D'un champ de blé dans l'Anhui à une question plus large
Pour les lecteurs hors de Chine, le nom de Xu Congxiang n’est peut-être pas familier. D’après les informations disponibles, il s’agit d’un producteur céréalier originaire du village de Zhanghuai, dans le comté de Taihe, à Fuyang, dans la province de l’Anhui, qui a passé la majeure partie de sa vie à cultiver des champs de blé et de soja. Les habitants de la région surnomment cet agriculteur chevronné « le dictionnaire vivant de l'agriculture », car il tient des carnets de notes, teste des méthodes sur le terrain et explique les concepts agronomiques complexes dans un langage simple, accessible aux agriculteurs voisins.
Son histoire est utile pour un public intéressé par l'agriculture intelligente, non pas parce qu'il s'agit d'une biographie exhaustive, mais parce qu'elle illustre une évolution concrète à laquelle de nombreuses exploitations agricoles sont aujourd'hui confrontées. L'expérience traditionnelle n'a pas disparu des champs. Elle a été consignée par écrit, testée, comparée aux recommandations scientifiques, puis progressivement intégrée aux technologies agricoles modernes telles que la surveillance des cultures, la surveillance des exploitations, la télédétection, les drones et les données numériques de terrain.
Cet article s'appuie sur des faits rapportés dans des publications publiques concernant Xu Congxiang et sa famille. Wewin Smart Agri n'a pas participé aux projets décrits ici, et les exemples cités servent uniquement à illustrer comment les technologies agricoles modernes peuvent permettre de transformer l'expérience acquise sur le terrain en décisions plus rapides et plus quantifiables.
L'expérience traditionnelle a constitué la première base de données de terrain
Les connaissances agricoles de la famille remontent à une époque où le travail des champs reposait largement sur la main-d’œuvre, la mémoire et l’observation répétée. Des rapports publics décrivent comment, après avoir quitté un poste d’enseignant qu’il n’avait occupé que brièvement au début des années 1970, Xu est revenu à l’agriculture parce qu’il souhaitait que les familles locales cultivent davantage de céréales. À cette époque, les agriculteurs disposaient encore de peu d’outils scientifiques ; une loupe, une bouilloire, des ouvrages agricoles empruntés et des cahiers faisaient donc partie de son équipement de travail.
Ces carnets avaient toute leur importance, car ils permettaient de transformer l’expérience quotidienne sur le terrain en données consignées. Cet agriculteur chevronné observait la croissance des cultures pendant la journée et étudiait à la lueur d’une lampe la nuit, cherchant des moyens d’augmenter les rendements de blé et de gérer les cultures de soja dans des conditions difficiles. Il résumait des règles pratiques concernant le labour profond, l’irrigation, le calendrier d’épandage des engrais, la vigueur des semis et la reprise des cultures dans des rimes simples que les villageois pouvaient retenir.
Pour un exploitant agricole moderne, cette phase initiale ressemble étonnamment à la première étape de l’agriculture de précision. Les données n’étaient pas numériques, mais elles présentaient une certaine structure : stade de croissance des cultures, état du sol, stress climatique, vigueur des semis et réaction suite à une intervention de gestion. Les technologies agricoles modernes ne remplacent pas ce type d’observation ; elles offrent aux producteurs céréaliers expérimentés un moyen plus rapide et plus cohérent de les recueillir.
La science a fait son entrée dans le monde agricole grâce aux expériences et aux hommes
La suite de l'histoire n'a pas consisté en la création d'une application ou d'un tableau de bord, mais en une collaboration avec des agronomes et des instituts de recherche agricole. Selon des rapports publics, en 2007, l'exploitation agricole a invité au village des experts issus d'académies provinciales et municipales des sciences agricoles, transformant ainsi la cour d'une maison familiale en un lieu où les agriculteurs locaux pouvaient bénéficier des conseils de spécialistes.
Cette initiative a redéfini la notion d’expérience. Au lieu de se fier uniquement à ce qu’un agriculteur avait observé au cours d’une seule saison, le village a commencé à comparer les variétés, à tester différentes méthodes et à suivre les conseils d’experts pour déterminer ce qui devait être adopté à plus grande échelle. Des rapports font état de la sélection de plus de 20 variétés de blé et de la mise au point d’une variété de soja connue sous le nom de « Taifeng n° 6 », ainsi que de champs à haut rendement qui ont battu les records de rendement dans la province d’Anhui. Des recherches similaires sur l’amélioration du blé sont également menées par l’ICentre international pour l'amélioration du maïs et du blé (CIMMYT), l'un des principaux organismes de recherche agricole au monde, qui se consacre à l'amélioration de la productivité du blé et à l'agriculture durable.
