Le récent développement des méthodes de séquençage permet aujourd’hui d’identifier des variations structurales chez de nombreuses espèces. Chez le maïs, des milliers de grandes insertions et délétions (InDel) de quelques pb à plusieurs centaines de Kbp ont été découvertes entre le génome de référence B73 et de nombreux autres génomes reséquencés. Ces InDel peuvent changer la composition des gènes entre les individus et donc être impliquées dans la variation du phénotype, mais cet effet sur le phénotype reste mal connu. L’objectif de cette thèse était d'étudier la contribution des InDel à l'adaptation, aux variations phénotypiques et aux performances hybrides chez le maïs. Nous avons développé une puce de génotypage des InDel Affymetrix® Axiom® capable de génotyper 105 927 InDel de 35bp à 129,7Kbp. 79 969 de ces InDel ont leur séquences absentes du génome de référence B73 et ont été identifiées par l’assemblage 3 génomes (F2, C103, and PH207). Nous avons sélectionné 61 492 InDel polymorphiques pour génotyper 362 lignées de maïs représentant une large gamme de diversité pour étudier la contribution des InDel à la diversité génétique, l’adaptation et la variation des caractères. Nous avons également génotypé 1 million de SNP à partir de deux puces de génotypage et du génotypage par séquençage pour étudier la complémentarité entre les InDel et les SNP. Qu’ils soient calculés avec les InDel ou les SNP la structuration génétique et les valeurs d’apparentement entre les lignées sont très similaires, ce qui suggère que la plupart des InDel ont suivi la même trajectoire évolutive que les SNP. 51% des InDel ne sont pas en déséquilibre de liaison élevé (>0.8) avec aucun SNP proche donc l’effet de ces InDel n’est donc a priori pas capturé pas des SNP à cette densité. Parmi les 294 régions génomiques associées au phénotype (QTL), 13 nouveaux QTL ont été détectés grâce aux InDel par rapport aux SNP par une approche de génétique d’association (GA). Nous avons détecté un enrichissement en InDel sous sélection entre les lignées tropicales, cornées et dentées par rapport aux SNP, avec 56 sur 188 régions sous sélection détectées avec les InDel. Ces régions contiennent des gènes impliqués dans l’adaptation et/ou la tolérance aux stress. De plus, le plus grand nombre d’associations a été découvert pour la floraison, caractère adaptatif chez le maïs. Ces résultats suggèrent que les InDel sont plus souvent impliquées dans l’adaptation et la tolérance aux stress. Nous avons enfin testé l’effet des InDel sur les performances hybride en analysant un panel de 287 hybrides issus du croisement de 210 lignées tempérées du panel précédent. Nous avons décomposé la variance des performances hybrides en distinguant les effets de dominance et d’additivité pour la floraison femelle (FF), la hauteur (PH) et le rendement (GY). La plus forte part de dominance et d’interaction génotype-environnement a été observée pour le GY et la plus faible pour la FF. L’effet additif et de dominance de 51,844 InDel et 469 267 SNP a été testé pour 4 combinaisons d’environnements par une approche de GA. 78 et 133 QTL avec un effet additif et dominant respectivement ont été identifiés, dont 6 et 11 avec des InDel. 83% de ces QTL ont été identifiés dans une seule combinaison d’environnements. Un des QTL de rendement identifié avec des InDel est situé dans un large cluster d’InDel sur le chromosome 6 et colocalise avec un QTL déjà identifié avec des SNP avec un effet fort dans l’augmentation du rendement sous des températures élevées. L’ajout de l’effet de dominance en plus de l’effet additif permet d’augmenter la précision des prédictions génomiques jusqu’à 5,6% pour le rendement. Cependant, l’ajout du génotypage des InDel en plus de celui des SNP n’a pas permis d’améliorer les prédictions des phénotypes hybrides. / In the last decades, the rapid development of genome sequencing allowed to identify structural variations in many species. In maize, thousands of large insertions and deletions (InDels) from few bp to hundreds of Kbp were discovered by comparing the reference genome B73 and many other resequenced genomes. These InDel sequences can carry genes and therefore be involved in phenotypic variation by changing the gene composition between individuals, but their effect on phenotype was not well studied. The aim of this thesis was to study the contribution of InDels to adaptation, phenotypic variations and hybrid performances in maize. We developed an Affymetrix® Axiom® genotyping array that allowed to genotype 105,947 InDels sequences ranging from 35bp to 129,7Kbp of size. 79,969 out 105,947 sequences of these InDels were not present in B73 reference genome and have been discovered by assembling three genomes (F2, C103, and PH207). We selected 61,492 polymorphic InDels to genotype a 362 maize inbred lines panel representing a broad range of diversity to study the contribution of InDels to genetic diversity, adaptation and trait variation. We also assembled one million of SNPs from two genotyping arrays and genotyping by sequencing to study the complementarity between InDels and SNPs. Genetic structuration and relatedness between inbred lines displayed by SNPs or by InDels were highly similar suggesting that almost all indels and SNPs followed a similar evolutionary trajectory. 