Thèse Analyse et Modélisation de Leviers Agronomiques pour Améliorer la Qualité d'Implantation de Cultures Intermédiaires Multiservices en Semis Précoce d'Été H/F

Doctorat.Gouv.Fr

En France, comme dans de nombreuses régions tempérées, les CIMS sont le plus souvent semées à la fin de l'été ou à l'automne. Cependant, cette période de semis traditionnelle présente deux inconvénients majeurs : (i) une longue période de jachère prolongée entre la récolte d'une culture d'hiver (telle que les céréales ou le colza) et le semis de la culture de rente suivante, ce qui accroît les risques d'érosion des sols ainsi que des pertes d'azote ; et (ii) une durée de croissance réduite, limitant la production de biomasse et, par conséquent, la fourniture de services écosystémiques.
Un semis plus précoce, réalisé immédiatement après la récolte des cultures commerciales d'hiver, pourrait permettre de pallier ces limitations. Cependant, cette période estivale coïncide souvent avec des températures élevées et des épisodes de sécheresse caractéristiques des régions tempérées, entraînant fréquemment une levée hétérogène voire un échec total de l'implantation des CIMS. Cette incertitude constitue un frein important à l'adoption des CIMS par les agriculteurs, malgré la reconnaissance de leurs bénéfices environnementaux.

Afin de lever ces verrous, une meilleure compréhension des leviers agronomiques est donc nécessaire pour optimiser la réussite de l'implantation des CIMS. Ce projet de doctorat vise à quantifier le potentiel de différents leviers, tels que le choix des espèces de CIMS, la date et la profondeur de semis, ou encore le traitement de semences par des biostimulants, pour améliorer la vigueur, le taux de levée et l'implantation de CIMS semées en été.

L'étude combinera des approches expérimentales et de modélisation, en s'appuyant sur une base de données expérimentale issue d'essais antérieurs menés sur neuf espèces appartenant à quatre familles botaniques majeures (Poacées, Fabacées, Hydrophyllacées et Brassicacées), dans des contextes pédoclimatiques contrastés. Ces données permettront de paramétrer le modèle et d'évaluer sa qualité de prédiction avant de réaliser des simulations selon différents scénarios climatiques, actuels et futurs. Dans un contexte de changement climatique et de réduction des intrants agricoles, la diversification des systèmes de culture par l'introduction de CIMS constitue une voie prometteuse pour renforcer les services écosystémiques rendus par les agroécosystèmes (Lamichhane and Alletto, 2022). Par exemple, les travaux menés dans le cadre de l'initiative « 4 pour 1000 » ont montré que les CIMS représentaient l'un des leviers les plus efficaces pour accroître le stockage de carbone dans les sols, à condition de produire une biomasse suffisante (Ceschia et al., 2017 ; Pellerin et al., 2021).

Malgré cet intérêt agroécologique reconnu, la proportion de CIMS implantées durant les périodes d'interculture reste faible. En France, elle ne dépasse pas 16 % des surfaces concernées (Ballot et al., 2022), un chiffre supérieur à la moyenne européenne (9 % ; Borrelli et Panagos, 2020 ; Fendrich et al., 2023), mais encore largement insuffisant pour atteindre les niveaux de services écosystémiques attendus. La part des CIMS implantées avant les cultures de rente d'hiver demeure quasi nulle, avec moins de 1% pour le colza et 2% pour le blé (Ballot et al., 2022 ; Feng et al., 2023).

L'une des principales causes de cette faible adoption en France et en Europe réside dans la difficulté d'assurer une implantation réussie des CIMS (Feng et al., 2023 ; Vidal Morant et al., 2026). Bien que cette phase d'implantation soit déterminante pour la réussite de la culture, peu d'études ont caractérisé, en laboratoire et au champ, les traits des semences et des plantules (Tribouillois et al., 2016, 2018 ; Wojciechowski et al., 2026). Les connaissances demeurent donc lacunaires, notamment en raison du caractère chronophage et coûteux de ces mesures, souvent destructives et difficilement réalisables dans des conditions de terrain.

