FR 3164051 A1 20260102 FR 2407038 A 20240628 La présente invention concerne un procédé, un système de contrôle biologique, un produit programme d’ordinateur et un support d’enregistrement lisible par ordinateur concernant une zone déterminée, de préférence une zone agricole déterminée. Le but de l’invention consiste à déterminer le nombre d’agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée, la fréquence d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée et la période d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée au moyen d’une équation modèle, ladite équation modèle appliquant une relation mathématique à au moins une donnée de modélisation biologique et à au moins une donnée de modélisation écologique, ladite mise en œuvre comprenant l’utilisation d’au moins une donnée utilisateur. Figure de l’abrégé : 1 PROCEDE ET SYSTEME DE CONTROLE BIOLOGIQUE Domaine de l’invention L’invention concerne un procédé et un système de contrôle biologique concernant une zone déterminée, de préférence une zone agricole déterminée. Etat de la technique Dans l’état de l’art, il est connu d’utiliser des pesticides chimiques pour préserver les cultures d’une zone agricole. Cependant, ces pesticides chimiques sont peu à peu interdits d’utilisation en raison de leurs effets néfastes sur la santé des cultivateurs, sur celle des consommateurs des produits cultivés et sur l’environnement. Une alternative à l’utilisation de pesticides chimiques est la lutte biologique ou plus généralement le biocontrôle. La lutte biologique consiste à utiliser des organismes vivants (prédateurs, parasitoïdes, etc), nommés agents de biocontrôle, pour lutter contre les organismes nuisibles (arthropodes, pathogènes, nématodes, etc) qui ravagent les cultures. De nos jours, seuls des consultants tels que des conseillers agricoles ou des entreprises de biocontrôle informent les agriculteurs concernant l’utilisation d’agents de biocontrôle en fonction des informations relatives au type de culture et aux conditions climatiques par exemple. Cependant, ces solutions sont peu fiables, ne tiennent compte que d’un nombre limité de facteurs et génèrent, en termes de biocontrôle, un manque de précision inhérent au facteur humain. De plus, il n’existe pas de suivi des informations transmises aux agriculteurs, notamment quand le conseiller agricole n’est plus affecté au domaine agricole considéré ou lorsqu’il part à la retraite par exemple. Par conséquent, au regard de ce qui précède, il apparaît nécessaire de proposer une solution permettant de surmonter les inconvénients mentionnés ci-dessus. Objet de l’invention Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour déterminer un traitement curatif ou préventif associé à un agent de biocontrôle à l’encontre d’un ravageur d’une zone déterminée, ladite zone déterminée étant susceptible de comprendre au moins un ravageur, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - fournir au moins une base de données utilisateur adaptée pour recevoir des données utilisateur, lesdites données utilisateur comprenant : au moins une donnée utilisateur concernant une indication relative au ravageur, - fournir au moins une base de données de modélisation adaptée pour recevoir des données de modélisation, lesdites données de modélisation comprenant : au moins une donnée de modélisation biologique concernant une information relative à l’agent de biocontrôle, au moins une donnée de modélisation écologique concernant une condition environnementale associée à l’agent de biocontrôle, - fournir une équation modèle adaptée pour appliquer une relation mathématique à ladite au moins une donnée de modélisation biologique et ladite au moins une donnée de modélisation écologique; - mettre en œuvre l’équation modèle en utilisant ladite au moins une donnée utilisateur pour obtenir des données finales relatives au nombre d’agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée, à la fréquence d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée et à la période d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée. Selon un mode de réalisation, ladite au moins une donnée utilisateur comprend au moins une indication dans la liste ci-dessous : L’espèce de ravageur passée, présente ou future ; La présence passée, présente ou future du ravageur ; La densité passée, présente ou future du ravageur ; L’indice d’infestation passée, présente ou future par m 2 ; La surface infestée passée, présente ou future ; Le type de recouvrement de la zone agricole ; Le type de sol de la parcelle infestée dans le passé, présent ou futur ; La localisation géographique de la zone à traiter ; Le type de traitement : préventif ou curatif ; L’utilisation d’intrants passée, présente ou future. Selon un mode de réalisation, ladite au moins une donnée de modélisation biologique comprend au moins une indication relative à l’agent de biocontrôle parmi la liste ci-dessous : nombre de ravageurs attaqués par jour par des agents de biocontrôle, nombre de ravageurs attaqués par jour par une population d'agent de biocontrôle, taux de croissance de la population, taux de prédation, taux de parasitisme, fécondité totale, fécondité par jour par femelle, réponse fonctionnelle, taux de survie, durée du cycle de vie, température de base, nombre de degré jour nécessaire à la réalisation d’un cycle de développement complet. Selon un mode de réalisation, ladite au moins une donnée de modélisation biologique comprenant au moins une indication relative au ravageur parmi la liste ci-dessous : taux de croissance de la population, fécondité, durée du cycle de vie, survie, indice de tolérance de la plante cultivée aux ravageurs, température de base, nombre de degré jour nécessaire à la réalisation d’un cycle de développement complet, seuil de nuisibilité et de traitement, type d’apparition, proportion des stades de développement des ravageurs accessibles par l’agent de biocontrôle. Selon un mode de réalisation, ladite au moins une donnée de modélisation écologique comprend au moins une indication parmi la liste ci-dessous : température (C), humidité (D), photopériode (E), taux d'azote (G), de phosphore (H) ou de potassium (I) dans le sol, proportion de sable dans le sol (J), proportion d’argile dans le sol (K), taux d'infestation (L), densité d’agent de biocontrôle (M), proportion de cannibalisme (N), superparasitisme (O), multiparasitisme (P), stade de développement (Q), application passée (R), présente ou future d'un apport chimique ou organique (S). Selon un mode de réalisation, ladite relation mathématique est basée sur un modèle de régression linéaire multiple. Selon un mode de réalisation, la méthode comprend en outre les étapes suivantes pour déterminer un traitement curatif : déterminer le nombre d’agents de