51% of InDels were not in high linkage disequilibrium (LD>0.8) with any nearby SNP suggesting that the effect of these InDels was not be well captured using this density of SNP. Thanks to InDels, we detected 13 new quantitative trait loci (QTLs) among 294 QTLs identified for 23 traits by a genome wide association studies (GWAS). Similarly, 56 out 188 regions under selection between tropical, dent and flint maize lines were identified by InDels leading to an enrichment of genomic regions under selection detected by InDels compared to SNPs. These InDels include genes involved in tolerance to biotic and abiotic stress and/or adaptive traits as flowering time. Accordingly, the highest number of associated InDels was found for flowering time. These results suggest that InDels were often involved in adaptation and stress tolerance. In order to study the effect of InDels on hybrid performances, we analyzed a panel of 287 hybrids derived from the crossing of 210 maize temperate inbred lines from the previous panel. We decomposed the variance of female flowering (FF), plant height (PH) and grain yield (GY) by distinguishing the additive and dominant genetic effects. We observed the highest dominance and genotype by environment effects for GY and the lowest for FF. We performed GWAS on this panel by testing additive and dominance effects of 51,844 InDels and 469,267 SNPs on these three traits in 4 different environment combinations. We identified 78 and 133 QTLs with an additive and dominance effect, respectively including 6 and 11 QTLs discovered only by InDels. 83% of all QTLs were found with only one environment combination. One QTL for GY detected with InDels was located in a large cluster of InDels on chromosome 6, previously identified to have a strong effect on GY in heat conditions. We finally used InDels and/or SNPs genotyping to predict hybrid performances. Whereas including a dominance effect in genomic prediction models increased by 1.5 to 5.6% predictive abilities (PA) for GY, including InDels genotyping did not increased PA.

L'objectif de cette thèse est de développer de nouveaux matériaux isolants bio-sourcés pour le bâtiment qui contribuent à réduire leurs impacts environnementaux. Les matériaux développés doivent avoir une faible énergie grise et une faible empreinte carbone. Ils doivent également contribuer à réduire les besoins énergétiques des bâtiments tout en assurant un confort hygrothermique élevé des utilisateurs. Tout d'abord, des matières premières d'origine agricole (chènevottes, anas de lin, paille de blé, paille de colza et rafles de maïs) sont caractérisées d'un point de vue chimique, physique, hygrothermique et mécanique, dans la perspective de développer des composites bio-sourcés destinés à l’isolation des bâtiments. Leur composition chimique se révèle intéressante pour le développement d'un liant vert. Une étude visant à évaluer cette aptitude est donc réalisée. A l'issue de cette dernière, deux liants correspondants à des extractions réalisées sur les rafles de maïs et sur les fines de lin sont retenus. D'autres liants provenant de l’industrie sont également sélectionnés pour la confection de composites. Puis des composites sont fabriqués pour étudier l'influence des granulats, du liant, de la granulométrie des granulats, de la réalisation d'un pré-traitement alcalins des granulats et de la pression de compaction appliquée lors de la mise en œuvre des composites sur leurs performances hygrothermiques ainsi que leurs propriétés mécaniques. Enfin, la résistance à l'immersion accidentelle et à l'humidité ainsi que la réaction au feu des formulations les plus prometteuses sont étudiées. / The aim of this thesis is to develop new bio-based building insulating materials which contribute to reduce their environmental impacts. The developed materials shall have low embodied energy and low carbon footprint. They shall contribute to reduce energy needs of buildings and to ensure high hygrothermal comfort of users. First, raw materials from agricultural resources (hemp shiv, flax shiv, wheat straw, rape straw and corn cobs) are characterized from a chemical, physical, hygrothermal and mechanical point of view, with a aim of developing bio-based composites for the thermal insulation of buildings. Their chemical composition is interesting for the development of green binder. A study to assess this ability is carried out. At the end of the study, two binders corresponding to extractions performed on corn cobs and flax fines are developped. Other binders from industry are also selected for composite production. Then, composites are produced to study the influence of aggregates, binder, granulometry of aggregates, alkaline pre-treatment of aggregates and compaction pressure applied during the processing of composites on their hygrothermal performances and mechanical properties. Finally, the resistance to accidental immersion and humidity and the reaction to fire of the most promising formulations are studied.

