Phéromones, IA et agriculture de précision : comment l’accord Provivi–Syngenta au Brésil annonce une nouvelle ère de protection des cultures plus durable.
Quand un ver tropical coûte des centaines de millions
Au Brésil, la chenille légionnaire d’automne (Fall Armyworm, FAW) coûte chaque année des centaines de millions de dollars aux producteurs de maïs, de soja et d’autres grandes cultures. C’est l’un des ravageurs les plus surveillés de la planète… et malgré des années d’insecticides et de OGM, il continue de gagner du terrain.
La récente annonce d’un accord exclusif entre Provivi et Syngenta pour diffuser une solution à base de phéromones contre la FAW au Brésil est plus qu’une simple news business. C’est un signal fort : les modèles de protection des cultures basés uniquement sur la chimie de synthèse arrivent en bout de course. Les solutions biologiques, pilotées par les données et l’intelligence artificielle, prennent le relais.
Pour l’agriculture française et européenne, cette histoire est riche d’enseignements. Elle montre comment on peut réduire les insecticides, sécuriser les rendements et préparer une agriculture plus résiliente… à condition de combiner biocontrôle, agriculture de précision et IA.
1. Ce qui se joue vraiment dans l’accord Provivi–Syngenta
L’accord signé au Brésil donne à Syngenta l’exclusivité de la distribution d’une nouvelle génération de phéromones pulvérisables développées par Provivi pour lutter contre la chenille légionnaire d’automne dans les grandes cultures.
L’essentiel à retenir :
- Provivi fournit l’actif biologique : un mélange de trois phéromones qui perturbe l’accouplement du ravageur (on parle de confusion sexuelle ou mating disruption).
- Syngenta prend en charge la distribution, l’accompagnement technique et le conseil agronomique auprès des agriculteurs brésiliens.
- Les essais menés par Provivi et Syngenta montrent jusqu’à 5 % de gain de rendement en moyenne, avec une réduction de la pression du ravageur.
En clair : on ne cherche plus à tuer l’insecte, mais à casser son cycle de reproduction de manière ciblée, sans toucher la faune auxiliaire ni saturer les parcelles d’insecticides.
« Fall Armyworms are getting more and more difficult to control […]. The effectiveness of both biotech traits and insecticides continue to dwindle. » – Corey Huck, CEO de Provivi
Ce changement de paradigme est précisément le terrain de jeu idéal de l’intelligence artificielle dans l’industrie agroalimentaire : décider où, quand et comment appliquer ces solutions biologiques pour maximiser l’impact économique et environnemental.
2. Comment fonctionnent les phéromones… et pourquoi l’IA les rend beaucoup plus efficaces
La technologie de Provivi repose sur un principe simple : imiter les signaux chimiques sexuels émis par les femelles. Les mâles sont désorientés, ne trouvent plus leurs partenaires, les accouplements chutent, et la population du ravageur s’effondre progressivement.
2.1. Un mode d’action adapté aux grandes cultures
Jusqu’à récemment, les phéromones étaient plutôt utilisées en vergers ou en cultures à forte valeur (pommier, vigne, etc.), souvent via des diffuseurs manuels. Le frein majeur en grandes cultures : le coût et la logistique sur des milliers d’hectares.
Provivi a travaillé sur deux leviers :
- Bioproduction à grande échelle pour faire baisser le coût des phéromones.
- Formulation pulvérisable compatible avec le matériel d’épandage classique.
Résultat : la confusion sexuelle devient économiquement crédible pour des cultures de masse comme le maïs ou le soja.
2.2. Où l’IA change la donne
Même avec un produit performant, tout se joue sur le timing et la localisation. C’est exactement le type de problème où l’IA excelle.
Couplée aux phéromones, l’IA permet :
- Prévision des vols de ravageurs à partir :
- des pièges connectés (captation en temps réel du nombre de mâles piégés),
- des données météo (température, humidité, pluviométrie),
- des historiques d’infestations.
- Cartographie de risque parcellaire : les algorithmes combinent imagerie satellite ou drone, état de la végétation, type de sol, rotation des cultures, pour identifier les zones les plus exposées.
- Recommandations d’intervention : quel jour traiter, quelle dose, sur quelles parcelles, et comment adapter le programme de protection intégrée.
La réalité est plus simple qu’on ne le croit :
Les phéromones font le « travail biologique », l’IA fait le « travail de décision ».
Pour un coopérateur ou un groupe agroalimentaire, c’est là que la valeur naît : moins de traitements inutiles, une meilleure stabilité de rendement et une traçabilité fine pour répondre aux attentes RSE et réglementaires.
3. Ce que l’exemple brésilien annonce pour l’agroalimentaire français
La chenille légionnaire d’automne est déjà présente en Afrique, en Asie, et progresse avec le réchauffement climatique. L’Europe n’est pas à l’abri, et la pression réglementaire sur les pesticides ne va pas s’alléger.
Pour la France, l’accord Provivi–Syngenta illustre trois tendances lourdes :
3.1. Le biocontrôle devient une brique centrale de l’agriculture de précision
Phéromones, macro-organismes, micro-organismes, extraits de plantes… Le biocontrôle n’est plus un « complément vert », c’est un pilier de la stratégie phytosanitaire.
L’IA permet de :
- choisir le bon produit (biologique ou chimique) au bon moment selon le niveau de risque,
- simuler différents scénarios d’attaques de ravageurs,
- optimiser les mélanges et les séquences de traitement dans une logique de gestion de résistance.