biocontrôle à introduire selon l’équation modèle, de préférence en calculant le nombre de ravageurs consommés par agent de biocontrôle en fonction des données de modélisation biologiques des agents de biocontrôle et des ravageurs, et en fonction des données de modélisation écologiques de la zone à traiter, multiplié par le nombre d’agents de biocontrôle et par la surface à traiter ; déterminer la période d’introduction des agents de biocontrôle et la fréquence d’introduction des agents de biocontrôle en utilisant une équation de dynamique de populations, de préférence l’équation de Lotka-Volterra ou de Nicholson–Bailey, et en tenant compte de l'accessibilité des ravageurs dans la zone à traiter pour les agents de biocontrôle, permettant de définir la date à laquelle la quantité de ravageur est supérieure au seuil de traitement conduisant à l’introduction de nouveaux agents de biocontrôle. Selon un mode de réalisation, la méthode comprend en outre les étapes suivantes pour déterminer un traitement préventif : - déterminer le type d’apparition continue ou ponctuelle des ravageurs ; - déterminer la date d’apparition ou d’émergence des ravageurs en utilisant une équation de croissance des populations, de préférence l’équation de croissance exponentielle en temps continu inversé pour l’apparition continue ou une équation d’accumulation des degrés jour pour l’apparition ponctuelle ; - déterminer le nombre d’agents de biocontrôle à introduire à la date d’apparition des ravageurs selon l’équation modèle, de préférence en calculant le nombre de ravageurs consommés par agent de biocontrôle, multiplié par le nombre d’agents de biocontrôle et par la surface à traiter pour l’apparition continue et ponctuelle ; - déterminer la quantité d’agents de biocontrôle à introduire à la date sélectionnée par l’utilisateur pour assurer la présence de la quantité d’agents de biocontrôle définie à l’étape précédente au moment de l’émergence des ravageurs en utilisant, de préférence, l’équation de croissance exponentielle en temps continu inversé. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un système de contrôle biologique pour déterminer un traitement curatif ou préventif associé à un agent de biocontrôle à l’encontre d’un ravageur d’une zone déterminée, ledit système comprenant : - une base de données utilisateur adaptée pour recevoir des données utilisateur, lesdites données utilisateur comprenant : au moins une donnée utilisateur concernant une indication relative au ravageur, - une base de données de modélisation adaptée pour recevoir des données de modélisation, lesdites données de modélisation comprenant : au moins une donnée de modélisation biologique concernant une information relative à l’agent de biocontrôle, au moins une donnée de modélisation écologiques concernant une condition environnementale associée à l’agent de biocontrôle, - un processeur pour mettre en œuvre une équation modèle, ladite équation modèle appliquant une relation mathématique à ladite au moins une donnée de modélisation biologique et à ladite au moins une donnée de modélisation écologique, ladite mise en œuvre comprenant l’utilisation de ladite au moins une donnée utilisateur pour obtenir des données finales relatives au nombre d’agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée, à la fréquence d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée et à la période d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé ci-dessus. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé ci-dessus. Les but, objet et caractéristiques de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui suit faite en référence aux figures dans lesquelles : FIG. 1 montre un système de biocontrôle de manière schématique, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 2 montre un extrait d’une base de données utilisateur, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 3 montre un premier extrait d’une première base de données de modélisation, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 3 montre un second extrait de la première base de données de modélisation, selon un mode de réalisation de l’invention FIG. 4 montre un premier extrait d’une seconde base de données de modélisation, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 4 montre un second extrait de la seconde base de données de modélisation, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 5 montre un diagramme des étapes de la méthode de biocontrôle, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 6 , FIG. 7 et FIG. 8 montrent les résultats obtenus à l’étape de détermination de la fréquence et période d’introduction des agents de biocontrôle, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 9 montre les résultats obtenus à l’étape de détermination de la date d’apparition des premiers ravageurs sur la culture, selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 10 montre les résultats obtenus à l’étape de détermination du nombre d’agents de biocontrôle qui doivent être présents à la date d’émergence des ravageurs définie, selon un mode de réalisation de l’invention. Description détaillée de l'invention La description détaillée ci-après a pour but d’exposer l’invention de manière suffisamment claire et complète, notamment à l’aide d’exemples, mais ne doit en aucun cas être regardée comme limitant l’étendue de la protection aux modes de réalisation particuliers et aux exemples présentés ci-après. La FIG. 1 montre un système de biocontrôle 100 selon l’invention. Au sein de la présente invention, le terme « biocontrôle » signifie contrôle biologique au moyen d’un agent de biocontrôle ou organisme de biocontrôle tel qu’un macro-organisme ou un micro-organisme (exemple : prédateur, parasitoïde, nématodes, bactéries, champignons, etc). Le système de biocontrôle 100 est destiné à être utilisé pour une zone déterminée, de préférence une zone agricole déterminée, qu’il s’agisse d’une serre ouverte, fermée, verticale ou d’un champ agricole en plein air. L’utilisateur, c’est-à-dire de préférence un agriculteur, peut souhaiter utiliser le biocontrôle à des fins curatives en présence d’un organisme ravageur de cultures, ou à des fins préventives à un moment antérieur à l’apparition d’un organisme ravageur de cultures (par exemple au moment du semis ou de la plantation d’une culture) pour empêcher la présence ultérieure de cet organisme ravageur, et ce, grâce à un agent de biocontrôle dans les deux cas. Comme montré sur la FIG. 1 , le système de biocontrôle 100 comprend un serveur informatique 102. Le serveur informatique 102 peut être un ordinateur par exemple. Le serveur informatique 102 héberge une base de données utilisateur 104, une base de données de sélection 106 et deux bases de données de modélisation 108, 