2023-2024 / AGRO0023-1

Smart farming

Durée

54h Th

Nombre de crédits

 Master : bioingénieur en sciences agronomiques, à finalité6 crédits 

Enseignant

Jean-François Bastin, Jérôme Bindelle, Benjamin Dumont 

Coordinateur(s)

Jean-François Bastin

Langue(s) de l'unité d'enseignement

Langue française

Organisation et évaluation

Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier

Horaire

Horaire en ligne

Unités d'enseignement prérequises et corequises

Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme

Contenus de l'unité d'enseignement

Le cours abordera trois grands volets :
- Un volet lié à l'aspect spatial : apprendre à interpréter et utiliser des cartes acquises par drone/satellite. Un des objectifs sera de faire des suivi de végétations, d'apprendre à calculer et interpréter , des indices de végétations, et de définir dans des champs, des zones de gestion homogènes.
- Le second volet se situera à l'échelle des systèmes de culture : comprendre et apprendre à utiliser un modèle de culture, l'utiliser pour comprendre les stress en eaux et le déployer pour gérer la fertilisation azotée sur des zones d'un champ gérer de facon homogène (spatialisation des apport).
- Le troisième volet se centrera sur les interactions entre les composantes animales et végétales. A travers des exercices de réflexions et la manipulation de modèles, l'idée est de voir quels liens unissent la production des prairies et le comportement de animaux, et vice-versa.
Ce cours se situe ainsi clairement dans le contexte du smart farming, avec (i) des considérations à l'échelle de l'exploitation (au delà de la parcelle, qui est le domaine de l'agriculture de précision) et (ii) en lien avec les aspects décisionnels auxquesl est confronté un exploitant.<br /><br /> Voir l'onglet précédent.

Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement

Développer une approche système d'une problématique
Maitrisez des outils indispensables aux ingénieurs agronomes
Développer des compétences dans l'aide/le support à la décision

Savoirs et compétences prérequis

Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement

L'enseignement mixera les méthodes d'apprentissages
- Lecture classique
- Exercices pratiques
- Classe inversée (lecture à domicile et discussions collectives)
- Construction collective de savoir
- Travaux de groupe
- etc.

Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)

Idéalement présentiel
Possibilité d'enseignement à distance partiel

Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours

Les lectures recommandées et/ou imposées seront progressivement fournies aux étudiants. Elles feront l'objet du travail préparatoire de certaines séances.

Modalités d'évaluation et critères

Toutes sessions confondues :

- En présentiel

évaluation écrite

- En distanciel

travail à rendre

- Si évaluation en "hybride"

préférence en distanciel


Explications complémentaires:

L'évaluation sera faite sur base d'un rapport écrit. Les sujets analysés changeront chaque année<br /><br /> Toutes sessions confondues :

- En présentiel

évaluation écrite

- En distanciel

travail à rendre

- Si évaluation en "hybride"

préférence en distanciel


Explications complémentaires:

L'évaluation sera faite sur base d'un rapport écrit. Les sujets analysés changeront chaque année<br /><br /> Toutes sessions confondues :

- En présentiel

évaluation orale

- En distanciel

évaluation orale ET travail à rendre

- Si évaluation en "hybride"

préférence en distanciel


Explications complémentaires:

L'évaluation s'est effectuée en deux temps, (1) sur base d'un rapport par groupe (chaque groupe travaillant sur une des trois thématique du cours) et (2) sur base de la présentation orale du rapport via Collaborate. 

Stage(s)

Non

Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours

Contacts

Jerome Bindelle [jerome.bindelle@uliege.be]
Benjamin Dumont [benjamin.dumont@uliege.be]
Jean-François Bastin [jfbastin@uliege.be]

Association d'un ou plusieurs MOOCs