Ce qu’on voit au Brésil avec la FAW pourrait demain concerner en France :
- la pyrale et la sésamie du maïs,
- certains lépidoptères en colza,
- des ravageurs de la vigne ou des fruits Ă noyau.
3.2. L’IA comme outil de pilotage pour les acteurs agroalimentaires
Les industriels agroalimentaires, les coopératives et les négoces ont un intérêt direct à stabiliser les volumes et la qualité des matières premières.
Concrètement, les outils d’intelligence artificielle dans l’industrie agroalimentaire peuvent :
- agréger les données de milliers de parcelles (surfaces, ravageurs, météo, historique d’attaque),
- calculer un indice de risque ravageur par bassin de collecte,
- recommander des programmes de protection intégrée combinant chimie, biocontrôle et pratiques agronomiques,
- suivre l’impact en temps réel sur les rendements et la qualité des récoltes.
Résultat : moins d’aléas dans la chaîne d’approvisionnement, un argument fort en matière de durabilité et de sécurité alimentaire, et des rapports RSE basés sur des données mesurables.
3.3. Une opportunité de différenciation pour la filière française
La France se positionne déjà comme un acteur majeur du biocontrôle et de l’agriculture de précision. Le chaînon manquant, c’est souvent l’industrialisation : passer d’initiatives pilotes à des programmes de filière structurés.
S’inspirer de la logique Provivi–Syngenta, c’est :
- encourager des partenariats entre biotech, coopératives et grands groupes agroalimentaires,
- intégrer systématiquement des briques d’IA pour passer de la simple « bonne pratique » au pilotage data-driven,
- communiquer auprès des distributeurs et des consommateurs sur un usage responsable des intrants.
4. Comment un agriculteur ou une coopérative peut s’y préparer dès maintenant
On n’a pas besoin d’attendre que la FAW s’installe en Nouvelle-Aquitaine pour agir. Plusieurs éléments du modèle brésilien sont transposables dès aujourd’hui en France.
4.1. Structurer la donnée au niveau de l’exploitation
Un programme de protection intégrée piloté par l’IA repose sur une base solide de données. À l’échelle de l’exploitation, cela signifie :
- centraliser les historiques de rendements, interventions phytosanitaires, observations de ravageurs,
- équiper quelques parcelles en capteurs simples (stations météo connectées, pièges à phéromones avec comptage automatique, voire drone partagé via la coopérative),
- commencer à travailler avec des outils de gestion parcellaire capables d’exporter les données vers des solutions d’analyse avancée.
L’objectif n’est pas d’être « 100 % numérique » du jour au lendemain, mais de construire le socle de données qui permettra aux algorithmes de produire des recommandations utiles.
4.2. Tester des solutions de biocontrĂ´le avec un suivi rigoureux
La leçon de Provivi, c’est la preuve par les essais : plusieurs années de tests ont permis de démontrer un gain moyen de 5 % de rendement.
En France, un agriculteur ou une coopérative peut :
- mettre en place des parcelles de démonstration biocontrôle vs programme standard,
- mesurer précisément :
- le niveau d’attaque des ravageurs,
- les rendements et la qualité de récolte,
- les coûts de protection phytosanitaire,
- partager ces données avec un partenaire tech ou une start-up IA pour construire des modèles prédictifs adaptés à la région.
L’important, c’est de sortir du « ressenti » et d’entrer dans la mesure objective.
4.3. Construir des partenariats filière
L’exemple brésilien le montre bien : un acteur seul ne peut pas transformer une stratégie de protection des cultures à grande échelle.
Pour la France, les combinaisons gagnantes ressemblent souvent Ă Â :
- start-up IA + acteur du biocontrôle + coopérative : décision agronomique, solution biologique, accès au terrain,
- groupe agroalimentaire + réseau de producteurs + intégrateur de données : sécurisation des volumes, cahiers des charges durables, tableaux de bord unifiés.
C’est ce type de montage qui permet de passer de quelques exploitations pilotes à des bassins de production entiers alignés sur les mêmes objectifs.
5. Pourquoi ce mouvement est stratégique pour l’avenir de l’IA agroalimentaire
L’accord Provivi–Syngenta au Brésil n’est pas un cas isolé : il illustre un mouvement plus large où biologie et numérique avancent main dans la main.
Pour la série « Intelligence Artificielle dans l’Industrie Agroalimentaire », cet exemple montre trois choses essentielles :
- L’IA a besoin de cas d’usage concrets. Optimiser l’usage d’une phéromone contre un ravageur clé, avec un ROI mesurable (5 % de rendement en plus), parle beaucoup plus aux agriculteurs qu’un discours général sur la « transformation digitale ».
- Les solutions les plus efficaces combinent biocontrôle et données. Ni la biologie seule, ni l’IA seule ne suffisent ; c’est leur combinaison qui permet de réductions d’intrants, une meilleure résilience et une meilleure image auprès des consommateurs.
- Les accords industriels structurants sont des accélérateurs. En France, plus vite des partenariats comparables se mettront en place, plus vite la filière pourra répondre aux enjeux : climat, souveraineté alimentaire, exigences sociétales.
Pour les acteurs français – agriculteurs, coopératives, industriels agroalimentaires – la question n’est plus « si » mais comment intégrer ces approches.
La prochaine étape ? Identifier vos ravageurs prioritaires, vos données disponibles, vos partenaires potentiels, et bâtir un premier projet IA + biocontrôle sur une culture clé. Ceux qui commenceront en 2026 auront une longueur d’avance quand ces modèles deviendront la norme.