110. Comme montré sur la FIG. 2 , la base de données utilisateur 104 contient des données utilisateur fournies par un utilisateur tel qu’un agriculteur. Ces données utilisateur comprennent des données utilisateur biologiques concernant le ravageur et des données utilisateur environnementales concernant les conditions environnementales de la zone agricole considérée. Les données utilisateur comprennent au moins une indication comprise dans la liste ci-dessous : 1) L’espèce de ravageur ; 2) La densité de ravageur ; 3) Le type de culture ; 4) Le taux d’infestation 5) La surface infestée ; 6) Le type de recouvrement ; 7) Le type de sol ; 8) La localisation géographique de la zone à traiter ; 9) Le type de traitement souhaité ; 10) les pratiques culturales. Plus précisément, l’utilisateur doit indiquer : 1.1) L’espèce de ravageur passée, présente ou future ; 1.2) La présence passée, présente ou future du ravageur ; 2.1) La densité passée, présente ou future du ravageur ; 3.1) La culture passée, présente ou future dans la zone agricole ; 4.1) l’indice d’infestation passée, présente ou future par m 2 ; 5.1) La surface infestée passée, présente ou future ; 6.1) Le type de recouvrement de la zone agricole tel qu’un terrain nu, une serre ouverte, une serre fermée ou une ferme verticale ; 7.1) Le type de sol tel que défini par le ratio argile - limon - sable de la parcelle infestée dans le passé, présent ou futur ; 8.1) La localisation géographique de la zone à traiter ; 9.1) Le type de traitement : préventif ou curatif ; 10.1) L’utilisation d’intrants de type fertilisants, produits phytosanitaires, etc passée, présente ou future. La base de données de sélection 106 comprend une liste d’espèces de ravageurs associées, chacune, à un agent de biocontrôle déterminé. Les bases de données de modélisation 108, 110 contiennent des données de modélisation déjà présentes lors de la mise en service du système. La base de données de modélisation 108 comprend des données de modélisation relatives à l’agent de biocontrôle. La base de données de modélisation 110 comprend des données de modélisation relatives au ravageur. Comme montré sur les figures 3A et 4A, les données de modélisation comprennent des données de modélisation écologiques 112 concernant les conditions écologiques relatives à un agent de biocontrôle et des données de modélisation écologiques 116 concernant les conditions écologiques relatives à un ravageur donné, et ce pour une pluralité d’agents de biocontrôle et de ravageurs. De plus, les données de modélisation reflètent à la fois les conditions extrêmes et les conditions intermédiaires des situations écologiques dans la zone déterminée afin d’identifier toutes les situations écologiques possibles. Comme montré sur les figures 3B et 4B, les données de modélisation comprennent également des données de modélisation biologiques 114 concernant l’agent de biocontrôle et des données de modélisation biologiques 118 concernant le ravageur considéré. Ainsi, les bases de données de modélisation 108, 110 comprennent des données de modélisation biologiques et des données de modélisation écologiques. Ces données de modélisation biologiques et écologiques sont issues de données expérimentales et/ou de données bibliographiques issues de la littérature dans le domaine des ravageurs de culture. Il est possible d’utiliser des outils basés sur l’intelligence artificielles afin d’extraire les données de modélisation biologiques et écologiques des données bibliographiques. De plus, les bases de données de modélisation 108, 110 sont des bases de données dynamiques dans la mesure où les données de modélisation biologiques et écologiques peuvent également être issues de précédents résultats générés par le présent procédé. Les bases de données de modélisation 108, 110 sont également mises à jour au moyen des données bibliographiques et/ou des données de modélisation biologiques et écologiques issues de données expérimentales et/ou de précédents résultats générés par le présent procédé. Les données de modélisation biologiques 114 de type 1 dans la base de données de modélisation 108 regroupent toutes les données relatives à la biologie des agents de biocontrôle. Elles seront nommées “A” par la suite et peuvent être, sans que cela soit exhaustif, les suivantes : nombre de ravageurs attaqués par jour par agent de biocontrôle, nombre de ravageurs attaqués par jour par une population d'agent de biocontrôle, taux de croissance de la population, taux de prédation, taux de parasitisme, fécondité totale, fécondité par jour par femelle, réponse fonctionnelle, taux de survie, durée du cycle de vie, température de base, nombre de degré jour nécessaire à la réalisation d’un cycle de développement complet. Les données de modélisation biologiques 118 de type 2 dans la base de données de modélisation 110 regroupent toutes les données relatives à la biologie des ravageurs. Elles seront nommées “B” par la suite et peuvent être, sans que cela soit exhaustif, les suivantes : taux de croissance de la population, fécondité, durée du cycle de vie, survie, indice de tolérance de la plante cultivée aux ravageurs, température de base, nombre de degré jour nécessaire à la réalisation d’un cycle de développement complet, seuil de nuisibilité et de traitement, type d’apparition (continue ou ponctuelle), proportion des stades de développement des ravageurs accessibles par l’agent de biocontrôle. Les données de modélisation écologiques regroupent tous les facteurs pouvant influer sur les données de modélisations biologiques. Ces facteurs peuvent être, sans que cela soit exhaustif, les suivants et sont nommés de C à S : température (C), humidité (D), photopériode (E), taux d'azote (G), de phosphore (H) ou de potassium (I) dans le sol, proportion de sable dans le sol (J), proportion d’argile dans le sol (K), taux d'infestation (L), densité d’agents de biocontrôle (M), proportion de cannibalisme (N), superparasitisme (O), multiparasitisme (P), stade de développement (Q), application passée (R), présente ou future d'un apport chimique ou organique (S). Cette liste n’est pas exhaustive et sera complétée par la découverte de nouveaux facteurs d’influence issues de données expérimentales et/ou de données bibliographiques issues de la littérature dans le domaine des ravageurs de culture. Les figures 3A et 3B montrent un extrait de la base de données de modélisation 108 avec certaines des données de modélisation utilisées dans l’exemple décrit ci-après. Les figures 4A et 4B montrent un extrait de la base de données de modélisation 110 avec certaines des données de modélisation utilisées dans l’exemple décrit ci-après. La FIG. 1 montre trois dispositifs électroniques 120, 122, 124 utilisés par trois utilisateurs différents, à titre