La gestion de l’herbe dans une exploitation d’élevage suppose un savoir-faire particulier. L’éleveur doit organiser un parcellaire et un circuit de pâturage qui permettent de déplacer les animaux pour leur offrir constamment une herbe de qualité. La gestion des surfaces en herbe demande donc des capacités d’anticipation, d’observation et d’ajustement, puisque les conditions météorologiques ne sont jamais identiques d’une année sur l’autre.

Pour apprendre aux éleveurs à acquérir un savoir-faire « herbager », deux stratégies complémentaires sont possibles : favoriser les échanges d’expériences et de savoir-faire en organisant des groupes de formation et transmettre des connaissances scientifiques aux éleveurs sur le fonctionnement des couverts herbagers.

Le travail effectué sur le modèle INRA s’inscrit donc dans une stratégie de recherche d’outils d’aide à la décision. L’objectif de l’étude était de déterminer si ce modèle pouvait simuler correctement l’accumulation de biomasse observée sur ces parcelles. Si tel était le cas, ceci permettrait d’effectuer des estimations de croissance ou de biomasse présente sur des espaces importants en utilisant les données de météo spatialisée.

L'étude confirme, d’une part, qu’il est difficile de modéliser simplement la production d’une communauté végétale complexe. La quantité de variables nécessaires au fonctionnement de ce modèle est en effet un frein à son utilisation en situation de conseil. D’autre part, l’étude montre qu’il est difficile de mettre au point des protocoles de mesures de validation en exploitation agricole en raison de la grande diversité intra parcellaire.

La mise en œuvre d’un modèle complexe, pourtant fondé sur la biologie des graminées n’a pas permis de remplir le but fixé : prédire des croissances à l’échelle parcellaire pour de courtes durées. Son utilisation en situation de conseil semble donc actuellement difficile.

En revanche, d'autres utilisations apparaissent possibles. Le modèle peut par exemple donner des tendances de pousse ou d’accumulation de biomasse à l’échelle d’un canton ou d’une petite région agricole. De telles simulations pourraient mettre à profit la spatialisation des données météorologiques pour produire des cartes de pousse de l’herbe valables à ces échelles. Ces cartes pourraient être modulées par différentes hypothèses de réserve hydrique ou de conduite de la fertilisation. Une autre possibilité serait d'utiliser le modèle à des fins de bilan de l’année écoulée ou de prospective, en modélisant des scénarios climatiques.

Au-delà des utilisations possibles du modèle, une grande quantité de données de croissances, de masse volumique d’herbe, d’indices de nutrition ou de valeurs alimentaires de l’herbe récoltée sont disponibles, ainsi que des données permettant d’interpréter leur évolution (météorologie, calendriers de pâturage, types de sol, relevés floristiques…). Ces dernières peuvent donc être sources de production de connaissances et de référentiels pour le conseil.

L'étude avait pour objectif de tester les possibilités d’utilisation de modèles « Fougère » en Normandie. Pour cela, les mesures réalisées dans le cadre de l’observatoire de l’herbe mis en place dans les 5 départements normands ont été comparées aux valeurs calculées par les modèles.

Au terme de cette étude, l’utilisation d’un modèle « Fougère » pour prédire la pousse de l’herbe en conditions normandes est apparu possible. La précision du modèle n’est pas toujours très élevée, mais les données manquantes associées aux difficultés rencontrées sur le terrain pour réaliser les mesures ont nettement contribué à accroître la variabilité des résultats et réduire la précision apparente du modèle.

Si l’utilisation d’un tel modèle n’est pas adaptée pour une prévision fine du rendement à l’échelle de la parcelle, il permet toutefois d’obtenir des valeurs repères à l’échelle d’une petite région. Il peut notamment faire apparaître les différences de pousse de l’herbe entre secteurs, liées principalement aux conditions pédo-climatiques. Il semble alors tout à fait envisageable de l’utiliser comme support pour conseiller les éleveurs à prendre les décisions nécessaire pour une meilleure conduite de leurs prairies.

Dans cette perspective, il serait intéressant, au cours d’une ou plusieurs campagnes à venir, de confronter les valeurs observées sur un nombre plus important de sites répartis sur l’ensemble de la Normandie aux valeurs calculées par le modèle synthétique, et tester ainsi sa validité en « grandeur réelle ».

Les indicateurs les plus importants pour le positionnement d'un élevage qui souhaiterait piloter son système fourrager sont la variation d'effectifs, la variation de taux (rapport TB – TP, comparaison du TB ou du TP par période) et le taux d’urée (mesure tank, mesure sur le lait produit/VL, par groupe de VL : Primipare – Multipare – Début lactation – 100 jours lactation, % de chute par rapport au contrôle n-1 sur VL à 240 jrs de lactation, densité de ration : vérifier adéquation entre production et système, niveau de production : en relation avec des indicateurs de pâturage, qualité du lait : taux cellulaire moyen avec chiffrage économique).

Les travaux ont permis d'obtenir, en complément de l’outil technique sur la pousse de l’herbe, des outils récolte de l’herbe permettant d’effectuer un calcul technico-économique et des comparaisons sur le matériel de récolte de l’herbe nécessaire à l’exploitation. En fonction du mode de valorisation de l’herbe sur une exploitation agricole, les différentes chaînes de récolte de l’herbe peuvent être optimisées. Cela permet de mettre en cohérence les choix techniques, économiques et temps de travail.

Pour la récolte de l’herbe, il est nécessaire de pouvoir comparer les chantiers individuels et collectifs tant en terme de coûts qu’en terme de temps. L’estimation des prévisions de fauche, pour les chantiers de foin ou d’ensilage par exemple, doivent être en cohérence avec les équipements et l’organisation. Les outils mis au point donnent des simulations à l’échelle de l’exploitation mais aussi des chantiers organisés collectivement.