La croissance en début de cycle des grandes cultures est principalement influencée par la température et la teneur en eau du sol. Nous avons développé un modèle capable de prédire ces variables grâce à l’utilisation de données climatiques largement disponibles. Des analyses de la sensibilité du modèle nous ont permis d’identifier les composants qui contribuent à son incertitude. Après calibration, une erreur moyenne relative de moins de 10 % est constatée pour la température et la teneur en eau à 30 cm de profondeur.Dans des conditions de semis standard en Suisse, l’émergence du maïs a été mieux prédite en utilisant notre température de sol simulée plutôt que la température de l’air, plus couramment utilisée. Ce travail est une application d’un modèle biophysique complexe à un problème agronomique. Les résultats participeront à l’optimisation de l’effort de sélection des variétés tolérantes au froid. Deux pistes de recherche peuvent être considérées pour des futurs travaux: une meilleure modélisation de l’évaporation et une décomposition de l’émergence. / The beginning of crop growth is influenced by soil temperature and water content near the surface. We have developed a model that predicts the local temperature and water content surrounding the seed using easily available meteorological data. Our global sensitivity analysis helped us identify the components of the model with the largest contribution to the output uncertainty. After calibration, the model showed less than 10 % relative error for temperature and water content at 30 cm. In standard sowing conditions in north-western Switzerland, the emergence was better predicted when using our simulated seed bed temperature than air temperature, the classical proxy variable. Combining the emergence model with soil temperature simulation, an accurate prediction of emergence was achieved. This work is an example of applying complex biophysics model for understanding an agronomic problem. The results of this work will participate in optimising breeding efforts for cold-tolerant crop varieties. Future investigations should consider a finer modelling of processes for evaporation and emergence.

Le travail de cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet MAISEO qui associe, entre autres partenaires, la CACG, gestionnaire de l'eau sur des bassins hydrographiques du Sud-Ouest, Météo-France et le CESBIO. Un des objectifs est de proposer des méthodes innovantes et opérationnelles pour l'estimation des besoins en eau des cultures à l'échelle d'un territoire. Il s'agit de fournir au gestionnaire des outils qui lui permettront de mieux gérer la demande en eau d'irrigation liée à la culture dominante présente dans le Sud-Ouest de la France: le maïs. L'objectif de la thèse consistait à estimer les rendements et les besoins en eau du maïs sur de grandes surfaces. Pour cela, nous avons utilisé un modèle agro-météorologique couplé à l'imagerie satellitaire optique. De nombreuses images à haute résolution spatiale et temporelle provenant de différents capteurs ont été utilisées, préfigurant l'arrivée des données Sentinel-2 lancé en 2015. Il s'agissait dans un premier temps de coupler les données satellitaires avec le modèle SAFY (Simple Algorithm For Yield estimates, Duchemin et al., 2008a), qui simule le développement des plantes en se basant sur la théorie des efficiences (Monteith, 1972), afin d'estimer la biomasse et le rendement du maïs. De nombreuses données terrain ont permis de valider les sorties du modèle. A l'échelle régionale, les résultats ont été agrégés et comparés aux statistiques départementales Agreste. Les résultats ont conduit à proposer une nouvelle version du modèle SAFY permettant de prendre en compte la variation temporelle de l'efficience de conversion de la lumière effective (ELUE) et de la surface spécifique foliaire (SLA). Cette modification permet une meilleure prise en compte de la dynamique de croissance de la végétation et une amélioration de l'estimation du rendement tant à l'échelle locale que régionale. La méthode de calibration a également été améliorée afin de limiter le recours aux données in situ difficilement accessibles sur de grandes surfaces. Nous avons pu mettre en évidence l'apport de la double logistique, utilisée pour interpoler les profils temporels de NDVI. Cette interpolation a permis d'affiner la délimitation du cycle cultural et de contraindre plus