C'est le lien entre l'agriculture traditionnelle et l'agriculture de précision. La question posée par un agriculteur donne lieu à un essai. Un essai devient une méthode reproductible. Une méthode reproductible permet ensuite à une coopérative, à une exploitation familiale ou à un prestataire de services de l'appliquer à plus grande échelle, avec moins d'approximations.
Les risques météorologiques ont transformé l'expérience en stratégie de planification
L'un des épisodes les plus marquants mentionnés dans les rapports publics est celui des fortes précipitations qui ont touché la région de Huang-Huai en 2003. Un vaste champ de démonstration de soja a été inondé, et la famille a collaboré avec les responsables locaux du village pour drainer l'eau et protéger les jeunes plants. L'exploitation est également passée d'une fertilisation par les racines à une fertilisation foliaire afin d'aider les plants de soja à se remettre des inondations.
La leçon à en tirer ne se résume pas au simple fait qu’un agriculteur a travaillé dur malgré les intempéries. Cette approche s’inscrit dans la lignée de la Agriculture numérique de la FAO Une initiative qui met l'accent sur l'utilisation des technologies numériques et des données pour améliorer la prise de décision dans le domaine agricole. Ce sont en effet les risques météorologiques qui ont imposé un changement de gestion. Dans l’agriculture intelligente d’aujourd’hui, la surveillance météorologique aide les exploitations agricoles à détecter plus tôt les précipitations, la température, l’humidité, le vent et les conditions propices aux maladies, afin qu’une équipe puisse prendre des décisions en matière de drainage, de pulvérisation, d’irrigation ou d’accès aux champs avant que les dégâts ne deviennent évidents.
Un guide pratique Système de surveillance météorologique Cela commence souvent par l'installation d'une station météorologique automatique et de capteurs agricoles à proximité de la zone de culture. Les capteurs de température et d'humidité, les pluviomètres, les anémomètres et d'autres capteurs environnementaux aident les exploitants agricoles modernes à anticiper les épidémies, à planifier l'irrigation, à réduire les risques liés aux conditions météorologiques et à adapter la gestion des cultures avant que le stress ne devienne visible au niveau du couvert végétal. La valeur ne réside pas dans la donnée en soi, mais dans la décision qu’elle permet de prendre, comme retarder une pulvérisation en cas de vent fort ou préparer l’irrigation après une période de sécheresse et de chaleur.
Selon des rapports publics, le rendement en soja du village cette année-là a ensuite été vérifié par des experts agricoles et s'est avéré être l'un des plus élevés pour les cultures de soja d'été dans la région de Huang-Huai. Ce fait doit être cité avec prudence dans tout article publié, mais le fond du propos est clair : ce n’est pas parce qu’une exploitation agricole passe au numérique que les conditions météorologiques deviennent gérables. Elles deviennent plus gérables lorsque l’observation, les prévisions, les mesures d’intervention et les mesures de suivi sont reliées entre elles.
Surveiller les ravageurs avant qu'ils ne deviennent un problème à l'échelle du champ
Dans le cadre de la phase récente de l'exploitation de démonstration, les rapports publics décrivent la mise en place de systèmes de surveillance intelligents, notamment des stations de surveillance visibles sur le terrain pour détecter les maladies et les ravageurs, ainsi qu'un système automatique de surveillance et d'alerte pour la tache brune du blé. Les rapports mentionnent également des terminaux de télédétection par satellite qui ont permis d'améliorer la précision des alertes relatives aux ravageurs et aux maladies, ainsi que la protection des cultures par drone et les machines de semis guidées par le système Beidou.
Pour les exploitations agricoles, un système de surveillance des ravageurs est précieux, car la pression exercée par ces derniers est rarement uniforme. La surveillance automatique des ravageurs permet de détecter l’activité des insectes, les conditions propices aux maladies et les zones du champ nécessitant une inspection plus approfondie. Si l’alerte est donnée suffisamment tôt, une exploitation agricole peut éviter des pulvérisations inutiles de pesticides, préserver les conditions favorables aux organismes utiles et améliorer la qualité des cultures en traitant le bon problème au bon moment.