d’exemple. Il est évident que le nombre d’utilisateurs et de dispositifs électroniques correspondants peut être illimité. Au sein de la présente description, le terme dispositif électronique désigne tout dispositif électronique comportant une interface homme-machine telle qu’un écran et un clavier et permettant de se connecter à un serveur informatique. Ainsi, le dispositif électronique 120, 122, 124 peut désigner, par exemple, un ordinateur fixe, un ordinateur portable, un téléphone portable ou une tablette électronique. Chaque dispositif électronique 120, 122, 124 est connecté au serveur informatique 102 au moyen du réseau internet 126. Un utilisateur peut donc entrer des données utilisateur dans la base de données utilisateur 104 au moyen d’un dispositif électronique 120, 122, 124 via le réseau internet 126. Le serveur 102 comprend également un processeur 128. Le processeur 128 permet de traiter un algorithme sous la forme d’équations modèles destinées à appliquer une relation mathématique aux données de modélisation biologiques et écologiques des bases de données de modélisation 108, 110. Ces équations modèles sont mises en œuvre en utilisant les données utilisateur biologiques et écologiques de la base de données utilisateur et ce, afin de simuler l’effet des facteurs écologiques sur : la dynamique des populations d’organismes vivants c’est-à-dire des agents de biocontrôle et des ravageurs, la capacité des agents de biocontrôle à consommer, parasiter ou infecter des ravageurs, la durée, survie et croissance des populations d’organismes vivants c’est-à-dire des agents de biocontrôle et des ravageurs. A l’issue du traitement des équations modèles, le système 100 obtient des données finales relatives au nombre, à la fréquence et à la période d’introduction des agents de biocontrôle. Le processeur 128 est aussi adapté pour effectuer des calculs de formules mathématiques utilisées dans le traitement curatif et préventif. Formules détaillées dans le traitement curatif : a) la quantité d’agents de biocontrôle à introduire La première formule est utilisée pour définir la quantité d’agents de biocontrôle à introduire en cours de culture lorsque le ravageur est déjà présent et concerne l’équation suivante : [Math 1] N ag = A(M) * M * Surface à traiter Avec N ag , le nombre d’agents de biocontrôle à introduire, M la densité d’agent de biocontrôle et A(M) le résultat d’une équation modèle qui détermine le nombre de ravageurs consommés/parasités/infectés par jour en fonction des facteurs écologiques de la zone à traiter et de la densité d’agents de biocontrôle. Comme constaté, le nombre d’agent de biocontrôle à introduire à l’échelle de la zone à traiter dépend de la densité d’agent de biocontrôle introduit c’est-à-dire le nombre d’agent de biocontrôle par unité de surface. En effet, la compétition par exploitation, principalement intraspécifique dans le cadre du biocontrôle, joue un rôle majeur dans la régulation des ravageurs. Cette compétition est connue dans l’état de l’art. Cependant, elle est difficile à prendre en compte dans les programmes de biocontrôle en l’absence de modélisation mathématique. Par exemple, une femelle Coccinellidae Harmonia axyridis (Littérature non brevet – Référence 1) seule peut consommer 100 pucerons par jour lorsque 500 pucerons sont disponibles. En revanche, une femelle ne consommera plus que 50 pucerons par jour lorsqu’elle est introduite avec 4 autres de ses congénères. Dans le cadre d’un programme de biocontrôle, l’introduction de 5 coccinelles ne conduira alors pas à la consommation de 500 pucerons par jour mais à la consommation de 250. Afin de prendre en compte ce paramètre, une boucle permettant d’itérer autant de fois que nécessaire la formule Math 1 est mise en place et cessera d’itérer lorsque le nombre de ravageurs consommés par la population d’agent de biocontrôle est égale au taux d’infestation. La relation mathématique de l’équation modèle A(M) est une relation de nature statistique de type régression linéaire multiple. L’outil mathématique utilisé pour obtenir l’équation modèle peut par exemple être le logiciel R (marque déposée). L’équation modèle obtenue permet d’expliquer les données de modélisation biologiques de type 1 nommées A en fonction des données de modélisation écologiques nommées C à S et s’écrit sous la forme suivante : [Math 2] A = Intercept + ∑ (c→s*C→S+c’→s’*C→S^ 2 +c’’→s’’*C→S^ 3 +c’’’→s’’’*C→S^ 4 ) avec c→s, c’→s’ et c’’→s’’, les coefficients d’impact des paramètres C→S sur A, et l’intercept, la coordonnée du point d'intersection de la courbe et de l’axe des ordonnées. Le coefficient d’impact ou de régression indique dans quelle mesure la valeur d'une variable dépendante (A) varie avec la variation de la valeur de la variable explicative (C à S). Ces coefficients sont calculés sur la base de la méthode des moindres carrés. Toute fonction autre que la régression linéaire multiple et permettant d’expliquer les variables dépendantes A en fonction des variables indépendantes C à S peut également être utilisée. b) la fréquence et la période d’introduction des agents de biocontrôle La deuxième suite de formules est utilisée pour déterminer la fréquence et la période d’introduction des agents de biocontrôle. Cette suite de formules permet de déterminer la dynamique de population des ravageurs de culture et des agents de biocontrôle dans le temps en fonction des données de modélisations biologiques et écologiques de type 1 et 2, des données utilisateurs et des résultats de la précédente étape (étape a)). Ces formules peuvent par exemple être l’équation de Lotka-Volterra lorsque les agents de biocontrôle sont des prédateurs ou l’équation de Nicholson–Bailey lorsque les agents de biocontrôle sont des parasites et/ou parasitoïdes. Ces formules sont connues dans l’état de l’art. Ces équations sont les suivantes : Équations de Lotka-Volterra : [Math 3] dx/dt(t) = x(t) (⍺ - c*β*y(t)) [Math 4] dy/dt(t) = y(t) (ƍ*x(t)* c-ɣ) où t est le temps ; x(t) est le nombre de ravageurs en fonction du temps ; y(t) est le nombre d’agents de biocontrôle (ici des prédateurs) en fonction du temps ; dx/dt(t) et dy/dt(t) représentent la variabilité des populations de ravageurs et d’agents de biocontrôle, respectivement, au cours du temps ; est le taux de reproduction intrinsèque des ravageurs en l’absence des agents de biocontrôle) ; est le taux de mortalité des ravageurs dû aux agents de biocontrôle rencontrés ; est le taux de reproduction des agents de biocontrôle en fonction des ravageurs consommées et est le taux de mortalité intrinsèque des agents de biocontrôle en l’absence de ravageurs ; c est la proportion de la population de ravageurs accessible pour l’agent de biocontrôle et n’est pas décrit dans l’état de l’art. Ce paramètre