précisément certains paramètres du modèle comme la date de levée. Une fois contraint par les données satellitaires, le modèle SAFY est capable de reproduire les rendements sur les deux départements avec une bonne précision et ce sans prendre en compte l'évolution du stock d'eau dans le sol (Battude et al., 2016) / This Ph.D. thesis is part of the MAISEO project associating partners among them: the CACG, managing the water supply of several watersheds located in the south west of France, the Meteo-France center and the CESBIO. One of the goals is to develop innovative and operational tools to estimate crops' water needs at the territory scale. The aim is to provide managers tools to better manage the water supplies linked to the predominant crop encountered in south west of France: maize. The objective of the thesis was to estimate the yield and water requirements of maize crop over large areas. For this purpose, we used an agro-meteorological model coupled to optical satellite imagery. Numerous high spatial and temporal resolution images from different sensors have been used, prefiguring the arrival of the Sentinel-2 data launched in 2015. The first part was to combine remote sensing data with the SAFY (Simple Algorithm For Yield estimates) crop model (Duchemin et al., 2008a) that simulates plant development based on Monteith theory (Monteith, 1972) in order to accurately estimate maize biomass and yield. Numerous field data have been used for the validation at local scale. At regional scale, the results have been aggregated and compared to Agreste yield statistics provided by the French government. Results led us to propose a new formulation of the SAFY model taking into account the temporal variation of the effective light use efficiency (ELUE) and of the specific leaf area (SLA). This modification allows a better simulation of the crop growth dynamics and an improvement of yield estimates at the local and regional scale. Furthermore, we changed the calibration method in order to limit the use of in situ data that are difficult to access over large areas. We also highlighted the contribution of the double logistic function, used to interpolate the NDVI time series. This interpolation enables an accurate determination of the crop growing season and it allows constraining some model parameters such as the emergence date. The SAFY model constrained by remote sensing data is able to well reproduce the yield for the two departments without taking into account the evolution of the soil water storage (Battude et al., 2016)

La quantité de biomasse est un solide indicateur de l'état de santé d'une plante. Elle permet de vérifier que l'environnement dans lequel évolue la plante, de même que les techniques culturales appliquées, sont favorables à son développement et à sa croissance. Pouvoir l'estimer permet, dans des grandes cultures par exemple, de faire des prévisions de récoltes. L'agriculture de précision met à contribution la télédétection pour représenter la variabilité spatiale et temporelle des caractéristiques biophysiques des cultures à l'échelle parcellaire. Le Lidar est un capteur de télédétection, à partir duquel on détermine la hauteur des arbres avec précision. La hauteur est un indicateur de la croissance des plantes que l'on peut relier à des quantités de biomasse. L'intensité du rayonnement électromagnétique émis par un capteur Lidar, réfléchi par une cible et retournée au capteur, peut être utilisée comme bande d'imagerie et servir, dans le cadre de classifications d'images, à l'identification des classes d'utilisation du sol. Notre étude propose de mettre à profit les données Lidar pour la caractérisation des grandes cultures. Il s'agit d'extraire la hauteur des cultures de maïs et de soya à partir des nuages de points Lidar, de sélectionner adéquatement, à partir d'une combinaison de bandes multispectrales et de l'intensité du Lidar, les pixels des cultures d'intérêts, et finalement de calculer des rendements. Un vol aéroporté est effectué au dessus de la zone d'étude, avec à bord un capteur Lidar et un capteur multispectral qui enregistrent simultanément les données. Dans le même temps, une campagne au sol permet de mesurer la hauteur des plantes, et leur position GPS. Un algorithme implémenté sous Fortran, permet d'estimer la hauteur des cultures, qui se trouve corrélée avec les hauteurs mesurées au sol. Une comparaison entre trois