{"id":8004,"date":"2026-05-04T10:55:43","date_gmt":"2026-05-04T08:55:43","guid":{"rendered":"https:\/\/biova-france.fr\/?page_id=8004"},"modified":"2026-05-04T11:02:20","modified_gmt":"2026-05-04T09:02:20","slug":"elementor-8004","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/biova-france.fr\/en\/elementor-8004\/","title":{"rendered":"Elementor #8004"},"content":{"rendered":"
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Comment d\u00e9tecter les maladies des plantes avant qu'il ne soit trop tard ? <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Le projet DISRUPP combine drones, satellites et analyses ADN pour r\u00e9volutionner le diagnostic phytosanitaire<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Chaque ann\u00e9e, les maladies des plantes causent des pertes consid\u00e9rables dans les exploitations agricoles fran\u00e7aises et mondiales. Champignons, bact\u00e9ries, virus, oomyc\u00e8tes, les bioagresseurs qui s’attaquent aux cultures sont nombreux, souvent invisibles \u00e0 l’\u0153il nu, et parfois d\u00e9vastateurs lorsqu’ils ne sont d\u00e9tect\u00e9s que trop tard. Face \u00e0 cette r\u00e9alit\u00e9, les agriculteurs disposent aujourd’hui d’outils de diagnostic performants, mais qui montrent leurs limites dans des situations de plus en plus complexes. Le projet DISRUPP propose une approche radicalement nouvelle : combiner l’imagerie a\u00e9rienne par drone et satellite avec une analyse compl\u00e8te de l’ADN pr\u00e9sent dans les plantes, ceci afin d\u2019y d\u00e9tecter pr\u00e9cocement et de mani\u00e8re pr\u00e9cise l\u2019apparition d\u2019un foyer de maladie, quel qu\u2019il soit, au champ.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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1. Comment d\u00e9tecte-t-on les maladies des plantes aujourd'hui ?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Les tests ADN cibl\u00e9s : un standard de r\u00e9f\u00e9rence<\/span><\/h2>

Depuis plusieurs d\u00e9cennies, le diagnostic phytosanitaire s’appuie sur des m\u00e9thodes mol\u00e9culaires cibl\u00e9es, au premier rang desquelles la PCR (<\/span>R\u00e9action de polym\u00e9rase en chaine<\/span><\/i>) et sa variante quantitative, la qPCR. Ces techniques permettent de d\u00e9tecter la pr\u00e9sence d’un organisme pathog\u00e8ne dans un \u00e9chantillon v\u00e9g\u00e9tal en amplifiant une s\u00e9quence d’ADN sp\u00e9cifique \u00e0 cet organisme. R\u00e9sultat : une sensibilit\u00e9 remarquable, capable de d\u00e9tecter des quantit\u00e9s infimes de mat\u00e9riel g\u00e9n\u00e9tique pathog\u00e8ne, et une sp\u00e9cificit\u00e9 \u00e9lev\u00e9e qui limite les faux positifs.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Pour faire simple, la PCR fonctionne comme un moteur de recherche tr\u00e8s pr\u00e9cis : on lui soumet une requ\u00eate : \u00ab\u00a0est-ce que ce champignon est pr\u00e9sent dans cet \u00e9chantillon ?\u00a0\u00bb\u00a0 et elle r\u00e9pond oui ou non avec une grande fiabilit\u00e9. Ces m\u00e9thodes sont aujourd’hui le standard des laboratoires d’analyse et des organismes de surveillance sanitaire des cultures.<\/span><\/p>