est important à prendre en compte dans le cadre d’un programme de biocontrôle car tous les stades de développement des ravageurs des cultures ne sont pas toujours disponibles pour les agents de biocontrôle. L’introduction des agents de biocontrôle au moment où les ravageurs ne sont pas accessibles conduirait à l’échec du programme de biocontrôle. Si c est inférieur à 0,7, la fréquence d’introduction des agents de biocontrôle sera ajustée grâce à l’équation dite des degrés jours de croissance (DJ) connue dans l’état de l’art. Cette équation est la suivante : [Math 5] DJ = (Tmax+Tmin)/2 – Tbase Tmax est la température maximale observée quotidiennement Tmin est la température minimale observée quotidiennement Tbase est la température à partir de laquelle la croissance de l’organisme est possible, la croissance biologique de l’organisme étant nulle en dessous de la température de base. La Tbase et x sont contenus dans les données de modélisations biologiques de type 2. Tmax et Tmin sont estimées à partir de la localisation géographique indiquée dans la base de données utilisateur et des données de météorologie extraites de base de données internet en libre accès et connues dans l’état de l’art. Chaque organisme vivant nécessite d’accumuler une quantité x de degré jour, contenue dans les données de modélisations biologiques de type 2, pour atteindre chaque stade de son développement. Dans ce contexte, cette équation permet de déterminer la durée minimale à respecter entre deux introductions pour assurer la présence du stade du ravageur sensible à l’agent de biocontrôle. Équations de Nicholson–Bailey : Avec, , , où x(t) est le nombre de ravageurs au temps t ; y(t) est le nombre d’agents de biocontrôle (ici des parasites ou parasitoïdes) au temps t ; et représentent le nombre de ravageurs et d’agents de biocontrôle, respectivement, à t + 1. La fonction g(x(t)) correspond à la fraction de ravageurs survivants compte tenu de la survie densité-dépendante parmi les ravageurs et dépend du taux de croissance intrinsèque des ravageurs noté ri, de la capacité de charge des ravageurs K et du nombre de ravageurs à l'instant t noté x(t). La fonction f(εi,t) est la proportion de la population de ravageurs qui ne rencontre pas d’agents de biocontrôle et dépend de k comme risque de parasitisme agrégé, a comme taux de recherche des agents de biocontrôle, β comme fécondité maximale des agents de biocontrôle, et y(t) comme nombre d’agents de biocontrôle au temps t. s est la susceptibilité des ravageurs au agent de biocontrôle (c'est-à-dire la proportion de ravageurs parasités permettant la production de descendants). Le paramètre μ désigne la proportion de ravageurs parasités tués par l’agent de biocontrôle sans produire de progéniture. Dans le cas d’un traitement curatif, la première introduction doit avoir lieu le plut tôt possible. La fréquence et période d'introduction postérieures sont ensuite définies par les équations décrites ci-dessus. Lorsque le nombre de ravageurs atteint le seuil de traitement c’est-à-dire le seuil à partir duquel un traitement doit être effectué pour ne pas atteindre le seuil de nuisibilité, l’introduction d’une quantité d’agents de biocontrôle définit tel que décrit dans l’étape a) sera recommandée. Si le nombre de ravageurs après un cycle de développement est inférieur au seuil de nuisibilité du ravageur pour la culture, aucune introduction supplémentaire n’est recommandée. Formules détaillées dans le traitement préventif : L’objectif d’un traitement préventif est d’empêcher l’installation des ravageurs ou les dégâts qu’ils commettent s’ils sont déjà présents. Dans une première étape, les données de modélisation biologiques de type 2 permettent de déterminer le type d’apparition des ravageurs (continue ou ponctuelle). Une apparition continue correspond à une croissance de la population dans le temps. Une apparition ponctuelle suggère une arrivée massive ou l’émergence des ravageurs à un moment précis. Pour les prochaines étapes, les données concernant les ravageurs proviennent du passé dans la mesure où un traitement préventif est appliqué en amont de l’émergence / arrivée des ravageurs. La densité de ravageurs passée et la date d’apparition passée de ces ravageurs sont issues des données utilisateurs et/ou de données bibliographiques issues de la littérature dans le domaine des ravageurs de culture. cas d’une apparition continue La première formule permet d’estimer la date d’apparition des ravageurs ciblés et concerne l'équation de croissance exponentielle en temps continu inversé : Avec Nt-1 correspondant au nombre de ravageurs au temps -1, Nt le nombre de ravageurs enregistrés à une certaine période de l’année dans le passé et r r le taux de croissance des ravageurs estimé grâce à l’équation modèle suivante : [Math 12] r r = Intercept + ∑ (c→s*C→S+c’→s’*C→S^2+c’’→s’’*C→S^3+c’’’→s’’’*C→S^4) avec c→s, c’→s’ et c’’→s’’, les coefficients d’impact des paramètres C→S sur r r et l’intercept, la coordonnée du point d'intersection de la courbe et de l’axe des ordonnées. Le coefficient d’impact ou de régression indique dans quelle mesure la valeur de la variable dépendante r r varie avec la variation de la valeur de la variable explicative c’est-à-dire de C à S. Ces coefficients sont calculés sur la base de la méthode des moindres carrés. Toute fonction autre que la régression linéaire multiple et permettant d’expliquer les variables dépendantes r r en fonction des variables indépendantes C à S peut également être utilisée. Nt-1 est calculé rétrospectivement de jour en jour jusqu'à ce qu’il soit égal à 1. La quantité de jours identifiés détermine la date d’apparition supposée et par conséquent la date d’introduction des agents de biocontrôle. La seconde formule Math 1 décrite précédemment permet de déterminer le nombre d’agents de biocontrôle à introduire en fonction des conditions de la zone à traiter à la date sélectionnée par l’agriculteur et qui doit être antérieure à celle indiquée par la première formule Math 11. Si aucune date n’est sélectionnée, la date identifiée par la première formule Math 11 sera utilisée pour réaliser la recommandation du nombre d’agents de biocontrôle à introduire. La troisième formule ci-dessous permet d’estimer la quantité d’agents de biocontrôle à introduire à la période souhaitée, soit à une période antérieure à l’émergence, soit à l’apparition des ravageurs déterminée grâce à la première formule Math 11, pour assurer que le nombre d’agents de biocontrôle définis par la seconde formule soit atteint au moment de l’émergence ou de l’apparition des ravageurs déterminée grâce à la première formule Math 11. Cette formule concerne l'équation de croissance exponentielle en temps continu inversé : Avec Nt-1 correspondant au nombre