classifications, une avec l'intensité du Lidar, une seconde avec les bandes multispectrales, et une troisième avec les données multispectrales et l'intensité du Lidar, montre que la combinaison des bandes est celle qui produit les meilleurs résultats. Cette classification est utilisée pour sélectionner les pixels devant servir au calcul de rendement du maïs d'ensilage. Les rendements ainsi calculés sont comparés avec la production effective des parcelles sélectionnées. Les résultats obtenus par l'estimation des rendements de maïs d'ensilage à partir des données Lidar sont satisfaisants. / Biomass quantity is a robust indicator of plant health. It may be used to check if the environment in which the plant is being grown is proper to its development and growth. Being able to estimate biomass quantity allows making harvest forecasting on crops. Precision agriculture uses remote sensing to represent spatial and temporal variability of crops biophysical characteristics at parcel scale. Lidar is a remote sensing tool from which trees height can be determined with precision. Height is an indicator of plant's growth directly connected to biomass quantities. While a Lidar sensor is working, the intensity of the electromagnetic radiation emitted is reflected by a target and returned to the sensor. This intensity can be useful while making image classification for land use recognition. This project intends to take profit of Lidar data for high crops characterization. A first step is about extracting corn and soybean crops height from Lidar point cloud. The next step consists on using multispectral bands and Lidar intensity combination to correctly select pixels from parcels of interest. The last step finally makes yield estimate calculation on pixels selected with combined multispectral bands and Lidar intensity using crop height derived from Lidar data. An airborne platform, having on board Lidar and multispectral sensors, both recording data simultaneously, was flown over the study area. At the same time, a ground campaign was carried out, measuring plants height and GPS positions. An algorithm implemented under FORTRAN, made it possible to estimate crops height, which was found to have a good correlation with ground measured heights. Comparison between three classifications, one made with Lidar intensity only, another with multispectral data, and a last one, with combination of both Lidar and multispectral data, shows that the combination gives best results. Then this classification is used to select pixels that should be used to calculate the yield of silage corn. Results obtained on silage corn yield estimation are satisfying.

L'objectif de ce projet consistait à évaluer l'efficacité de trois cultures de couverture, combinées ou non, avec trois traitements herbicides contre les mauvaises herbes annuelles dans le maïs sucré en 2008 et 2009 à Harrow, Ontario et à Saint-Augustin-de-Desmaures, Québec. Les cultures de couverture étaient la fève adzuki, le radis huileux et le seigle d'automne. Les traitements herbicides consistaient en l'application en prélevée : 1) d'une dose faible de s-métolachlore/benoxacor + une dose réduite de linuron ; 2) d'une dose faible de saflufénacil ; et 3) de pendiméthaline. Ces combinaisons de cultures de couverture avec des herbicides ont été comparées à un traitement herbicide standard de s-métola-chlore/bénoxacor/atrazine en prélevée + nicosulfuron en postlevée du maïs sucré. Le traitement standard et celui qui combine la fève adzuki à une dose faible de s-métolachlore/benoxacor (1,14 kg m.a. ha"1) + et de linuron (0,55 kg m.a. ha"1) ont procuré un désherbage adéquat des mauvaises herbes. À Harrow, les meilleurs rendements vendables ont été obtenus pour le radis huileux sans herbicide et la combinaison radis huileux/dose faible de pendiméthaline (1,68 kg m.a. ha"1). Des rendements vendables élevés de maïs sucré ont été obtenus pour les traitements ayant procuré les meilleurs niveaux de désherbage. Ces résultats démontrent l'excellent potentiel du radis huileux et de la fève adzuki, combinés respectivement à une dose faible de pendiméthaline ou de s-méto-lachlore/benoxacor + linuron, à maîtriser aussi efficacement les mauvaises herbes annuelles que le traitement standard. En plus, l'utilisation d'une culture de couverture combinée à une dose faible d'herbicides contribue à réduire l'indice de risque pour l'environnement (IRE).

