niveau de la parcelle.

D’autres capacités incluent des informations de sol à distance, des données de référence sur le développement de la culture, des courbes d’absorption des nutriments, des données de référence sur les ravageurs et les produits phytosanitaires, des informations de suivi au champ, l’analyse de données d’agriculture de précision, des alertes agronomiques et un score de risque au niveau de la parcelle.

Selon l’API, les calculs et recommandations peuvent intégrer des informations telles que la culture et la variété, la localisation, la date de semis, le stade de croissance, l’analyse de sol, l’analyse foliaire, l’analyse de l’eau d’irrigation, la météo, les données satellites, les observations de terrain, les applications précédentes, les caractéristiques du système d’irrigation, l’objectif de rendement, le prix des engrais et les exigences de production applicables.

Cela permet à une entreprise agtech d’ajouter une fonctionnalité agronomique à son propre produit sans devoir développer en interne l’ensemble du moteur agronomique.

Cela permet également aux exploitations, aux agro-industries, aux organisations de producteurs et aux programmes institutionnels d’ajouter de nouvelles capacités agronomiques aux plateformes qu’ils utilisent déjà, plutôt que d’obliger les utilisateurs à naviguer entre plusieurs systèmes logiciels.

Des données agricoles aux décisions agronomiques

Les API agricoles peuvent répondre à des objectifs très différents. Certaines fournissent des données brutes. D’autres fournissent des calculs propres à la culture. Les API agronomiques les plus avancées peuvent identifier des risques, interpréter des informations de terrain et générer des recommandations.

Le niveau approprié dépend de ce que l’application réceptrice doit accomplir.

Une application météo peut n’avoir besoin que d’observations et de prévisions. Une plateforme d’irrigation peut avoir besoin de l’ETc ou d’une recommandation d’irrigation complète. Un système de gestion agricole peut vouloir des recommandations de fertilisation et de traitements phytosanitaires. Une plateforme de vulgarisation gouvernementale peut avoir besoin d’alertes au niveau de la parcelle pour des milliers d’exploitations.

Pour les entreprises qui disposent déjà d’une infrastructure logicielle, l’intégration de ces capacités via une API agronomique peut réduire l’effort de développement tout en conservant le résultat agronomique au sein des systèmes que leurs utilisateurs connaissent déjà.

Pour les entreprises agtech, les API offrent également un moyen concret d’élargir un produit existant avec des capacités agronomiques supplémentaires, sans avoir à construire en interne chaque modèle de culture, moteur de recommandation et base de données agronomique.

À mesure que le logiciel agricole devient plus connecté, le rôle de l’API agronomique s’élargit donc : il ne s’agit plus seulement de transférer des données agricoles, mais de rendre l’intelligence agronomique disponible partout où les décisions au champ sont déjà gérées.