d’agents de biocontrôle au temps -1, Nt la densité d’agents de biocontrôle calculée avec la deuxième formule, et r ab le taux de croissance des agents de biocontrôle estimé grâce à l’équation modèle suivante : [Math 14] r ab = Intercept + ∑ (c→s*C→S+c’→s’*C→S^2+c’’→s’’*C→S^3+c’’’→s’’’*C→S^4) avec c→s, c’→s’ et c’’→s’’, les coefficients d’impact des paramètres C→S sur r ab , et l’intercept, la coordonnée du point d'intersection de la courbe et de l’axe des ordonnées. Le coefficient d’impact ou de régression indique dans quelle mesure la valeur de la variable dépendante r ab varie avec la variation de la valeur de la variable explicative c’est-à-dire de C à S. Ces coefficients sont calculés sur la base de la méthode des moindres carrés. Toute fonction autre que la régression linéaire multiple et permettant d’expliquer les variables dépendantes r ab en fonction des variables indépendantes C à S peut également être utilisée. Nt-1 est calculé rétrospectivement de jour en jour jusqu'au jour de l’introduction sélectionné par l’utilisateur c’est-à-dire la date du semis, de la plantation ou toute date antérieure à la date d’émergence ou d’apparition identifiée par la première formule Math 11. La quantité Nt-1 d’agents de biocontrôle à la date définie sera recommandée. Si aucune date n’est sélectionnée par l’utilisateur, la date sélectionnée par défaut sera la date d’émergence ou d’apparition identifiée par la première formule Math 11. cas d’une apparition ponctuelle La première formule permet d’estimer la date d’apparition des ravageurs ciblés grâce à l’équation Math 5 dite des degrés jours de croissance (DJ) décrite précédemment. La seconde formule Math 1, décrite précédemment, permet de déterminer le nombre d’agents de biocontrôle qui doivent être présents au moment de l’émergence / apparition des ravageurs. Elle dépend de la densité de ravageurs enregistrés dans le passé. La troisième formule Math 13 est identique à la troisième formule développée dans le cas d’une apparition continue et permet d’estimer la quantité d’agents de biocontrôle à introduire à la période souhaitée c’est-à-dire une période antérieure à l’émergence ou l’apparition des ravageurs déterminée grâce à la première formule pour assurer que le nombre d’agents de biocontrôle définis par la seconde formule soit atteint au moment de l’émergence ou de l’apparition des ravageurs déterminée grâce à la première formule. Cette formule concerne l'équation de croissance exponentielle en temps continu inversé. La donnée minimale à fournir par l’utilisateur pour que l'algorithme puisse fournir un résultat est : l’espèce de ravageurs. Les paramètres de température et d’humidité seront automatiquement renseignés grâce à la localisation géographique de l’adresse de livraison si aucune information n’est renseignée par l’agriculteur. Les données concernant l’infestation dans la zone à traiter seront prises par défaut dans la base de données de modélisations biologiques 2 et seront considérées comme maximales. Si aucune surface à traiter n’est renseignée, les recommandations seront effectuées par m 2 . De manière évidente, le taux de fiabilité des résultats est d’autant plus élevé que le nombre de données fournies par l’utilisateur est élevé. L’invention concerne un outil d’aide à la décision basé sur des formules mathématiques, dont une équation modèle mathématique, pour définir la quantité, la fréquence et la période d’introduction d’un agent de biocontrôle à utiliser sur un couple culture/ravageur, en fonction des données d’entrées utilisateur et des données de modélisation. Le procédé selon la présente invention est décrit sur la FIG. 5 et comprend les étapes suivantes. Dans une étape 200, l’agriculteur fournit au système de biocontrôle 100 les données utilisateur au sein de la base de données utilisateur 104 montrée sur la FIG. 2 . Les données utilisateur comprennent au moins l’espèce de ravageur. Exemple 1 : Au 1er mai 2023, l’utilisateur déclare que sa culture de poivron est impactée par le puceron Myzus persicae sur une surface de 3000m 2 . L’adresse de livraison se situe à Nantes. Le taux d’infestation est fort avec 200 pucerons / m 2 . Dans une étape 202, le processeur 118 utilise la base de données de sélection 106 pour rechercher et sélectionner le nom de l’agent de biocontrôle correspondant à l’espèce de ravageur entrée comme donnée utilisateur biologique. Exemple 1 : L’agent de biocontrôle sélectionné pour contrôler le puceron Myzus persicae sur poivron est la coccinelle Adalia bipunctata. Dans une étape 204, l’agriculteur renseigne les données utilisateur et indique au moins l’une des informations suivantes : s’il souhaite un traitement curatif ou un traitement préventif, le traitement curatif étant sélectionné par défaut, pour la zone agricole considérée, l’adresse de livraison et la surface à traiter, les recommandations par m 2 étant réalisées par défaut. Exemple 1 : L’utilisateur souhaite un traitement curatif. Cas du traitement curatif : Donc, dans une étape 206, on détermine le nombre d’agents de biocontrôle à introduire en fonction des conditions dans la zone à traiter. Par exemple : la formule utilisée est [Math 15] N ag = A(M) * M * Surface à traiter avec l’équation modèle A(M) pour le couple Adalia bipunctata / Myzus persicae : [Math 16] A=-1.914e + 02+3.253e-01*Densité de ravageurs - 6.159e-04*Densité de ravageurs ^ 2 + 4.211e-07*Densité de ravageurs ^ 3 -9.463e-11*Densité de ravageurs ^ 4 + 1.671e+01*Température - 3.274e-01*Température^ 2 - 3.261e-01*Densité d’agents de biocontrôle+ 1.211e-03*Densité d’agents de biocontrôle^ 2 Les données utilisateur sont transmises à l’équation modèle décrite permettant de réaliser la recommandation suivante : l’introduction de 5 adultes d’A. bipunctata par m 2 soit 15 000 coccinelles pour 3000m 2 est recommandée au vu des conditions dans la zone à traiter. Dans une étape 208, on détermine la période d’introduction et la fréquence d’introduction des agents de biocontrôle comme détaillé ci-dessus. Exemple 1 : La première introduction d’agents de biocontrôle doit, dans le cas d’un traitement curatif, être réalisée dans les plus bref délais. La fréquence et les dates d’introduction postérieure sont estimées grâce aux modèles de Lotka-Volterra ou de Nicholson–Bailey permettant la modélisation de la dynamique de population des ravageurs et des agents de biocontrôle dans le temps. Les données utilisateur sont transmises à l’équation modèle décrite. Exemple 1 : les figures 6, 7 et 8 montrent les résultats obtenus après l’utilisation des équations de Lotka-Volterra et en considérant l’absence de réintroduction d’agents de biocontrôle sans ajout de nourriture alternative comme montré sur la FIG. 6 , la réintroduction d’agents de biocontrôle lorsque le seuil de