C'est là que les capteurs agricoles deviennent bien plus que de simples appareils installés dans un champ. Les capteurs d'humidité du sol, de température et d'humidité de l'air, de humidité foliaire, de luminosité et autres capteurs environnementaux permettent de comprendre pourquoi une culture est en situation de stress et de déterminer si un risque de ravageurs ou de maladies est lié à l'environnement du champ. Dans l'agriculture connectée (IoT), les données relevées par les capteurs ne deviennent utiles que lorsqu'elles aident un responsable à décider où effectuer une inspection, si un seuil a été atteint et si une opération de protection des cultures par drone doit couvrir l'ensemble de la zone ou une zone ciblée.
Les grandes exploitations agricoles, les vergers et les zones agricoles isolées ont souvent besoin d’un réseau de capteurs LoRa, car la couverture Wi-Fi est limitée au-delà des bâtiments et des cours. La technologie LoRa permet une communication à longue portée entre les capteurs agricoles et les passerelles tout en consommant très peu d’énergie, ce qui est utile lorsque les appareils restent sur le terrain pendant de longues périodes. Pour la surveillance des cultures et des exploitations agricoles, cette connexion discrète permet de transmettre en continu les données relatives au sol, à la météo et aux ravageurs, sans exiger de chaque champ qu’il se comporte comme un réseau de bureau.
La télédétection offre une vue que l'agriculteur ne peut pas avoir depuis la crête
Un agriculteur qui parcourt son champ d'un œil averti peut repérer la couleur des feuilles, la verse, les fissures du sol et les zones gorgées d'eau. Ce qui est plus difficile à percevoir depuis les crêtes, ce sont les variations sur des centaines, voire des milliers de mu, surtout lorsque les terres sont gérées par une coopérative ou une exploitation familiale. C'est pourquoi la télédétection par satellite a pris une importance croissante dans le cadre de la transition générale vers les technologies agricoles modernes.
Les rapports publics évoquent les terminaux de télédétection par satellite dans le cadre de l'alerte aux maladies et aux ravageurs. Dans le cadre plus large d'un processus d'agriculture de précision, la télédétection par satellite peut aider à identifier les différences de croissance des cultures, les signes de stress et les zones qui méritent une inspection plus approfondie sur le terrain. Elle ne fournit pas à elle seule une vision complète de la situation, mais elle peut indiquer à un exploitant agricole où porter son attention.
Cela concerne autant les prestataires de services que les agriculteurs. Lorsqu’une coopérative doit planifier des inspections, des applications de pesticides, des contrôles d’irrigation ou la préparation des récoltes, une indication basée sur une carte permet de réduire les angles morts. C’est toujours l’agriculteur qui interprète cette indication, mais celle-ci réduit le délai entre la détection d’un problème sur le terrain et la prise d’une décision de gestion.
Les drones, la navigation et l'irrigation permettent de concrétiser les décisions
Selon des informations rendues publiques, le petit-fils de Xu, Xu Xudong, aurait déclaré que son grand-père avait incité la famille à acheter des drones et à améliorer rapidement les infrastructures agricoles. Ce détail peut paraître anodin, mais il illustre un véritable changement dans le monde agricole. En effet, une fois qu’un risque a été identifié grâce à la surveillance, l’exploitation agricole a encore besoin d’outils capables d’intervenir au bon moment et au bon endroit.
La protection des cultures par drone est un moyen de combler cette lacune. Elle permet d’effectuer des pulvérisations en temps opportun lorsque l’accès aux champs est difficile, lorsque la main-d’œuvre est limitée ou lorsque la fenêtre de traitement est étroite. Dans la même logique, les semoirs guidés par le système Beidou, mentionnés dans le rapport public, permettent de réduire les omissions et les semis en double, garantissant ainsi une mise en œuvre plus régulière et plus homogène du plan de semis dans les champs.
L'irrigation intelligente s'inscrit dans cette même chaîne décisionnelle. Les capteurs agricoles, la surveillance météorologique et les capteurs d'humidité du sol fonctionnent de concert pour déterminer si une culture a besoin d'eau, si les précipitations sont susceptibles de couvrir ce besoin et si l'irrigation risquerait d'aggraver la pression des maladies après une période de temps humide. Dans l'agriculture moderne, l'irrigation ne se résume pas à l'apport d'eau ; il s'agit d'adapter les décisions d'irrigation au stade de développement de la culture, à l'état du sol, aux précipitations et au risque de maladies, afin d'utiliser l'eau de manière plus rationnelle.
