Dans le cadre d’une thèse CIFRE menée entre UniLaSalle et KUHN, nous étudions comment adapter les réglages d’un semoir monograine en fonction de la variabilité des propriétés physiques du sol au moment du semis. L’objectif global du projet est de développer un modèle de prise de décision en temps réel pour ajuster instantanément les réglages du semoir à partir de données de capteurs embarqués.
En 2026, trois parcelles situées dans la région de Beauvais seront mobilisées pour poursuivre les expérimentations initiées en 2025. Ces essais visent à tester différentes combinaisons de réglages du semoir modifié et à analyser leurs effets sur l’établissement des plantules de maïs, en tenant compte de l’hétérogénéité intra‑parcellaire des sols.
Le/la stagiaire participera à la mise en place des essais, à la collecte et organisation des données (sol, capteurs, implantation des cultures) et contribuera à l’analyse des relations entre propriétés du sol, réglages du semoir et qualité de la germination. Ce stage offre une immersion au cœur de l’agriculture de précision et du développement d’outils d’aide à la décision pour un semis optimisé.