traitement est atteint comme montré sur la FIG. 7 et l'absence de réintroduction d’agent de biocontrôle avec ajout de nourriture alternative permettant de maintenir 1 coccinelle / m2 comme montré sur la FIG. 8 . Deux recommandations sont réalisées : réintroduire 3 Adalia bipunctata par m 2 18 jours après la première introduction puis répéter l’opération tous les 12 jours ; introduire une nourriture alternative 3 jours post-introduction d’Adalia bipunctata permettant d’assurer la présence d’1 coccinelle par m 2 . Exemple 2 : l’utilisateur souhaite un traitement préventif pour une surface de 3000m 2 pour lutter contre Myzus persicae sur poivron au 01 janvier 2024. L’adresse de livraison se situe toujours à Nantes. L’année précédente, l’utilisateur avait déclaré la présence de 200 pucerons / m 2 le 01 mai 2023. Cas du traitement préventif : Une première étape consiste à déterminer la nature continue ou ponctuelle de l’apparition des ravageurs. Exemple 2 : Option 1 : La base de données biologiques 2 nous informe que l’apparition des pucerons est de type continue. cas d’une apparition continue Dans l’étape 210, la formule permet d’estimer la date d’apparition des ravageurs ciblés et concerne l'équation de croissance exponentielle en temps continu inversé : [Math 17] Nt-1=Nt/exp(r r *t ) Dans l’exemple 2, Nt = 200, et r r est défini par l’équation modèle suivante : [Math 18] r r = -0.104118+0.017794*Température moyenne par jour Les données utilisateur sont transmises à l’équation modèle décrite. La FIG. 9 montre le résultat de la formule et indique que le premier Myzus persicae est apparu le 24 février 2023. Dans l’étape 212, la même formule que celle utilisée à l’étape 206 est utilisée et permet de déterminer le nombre d’agents de biocontrôle qui doit être présent à la date définie dans l’étape 210. Exemple 2 : les résultats indiquent que 1006 Adalia bipunctata doivent être présentes le 24 février 2024 pour 3000m 2 de surface. Dans l’étape 214, la formule permet d’estimer la quantité d’agents de biocontrôle à introduire à la période souhaitée c’est-à-dire à la période antérieure à l’émergence ou à l’apparition des ravageurs déterminée à l’étape 210, pour assurer que le nombre d’agents de biocontrôle définis à l’étape 212 soit atteint au moment de l’émergence ou de l’apparition des ravageurs. Cette formule concerne l'équation de croissance exponentielle en temps continu inversé : [Math 19] Nt-1=Nt/exp(r ab *t ) Dans l’exemple 2, Nt =5 et r ab est défini par l’équation modèle suivante : [Math 20] r r = -0.049968+0.008177*Température moyenne par jour Les données utilisateur sont transmises à l’équation modèle décrite. Aucune information sur la date d’introduction préférentielle n’a été fournie par l’utilisateur donc la recommandation est d’introduire 1006 Adalia bipunctata le 24 février 2024 pour 3000m 2 de surface à traiter. Exemple 2 : Option 2 : La base de données biologiques 2 nous informe que l’apparition des pucerons est de type ponctuel. cas d’une apparition ponctuelle Dans l’étape 216, la formule permet d’estimer la date d’apparition des ravageurs ciblés grâce à l’équation des degrés jours de croissance (DJ). Exemple 2 : D'après les données de modélisation biologiques B, Myzus persicae a besoin de 200 degrés jour pour compléter son cycle. L’accumulation de degrés jours en fonction des conditions dans la zone d’introduction indique que les pucerons émergeront à partir du 15 mars 2024. Dans l’étape 218, la même formule que celle utilisée à l’étape 206 est utilisée pour déterminer le nombre d’agents de biocontrôle qui doivent être présents au moment de l’émergence ou de l’apparition des ravageurs. Exemple 2 : D’après la formule présentée à l’étape 206, 5 coccinelles / m 2 soit 15 000 coccinelles pour 3000m 2 doivent être présentes à partir du 15 mars 2024 pour contrôler la population de pucerons avant qu’elle ne fasse de dégâts sur la culture. Dans l’étape 220, la même formule que celle utilisée à l’étape 214 est utilisée pour estimer la quantité d’agents de biocontrôle à introduire à la période souhaitée c’est-à-dire la période antérieure à l’émergence ou à l’apparition des ravageurs déterminée à l’étape 216, pour assurer que le nombre d’agents de biocontrôle définis à l’étape 218 soit atteint au moment de l’émergence ou de l’apparition des ravageurs. Dans l’exemple 2, le résultat indique qu’il faut introduire 1,1 coccinelles / m 2 soit 3347 coccinelles sur les 3000m2 de zone à traiter le 28 février 2024 comme montré sur la FIG. 10 . La présente invention permet de prendre en compte les conditions environnementales pour répondre à l’attaque de ravageurs de cultures par une introduction d’agents de biocontrôle tels que des macro-organismes ou des micro-organismes et ce, de manière adaptée. La présente invention permet donc de prendre en compte l’impact des facteurs environnementaux sur l’écologie des agents de biocontrôle pour fournir une décision adaptée à la situation rencontrée par l’agriculteur. La décision comprend des recommandations concernant l’espèce de l’agent de biocontrôle à introduire, la dose et la fréquence ou période d’introduction des agents de biocontrôle. L’avantage de la présente invention consiste à améliorer l’efficacité des programmes de biocontrôle connus dans l’état de l’art. Les modes de réalisation précédemment décrits sont indiqués à titre d’exemples uniquement. Littérature non brevet Référence 1 : Wu et al. 2018 - Functional responses and intraspecific competition in the ladybird Harmonia axyridis (Coleoptera: Coccinellidae) provided with Melanaphis sacchari (Homoptera: Aphididae) as prey. Eur. J. Entomol. 115: 232–241. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour déterminer un traitement curatif ou préventif associé à un agent de biocontrôle à l’encontre d’un ravageur d’une zone déterminée, ladite zone déterminée étant susceptible de comprendre au moins un ravageur, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - fournir au moins une base de données utilisateur (104) adaptée pour recevoir des données utilisateur, lesdites données utilisateur comprenant : au moins une donnée utilisateur concernant une indication relative au ravageur, - fournir au moins une base de données de modélisation (108, 110) adaptée pour recevoir des données de modélisation, lesdites données de modélisation comprenant : au moins une donnée de modélisation biologique (114, 118) concernant une information relative à l’agent de biocontrôle, au moins une donnée de modélisation écologique (112, 116) concernant une condition environnementale associée à l’agent de biocontrôle, - fournir une équation modèle adaptée pour appliquer une relation mathématique à ladite au moins une donnée de modélisation biologique (114, 118) et ladite au moins une donnée