Les travaux de sous-solage qui améliorent le drainage interne et décompactent des horizons rendus pratiquement imperméables par la compaction profonde seraient bénéfiques aux sols de faible perméabilité. Le sous-solage profond exécuté perpendiculairement aux drains avec un bélier (bulldozer) pourrait être plus efficace pour temporairement améliorer le drainage de ces sols qu’une sous-soleuse conventionnelle attelée à un tracteur et opérée en mode parallèle aux drains. Toutefois, les aménagements réalisés pour améliorer le drainage de surface et interne de ces sols rendent complexe l’évaluation de ces pratiques en dispositif expérimental. L’objectif principal de ce projet était de comparer les forêts d’arbres décisionnelles (FAD) à la régression linéaire multiple (RLM) pour détecter les effets du sous-solage et des systèmes de drainage souterrain et de surface sur la hauteur des plants et la profondeur moyenne de la nappe durant la saison de croissance. Un essai de sous solage a été réalisé à l’automne 2014, dans une argilelimoneuse Kamouraska naturellement mal drainée, remodelée en planches arrondies et souffrant de compaction importante. L’essai comparait un témoin sans sous-solage à quatre traitements de sous-solage, soit une sous-soleuse sur bélier ou sur tracteur, opérées parallèlement ou perpendiculairement aux drains. Chaque traitement a été répété trois fois et disposé aléatoirement en autant de blocs. Au printemps 2016, 198 puits ont été creusés à 60 cm de profondeur pour enregistrer la profondeur de la nappe sous chaque traitement entre juin et juillet 2016. La photogrammétrie a été utilisée pour estimer la hauteur des plants de maïs. Les FAD et la RLM permettent de détecter les principaux facteurs affectant la hauteur des plants de maïs et la profondeur moyenne de la nappe, soit les aménagements antérieurs pour améliorer le drainage interne et le drainage de surface des sols. Les coefficients de détermination obtenus avec les FAD (R2 ≥ 0,94) étaient toutefois plus élevés que ceux obtenus avec la RLM (R2 ≥ 0,28). Aucun traitement de sous-solage n’a amélioré significativement le drainage interne ni la hauteur des plants de maïs par rapport au témoin sans sous-solage. Les FAD permettent en outre de mieux visualiser les relations non linéaires entre les variables prédites et les autres variables, notamment la position sur la planche et la distance aux drains souterrains, et finalement de déterminer les distances aux drains souterrains optimales (< 2 m) et critiques (> 4 m), la distance optimale à la raie de curage (> 8 m) et la profondeur moyenne critique de la nappe (< 0,25 m). Les FAD permettent ainsi de prédire la hauteur des plants de maïs et la profondeur moyenne de la nappe avec une plus grande précision qu’avec la RLM.