Leur limite est inh\u00e9rente \u00e0 leur fonctionnement : pour chercher un pathog\u00e8ne, il faut d\u00e9j\u00e0 savoir qu’il existe et qu’il est susceptible d’\u00eatre pr\u00e9sent. Face \u00e0 un pathog\u00e8ne \u00e9mergent, une esp\u00e8ce rare ou une combinaison d’agents pathog\u00e8nes inattendus, la PCR ne peut rien d\u00e9tecter si la bonne \u00ab\u00a0requ\u00eate\u00a0\u00bb n’a pas \u00e9t\u00e9 formul\u00e9e au d\u00e9part. Par ailleurs, cette recherche est restreinte aux pathog\u00e8nes s\u00e9quenc\u00e9s, (pr\u00e9sents dans les bases de donn\u00e9es) et aux souches d\u00e9j\u00e0 connues.<\/span><\/p>

L’imagerie a\u00e9rienne : surveiller les champs depuis le ciel<\/span><\/h2>

Parall\u00e8lement, une autre r\u00e9volution s’est op\u00e9r\u00e9e dans les pratiques agricoles : l’essor de l’imagerie par drone et par satellite. Ces technologies permettent de survoler des parcelles enti\u00e8res et de capter des informations spectrales invisibles \u00e0 l’\u0153il nu, notamment dans les longueurs d’onde de l’infrarouge, particuli\u00e8rement r\u00e9v\u00e9latrices de l’\u00e9tat de sant\u00e9 des v\u00e9g\u00e9taux.<\/span><\/p>

Concr\u00e8tement, une plante stress\u00e9e peut modifier sa fa\u00e7on de r\u00e9fl\u00e9chir la lumi\u00e8re bien avant que des sympt\u00f4mes visibles n’apparaissent. L’imagerie multispectrale capte ces modifications pr\u00e9coces et permet de cartographier les zones d’une parcelle \u00e0 probl\u00e8me. C’est un outil puissant pour surveiller de grandes surfaces rapidement, prioriser les interventions et suivre l’\u00e9volution d’une culture tout au long de la saison.<\/span><\/p>

Mais cette approche se heurte \u00e0 une limite fondamentale : elle d\u00e9tecte un signal, pas une cause. Une anomalie spectrale peut r\u00e9sulter d’un stress hydrique, d’une carence en nutriments, d’une attaque fongique ou d’une infection bact\u00e9rienne. Autrement dit, l’image pointe un probl\u00e8me mais sans dire lequel. Sans confirmation biologique, le diagnostic reste incomplet et la d\u00e9cision agronomique incertaine.<\/span><\/p>

Le foss\u00e9 entre ce qu’on voit et ce que l’on sait<\/span><\/h2>

On se retrouve donc avec deux outils puissants mais dont les angles morts sont compl\u00e9mentaires. L’imagerie d\u00e9tecte sans identifier l\u00e0 o\u00f9 la PCR identifie sans d\u00e9tecter. Ce foss\u00e9 entre signal ph\u00e9notypique (ce que la plante montre) et identification biologique (ce qui cause r\u00e9ellement le probl\u00e8me) est le verrou scientifique central que le projet DISRUPP se propose de lever.<\/span><\/p>



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3. Les d\u00e9fis scientifiques du projet\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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L’ADN de la plante noie celui des pathog\u00e8nes<\/span><\/h2>

Le s\u00e9quen\u00e7age m\u00e9tag\u00e9nomique appliqu\u00e9 aux plantes se heurte \u00e0 un probl\u00e8me biologique fondamental : dans un tissu v\u00e9g\u00e9tal, l’ADN de la plante elle-m\u00eame repr\u00e9sente la grande majorit\u00e9 du mat\u00e9riel g\u00e9n\u00e9tique extrait. Les pathog\u00e8nes : champignons, bact\u00e9ries, virus ne constituent qu’une fraction infime du total s\u00e9quenc\u00e9. C’est comme chercher une aiguille dans une botte de foin, o\u00f9 la botte repr\u00e9sente 99 % de ce qu’on lit.<\/span><\/p>