Une histoire qui s'étend sur trois générations, sans pour autant en faire une biographie
L'histoire familiale confère à cet article une dimension humaine, mais le principal enseignement à en tirer concerne l'évolution du secteur agricole. Les rapports publics décrivent Xu Congxiang comme le représentant de la première génération à s'être attaché à accroître la production céréalière par le biais d'expériences, de démonstrations et de la formation des agriculteurs. Son fils, Xu Jian, est ensuite revenu après avoir travaillé dans le secteur des intrants agricoles ; il s'est lancé dans l'agriculture et a contribué à la création d'une coopérative en 2010.
La troisième génération, Xu Xudong, a grandi au milieu des champs de blé, mais a suivi des études d’architecture avant de revenir chez lui. Selon certaines sources, il aurait contribué à la numérisation des documents manuscrits de son grand-père alors qu’il était encore à l’université ; il est ensuite revenu au village et a fini par devenir président de la coopérative après le décès de son père en 2022. Sa philosophie consiste moins à rechercher le rendement théorique le plus élevé qu’à anticiper les catastrophes, réduire les risques, améliorer la qualité et maintenir la production dans une fourchette stable et raisonnable.
Ce changement générationnel est important pour les chefs de projet et les exploitants agricoles, car l’adoption des technologies se résume rarement à un simple achat. Une génération peut acquérir de l’expérience en travaillant manuellement. Une autre peut organiser les terres, la main-d’œuvre et les services coopératifs. Une génération plus jeune peut associer ces bases à des capteurs agricoles, des systèmes de surveillance météorologique, des systèmes de surveillance des ravageurs, l’irrigation intelligente, la communication LoRa, des produits de marque et une gestion fondée sur les données.
Ce que cela implique pour les technologies agricoles modernes
Ce qu'il faut retenir de ce cas, ce n'est pas que chaque exploitation agricole doive reproduire à l'identique cette liste d'équipements. Ce qu'il faut retenir, c'est que chaque étape a permis de résoudre un problème spécifique : les notes ont permis de pallier le manque d'expérience, les essais agronomiques ont permis de vérifier des hypothèses non validées, un système de surveillance des ravageurs a permis de remédier au retard dans l'alerte, et la télédétection par satellite a permis de mettre en évidence les variations au sein des parcelles.
Pour les visiteurs du site web de Wewin Smart Agri, il s’agit d’une approche concrète de l’agriculture de précision. Les capteurs agricoles doivent apporter des réponses aux questions sur le terrain, et non pas se contenter de générer des chiffres. Un système de surveillance météorologique doit faciliter la prise de décision en matière de drainage, de pulvérisation, d’irrigation et de risques phytosanitaires. La protection des cultures par drone doit être liée aux seuils d’intervention, au stade de développement des cultures et à l’accessibilité des champs, plutôt que d’être considérée comme un service isolé.
Un chef de projet chargé d'évaluer l'application de l'IoT à l'agriculture peut s'inspirer de ce cas pour poser des questions concrètes. Quelles décisions sont prises trop tard ? Quelles observations dépendent trop de l'expérience d'une seule personne ? Quels risques se répètent chaque saison mais sont encore gérés de mémoire ? Quelles données issues de la surveillance des cultures, de la surveillance des exploitations agricoles ou d'un réseau de capteurs LoRa permettraient de modifier le moment, le lieu ou la méthode d'une intervention sur le terrain ?
L'expérience reste déterminante, mais ce sont les données qui permettent de la mettre en pratique
L'expérience relatée dans cet article montre que les technologies agricoles modernes ne marquent pas une rupture totale avec l'agriculture traditionnelle. La couche la plus ancienne reste le savoir-faire acquis sur le terrain : savoir quand les semis sont robustes, quand l’eau devient néfaste, quand il faut modifier le calendrier d’épandage d’engrais, et comment une culture se comporte après avoir subi un stress. La couche plus récente réside dans le fait que ces jugements peuvent désormais s’appuyer sur des capteurs agricoles, des données météorologiques, des images satellites, la surveillance des ravageurs, l’utilisation de drones, l’irrigation intelligente et des machines de précision.
C’est là l’avenir concret de l’agriculture intelligente. Il ne s’agit pas de remplacer l’expérience des agriculteurs par des machines. Il s’agit de transformer cette expérience en décisions plus rapides, plus quantifiables et plus cohérentes, afin que les connaissances acquises au fil des décennies puissent guider l’exploitation de champs plus vastes, la gestion d’équipes plus jeunes et la gestion de saisons de culture incertaines, sans pour autant perdre le discernement qui leur confère toute leur valeur.
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