Le maïs sucré requiert de nombreuses applications d’insecticides pour lutter contre son principal ravageur : la pyrale du maïs (Ostrinia nubilalis) (Lepidoptera: Crambidae). La lutte biologique à l’aide de trichogrammes s’avère une alternative efficace afin de réduire l’usage excessif des pesticides dans la culture du maïs sucré. Toutefois, l’introduction manuelle des trichocartes nécessite beaucoup de temps lorsqu’elle est utilisée à grande échelle et son usage demeure marginal au Québec. La mécanisation des introductions de pupes de trichogrammes à l’aide d’un pulvérisateur à rampe constitue une solution innovatrice et avantageuse pour les producteurs agricoles. L’objectif de cette étude était de concevoir et de mettre à l’épreuve un pulvérisateur pour l’introduction de pupes de Trichogramma ostriniae (Hymenoptera: Trichogrammatidae) sous des conditions réelles au champ. Pour ce faire, des pupes de T. ostriniae ont été pulvérisées à une dose de 800 000 pupes par hectare à l’aide d’un pulvérisateur à rampe conçu au Département des sols et de génie agroalimentaire de l’Université Laval. Des trichocartes ont également été introduites à une dose de 500 000 pupes par hectare. Huit lâchers ont été effectués durant la saison 2016. Les résultats des essais au champ ont démontré une réduction du taux d’émergence des trichogrammes pulvérisés de 17,21% par rapport à celui des trichocartes. La fécondité totale et la longévité des femelles T. ostriniae n’ont pas été négativement affectées par la pulvérisation, ce qui indique que la pulvérisation n’a aucun impact sur leur qualité. Les taux de parasitisme sur les masses naturelles et sur les masses sentinelles ont été comparables pour les deux méthodes d’introduction. Dans les parcelles pulvérisées, toutes les masses naturelles dépistées à partir du cinquième lâcher ont été parasitées tandis qu’aucune masse dépistée avant le cinquième lâcher n’a été parasitée. À la récolte, les traitements par pulvérisation et par trichocartes ont permis un contrôle adéquat de la pyrale du maïs pour la saison 2016 démontrant que les doses utilisées étaient appropriées. De plus, l’introduction de pupes de trichogrammes a été 1,7 fois plus rapide que celle des trichocartes. Toutefois, le coût de pulvérisation par hectare par introduction était 30% plus élevé que celui de l’introduction manuelle de trichocartes en raison des coûts reliés aux gommes de guar et de xanthane qui composent la solution de pulvérisation. En somme, les résultats indiquent que la pulvérisation est une technique prometteuse pour une introduction efficace et viable des pupes de trichogrammes. Des recherches subséquentes sur de plus grandes parcelles avec un fort historique de pyrale du maïs sont recommandées pour optimiser davantage les paramètres de pulvérisation et ainsi rendre son utilisation plus économique. Le système de pulvérisation de pupes de trichogrammes utilisé avec succès dans la culture du maïs sucré pourrait être adapté à d’autres cultures aux prises avec la pyrale telles que celles du poivron, des haricots et de la pomme de terre. / Sweet corn requires many applications of insecticides to control its main pest: the European corn borer (Ostrinia nubilalis) (Lepidoptera: Crambidae). The biological control using Trichogramma is an effective alternative to reduce excessive use of pesticides in sweet corn. However, manual introduction of trichocards is time consuming when used at a large scale and its use remains marginal in Quebec. The mechanized introduction of Trichogramma pupae using a boom sprayer is an innovative and advantageous solution for growers. The objective of this study was to design and test a boom sprayer to introduce Trichogramma ostriniae (Hymenoptera: Trichogrammatidae) pupae under real field conditions. For this purpose, T. ostriniae pupae were sprayed at a rate of 800,000 pupae per hectare using a boom sprayer designed at the Department of Soils and Agri-Food Engineering of Université Laval. Trichocards were also introduced at a rate of 500,000 pupae per hectare. Eight releases were made during the 2016 season. Field trials results showed a reduction of 17.21% in the emergence rate of sprayed Trichogramma pupae compared to that of trichocards. Total fertility and longevity of sprayed T. ostriniae females were not negatively affected by spraying; indicating that spraying does not have any impact on their quality. The parasitism rates observed on natural and on sentinel masses were comparable for both methods. In the sprayed plots, all natural masses detected starting from the fifth release were parasitized whereas no mass detected before the fifth release was parasitized. At harvest, spray and trichocards treatments resulted in an adequate control of the European corn borer during the 2016 season. In addition, spraying was 1.7 times faster than the manual introduction of trichocards. However, the spraying cost per hectare per release was 30% higher than that of the use of trichocards due to the costs associated with the guar and the xanthan gums, the main components of the spray solution. Overall, the results indicate that spraying is a promising technique for an efficient and viable introduction of Trichogramma pupae. More research on larger plots with a strong history of European corn borer is recommended to further optimize the spraying parameters and thus make this technique more affordable. The spraying system successfully used in sweet corn could also be adapted to other crops such as pepper, beans, and potatoes to control the European corn borer.