Plus l’infection est pr\u00e9coce, plus cette fraction pathog\u00e8ne est faible et plus la d\u00e9tection est difficile. C’est pr\u00e9cis\u00e9ment dans ces situations pr\u00e9coces, l\u00e0 o\u00f9 le diagnostic est le plus pr\u00e9cieux, que le d\u00e9fi technique est le plus grand.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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La pr\u00e9cision du s\u00e9quen\u00e7age long-read<\/span><\/h2>

La technologie Nanopore pr\u00e9sente un taux d’erreur de lecture plus \u00e9lev\u00e9 que les m\u00e9thodes de s\u00e9quen\u00e7age classiques. Ces erreurs, distribu\u00e9es al\u00e9atoirement le long des fragments lus, compliquent l’identification pr\u00e9cise des esp\u00e8ces, surtout lorsque deux organismes sont phylog\u00e9n\u00e9tiquement proches, c’est-\u00e0-dire tr\u00e8s similaires sur le plan g\u00e9n\u00e9tique. DISRUPP doit donc d\u00e9velopper des m\u00e9thodes d’analyse capables de corriger ou de tol\u00e9rer ces impr\u00e9cisions pour produire des diagnostics fiables.<\/span><\/p>

Relier image et biologie : un d\u00e9fi interdisciplinaire<\/span><\/h2>

Le verrou le plus complexe du projet n’est pas technologique, il est scientifique. Comment \u00e9tablir avec certitude qu’une anomalie d\u00e9tect\u00e9e sur une image est bien caus\u00e9e par le pathog\u00e8ne identifi\u00e9 dans l’ADN du pr\u00e9l\u00e8vement correspondant ? Les plantes sont soumises \u00e0 des stress multiples et simultan\u00e9s. Une m\u00eame signature spectrale peut correspondre \u00e0 des causes biologiques tr\u00e8s diff\u00e9rentes. Distinguer corr\u00e9lation et causalit\u00e9 dans ce contexte n\u00e9cessite une approche rigoureuse qui mobilise \u00e0 la fois l’agronomie, la biologie mol\u00e9culaire et l’informatique. C’est la dimension fondamentalement interdisciplinaire du projet.<\/span><\/p>

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4. Ce que DISRUPP change concr\u00e8tement<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En produisant des donn\u00e9es m\u00e9tag\u00e9nomiques directement issues du terrain et non en conditions de laboratoire contr\u00f4l\u00e9es, DISRUPP g\u00e9n\u00e8re un type de donn\u00e9es rare et pr\u00e9cieux pour la communaut\u00e9 scientifique. Ces donn\u00e9es permettront de mieux comprendre la r\u00e9alit\u00e9 des communaut\u00e9s microbiennes qui vivent dans et autour des plantes cultiv\u00e9es, et d’alimenter de futurs travaux en phytopathologie et en \u00e9cologie microbienne.<\/span><\/p>

En couplant syst\u00e9matiquement chaque anomalie d\u00e9tect\u00e9e par imagerie \u00e0 une caract\u00e9risation mol\u00e9culaire de l’\u00e9chantillon correspondant, le projet fournit \u00e9galement une \u00ab\u00a0v\u00e9rit\u00e9 terrain\u00a0\u00bb biologique qui manquait jusqu’ici aux mod\u00e8les d’interpr\u00e9tation des images a\u00e9riennes. Cela permettra d’am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de ces mod\u00e8les et de les rendre plus robustes face \u00e0 la diversit\u00e9 des situations agronomiques r\u00e9elles.<\/span><\/p>

Enfin, le projet d\u00e9veloppe des outils bioinformatiques d\u00e9di\u00e9s : des pipelines d’analyse informatique sp\u00e9cialement con\u00e7us pour traiter les donn\u00e9es complexes du s\u00e9quen\u00e7age Nanopore appliqu\u00e9 aux matrices v\u00e9g\u00e9tales, et qui permettront de r\u00e9duire les d\u00e9lais d’analyse et de rendre les r\u00e9sultats directement exploitables sur le terrain.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Questions fr\u00e9quentes<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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