Plusieurs projets de recherche, auxquels l'UMR AGIR a activement contribué, ont toutefois permis de combler une partie de ces lacunes en produisant de nombreuses références sur les paramètres écophysiologiques des semences et des plantules. Ces travaux ont mis en évidence des différences interspécifiques marquées dans la tolérance aux stress abiotiques, notamment hydrique. Des travaux récents, conduits dans le cadre du projet Plant2Pro RICIN coordonné par l'UMR AGIR (porté par Jay Ram Lamichhane), ont exploré la cohérence entre les mesurés en conditions contrôlées et la qualité d'implantation observée au champ. Parallèlement, les instituts techniques Arvalis et Terres Inovia ont conduit des essais visant à évaluer l'effet des dates de semis sur la qualité d'implantation des CIMS en conditions réelles.

L'ensemble de ces initiatives a conduit à la constitution d'une base de données unique et riche sur la phase d'implantation des CIMS, offrant des informations précieuses pour analyser le potentiel de différents leviers de gestion (espèce, date et profondeur de semis, irrigation, biostimulants) visant à améliorer la qualité d'implantation des CIMS en semis précoce d'été et dans des contextes pédoclimatiques contrastés. Toutefois, si les approches expérimentales permettent une compréhension fine des processus à l'échelle locale, leur portée reste limitée à un nombre restreint de sites. La combinaison avec des approches de modélisation apparaît donc indispensable pour explorer la qualité d'implantation des CIMS dans un large éventail de conditions pédoclimatiques, actuelles et futures. L'objectif de cette thèse est d'analyser la variabilité de la vigueur et des taux finaux d'émergence de CIMS en fonction de plusieurs facteurs : l'espèce, la profondeur et la date de semis, les régimes d'irrigation ainsi que le traitement biostimulant des semences, dans des conditions pédoclimatiques contrastées du début d'été, à partir de données expérimentales. Dans un second temps, un modèle d'émergence des cultures (SIMPLE) sera paramétré et sa qualité prédictive sera évaluée à l'aide des données expérimentales. Enfin, des simulations à l'échelle nationale seront menées afin d'évaluer la qualité d'implantation de CIMS en semis estival précoce, selon différents scénarios climatiques actuels et futurs. Pour cela, les sites d'étude seront classés à partir de trois indicateurs agroclimatiques clés : la température moyenne, les précipitations cumulées et la teneur en argile des sols. La thèse examinera également la pertinence de cette approche de modélisation en la confrontant à des données observées issues d'expérimentations antérieures, réalisées au champ et en laboratoire, afin d'assurer une mise à l'échelle robuste dans un contexte pédoclimatique élargi. L'approche générale de cette thèse repose sur des modèles basés sur les processus, également appelés modèles mécanistes. Plus précisément, un modèle d'émergence des cultures, appelé SIMPLE, constitue l'outil central pour étudier la qualité d'implantation des CIMS. Une description complète, incluant le fonctionnement du modèle SIMPLE, incluant les équations et les variables d'entrée, est disponible dans la littérature (Dürr et al., 2001). En résumé, le modèle prédit les processus de germination et d'émergence ainsi que leurs taux finaux, en fonction des conditions environnementales lors du semis (voir Figure 1). SIMPLE a été précédemment paramétré et testé pour des cultures commerciales, telles que la betterave sucrière (Dürr et al., 2001), le colza (Dürr et al., 2016) et le soja (Lamichhane et al., 2020), ainsi que pour trois espèces de CIMS - la moutarde (Dorsainvil et al., 2005), le ray-grass et la vesce (Constantin et al., 2015).

SIMPLE prend en compte trois facteurs majeurs affectant la qualité de l'implantation : i) les conditions physiques du lit de semence (la dynamique des températures et des humidités du sol, la structure du lit de semence résultant du nombre, de la taille et de la distribution spatiale des agrégats du sol, et l'effet du tassement du sol et de la croûte de battance du sol résultant de l'interaction entre la température de l'air et l'intensité des précipitations) ; ii) les caractéristiques des semences et des plantules des espèces étudiées ; et iii) le type de culture précédente ainsi que le travail ou non du sol), qui influencent les conditions physiques du lit de semence.

Les simulations de SIMPLE sont effectuées au niveau de la graine individuelle, répétées 1000 fois, afin de prédire les variables de sortie suivantes : cinétique de germination et d'émergence, pourcentage final de germination et d'émergence, causes de non-émergence, dues soit à (i) la non-germination, et (ii) la mort des plantules, résultant d'un stress hydrique post-germination et/ou d'un stress mécanique (mottes, compaction ou croûte de battance).