L’utilisation du glyphosate dans le maïs (Zea mays) ensemencé avec du ray-grass italien (Lolium multiflorum) en culture intercalaire est une pratique usuelle pour maîtriser les mauvaises herbes avant le semis du ray-grass. Il est pour le moment le seul herbicide sécuritaire pour l’implantation du ray-grass intercalaire, mais nuit aux bonnes pratiques de gestion des herbicides. Des essais aux champs ont été mis place en 2014 et 2015 pour évaluer la tolérance du ray-grass italien à divers herbicides résiduels dans le maïs. Selon les résultats obtenus, les herbicides résiduels qui se comparent à un traitement de glyphosate et à un désherbage à la main sont majoritairement des traitements de postlevée. Le traitement dicamba + glyphosate est le plus sécuritaire parmi les herbicides résiduels évalués, et ce, pour les deux années. Les traitements les moins prometteurs sont les herbicides résiduels dont la matière active est le s-métolachlore ou le pyroxasulfone. Suite à une analyse de chacun des traitements en fonction de leur spectre d’action, mode d’action et d’absorption, les traitements contre les dicotylédones sont les plus compatibles avec une culture intercalaire de ray-grass. / The use of glyphosate for interseeding with Italian ryegrass (Lolium multiflorum) in corn (Zea mays) is a common practice to control weeds before planting ryegrass. It is currently the only safe herbicide for ryegrass interseeding, but harmed good management practices herbicides. Fields studies were conducted in 2014 and 2015 to determine the tolerance of Italian ryegrass at different residual herbicides in corn. According to the results, residual herbicides that are comparable to a glyphosate treatment and a hand weeding are mostly post-emergent treatments. Treatment dicamba + glyphosate is the best residual herbicides for two consecutive years. The least promising treatments are residual herbicides with s-metolachlor or pyroxasulfone as active ingredient. After an analysis of each treatment for their spectrum of control, mode of action and absorption, treatments against broadleaf weeds seem to be the most compatible with interseeding ryegrass in corn.

Les mauvaises herbes sont souvent distribuées en îlots dans les champs agricoles. Cette disposition est propice au désherbage localisé. Cependant, cette pratique agricole est peu adoptée par les producteurs agricoles et plusieurs défis restent à relever pour sa mise en pratique fiable et économique. Cette thèse tente de répondre à trois questions fondamentales qui ont peu été étudiées, et qui sont nécessaires pour l'élaboration de plusieurs stratégies de mise en pratique du désherbage localisé. Les données utilisées sont des photos numériques de la couverture par les mauvaises herbes acquises sur la totalité de la surface de 19 parcelles de 1 ha en maïs grain. Le premier objectif était de vérifier si des capteurs optiques pouvait être utilisés dans les entre-rangs pour déterminer les besoins en herbicide sur le rang de maïs adjacent. Les résultats de ce chapitre ont démontré qu'en moyenne il n'y avait pas de différence entre la couverture par les mauvaises herbes du rang et de l'entre-rang dans 61 % des champs visités, mais qu'en comparant les zones adjacentes une à une, une erreur d'inférence de plus de 27 % s'en suivait. La deuxième partie consistait à vérifier le lien existant entre la structure spatiale d'un couvert multi-espèces et les types de mauvaises herbes présents. Les résultats de cette partie ont démontré que la structure spatiale d'un couvert multi-espèces n'est pas liée à la dominance d'un type de mauvaises herbes en particulier, que les monocotylédones et les dicotylédones sont associées de façon aléatoire et que le fait de distinguer les types de mauvaises herbes permet de détecter une structure en îlots dans 32 % des cas comparativement à 21 % dans les cas sans distinction des types de mauvaises herbes. Finalement, une technique a été développée permettant d'identifier les champs ayant un meilleur potentiel pour le désherbage localisé par un échantillonnage systématique sommaire. Les résultats de ce chapitre ont permis d'élaborer une technique utilisant la ségrégation spatiale et le niveau d'infestation pour déterminer le potentiel d'un champ pour le désherbage localisé. Nos estimés suggèrent que cette technique pourrait prendre moins de 6 minutes par hectare à l'aide d'un véhicule tout terrain.