de modélisation écologique (112, 116); - mettre en œuvre l’équation modèle en utilisant ladite au moins une donnée utilisateur pour obtenir des données finales relatives au nombre d’agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée, à la fréquence d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée et à la période d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée. Procédé selon la revendication 1, ladite au moins une donnée utilisateur comprenant au moins une indication dans la liste ci-dessous : L’espèce de ravageur passée, présente ou future ; La présence passée, présente ou future du ravageur ; La densité passée, présente ou future du ravageur ; L’indice d’infestation passée, présente ou future par m 2 ; La surface infestée passée, présente ou future ; Le type de recouvrement de la zone agricole ; Le type de sol de la parcelle infestée dans le passé, présent ou futur ; La localisation géographique de la zone à traiter ; Le type de traitement : préventif ou curatif ; L’utilisation d’intrants passée, présente ou future. Procédé selon l’une des revendications précédentes, ladite au moins une donnée de modélisation biologique (114) comprenant au moins une indication relative à l’agent de biocontrôle parmi la liste ci-dessous : nombre de ravageurs attaqués par jour par des agents de biocontrôle, nombre de ravageurs attaqués par jour par une population d'agent de biocontrôle, taux de croissance de la population, taux de prédation, taux de parasitisme, fécondité totale, fécondité par jour par femelle, réponse fonctionnelle, taux de survie, durée du cycle de vie, température de base, nombre de degré jour nécessaire à la réalisation d’un cycle de développement complet. Procédé selon l’une des revendications précédentes, ladite au moins une donnée de modélisation biologique (118) comprenant au moins une indication relative au ravageur parmi la liste ci-dessous : taux de croissance de la population, fécondité, durée du cycle de vie, survie, indice de tolérance de la plante cultivée aux ravageurs, température de base, nombre de degré jour nécessaire à la réalisation d’un cycle de développement complet, seuil de nuisibilité et de traitement, type d’apparition, proportion des stades de développement des ravageurs accessibles par l’agent de biocontrôle. Procédé selon l’une des revendications précédentes, ladite au moins une donnée de modélisation écologique (112, 116) comprenant au moins une indication parmi la liste ci-dessous : température (C), humidité (D), photopériode (E), taux d'azote (G), de phosphore (H) ou de potassium (I) dans le sol, proportion de sable dans le sol (J), proportion d’argile dans le sol (K), taux d'infestation (L), densité d’agent de biocontrôle (M), proportion de cannibalisme (N), superparasitisme (O), multiparasitisme (P), stade de développement (Q), application passée (R), présente ou future d'un apport chimique ou organique (S). Procédé selon l’une des revendications précédentes, ladite relation mathématique étant basée sur un modèle de régression linéaire multiple. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre les étapes suivantes pour déterminer un traitement curatif : déterminer le nombre d’agents de biocontrôle à introduire selon l’équation modèle, de préférence en calculant le nombre de ravageurs consommés par agent de biocontrôle en fonction des données de modélisation biologiques des agents de biocontrôle et des ravageurs, et en fonction des données de modélisation écologiques de la zone à traiter, multiplié par le nombre d’agents de biocontrôle et par la surface à traiter ; déterminer la période d’introduction des agents de biocontrôle et la fréquence d’introduction des agents de biocontrôle en utilisant une équation de dynamique de populations, de préférence l’équation de Lotka-Volterra ou de Nicholson–Bailey, et en tenant compte de l'accessibilité des ravageurs dans la zone à traiter pour les agents de biocontrôle, permettant de définir la date à laquelle la quantité de ravageur est supérieure au seuil de traitement conduisant à l’introduction de nouveaux agents de biocontrôle. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre les étapes suivantes pour déterminer un traitement préventif : - déterminer le type d’apparition continue ou ponctuelle des ravageurs ; - déterminer la date d’apparition ou d’émergence des ravageurs en utilisant une équation de croissance des populations, de préférence l’équation de croissance exponentielle en temps continu inversé pour l’apparition continue ou une équation d’accumulation des degrés jour pour l’apparition ponctuelle ; - déterminer le nombre d’agents de biocontrôle à introduire à la date d’apparition des ravageurs selon l’équation modèle, de préférence en calculant le nombre de ravageurs consommés par agent de biocontrôle, multiplié par le nombre d’agents de biocontrôle et par la surface à traiter pour l’apparition continue et ponctuelle ; - déterminer la quantité d’organismes à introduire à la date sélectionnée par l’utilisateur pour assurer la présence de la quantité d’agents de biocontrôle définie à l’étape précédente au moment de l’émergence des ravageurs en utilisant, de préférence, l’équation de croissance exponentielle en temps continu inversé. Système de contrôle biologique pour déterminer un traitement curatif ou préventif associé à un agent de biocontrôle à l’encontre d’un ravageur d’une zone déterminée, ledit système comprenant : - une base de données utilisateur (104) adaptée pour recevoir des données utilisateur, lesdites données utilisateur comprenant : au moins une donnée utilisateur concernant une indication relative au ravageur, - une base de données de modélisation (108, 110) adaptée pour recevoir des données de modélisation, lesdites données de modélisation comprenant : au moins une donnée de modélisation biologique (114, 118) concernant une information relative à l’agent de biocontrôle, au moins une donnée de modélisation écologique (112, 116) concernant une condition environnementale associée à l’agent de biocontrôle, - un processeur pour mettre en œuvre une équation modèle, ladite équation modèle appliquant une relation mathématique à ladite au moins une donnée de modélisation biologique (114, 118) et à ladite au moins une donnée de modélisation écologique (112, 116), ladite mise en œuvre comprenant l’utilisation de ladite au moins une donnée utilisateur pour obtenir des données finales relatives au nombre d’agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée, à la fréquence d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée et à la période d’introduction des agents de biocontrôle à introduire sur la zone déterminée. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 8. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 8.