Ce projet a permis d’obtenir des données probantes pour plusieurs indicateurs associés à la santé et conservation des sols. Les résultats indiquent qu’il n’y a pas d’indicateur idéal, mais qu’une combinaison d’indicateurs est requise, incluant les rendements des cultures, pour évaluer l’effet d’itinéraires agronomiques sur la santé des sols. L’utilisation de l’apprentissage automatique, une forme d’intelligence artificielle axée sur le développement d’algorithmes statistiques capables de détecter des relations complexes, s’avère une avenue prometteuse pour diagnostiquer la productivité d’agrosystèmes végétaux à l’aide d’un ensemble d’indicateurs et pour établir les changements et les pratiques agricoles à mettre en place afin d’obtenir des performances optimales et durables au bénéfice de l’ensemble de la société. À court terme, les itinéraires étudiés causent une diminution de la teneur en MO du sol de surface et tendent à réduire la stabilité des agrégats. Ces itinéraires font augmenter le carbone labile (POxC) et tendent à augmenter la respiration du sol (Solvita). Soulignons que des tendances constatées durant les premières années de l’implantation d’un dispositif de longue durée peuvent être inversées après plusieurs années, une fois que le dispositif nouvellement implanté est entré dans une période de plus grande stabilité. Les effets des traitements sont alors souvent plus facilement distinguables par rapport aux changements causés par l’implantation de nouveaux itinéraires agronomiques en mode biologique sur un site en mode conventionnel depuis de nombreuses années. C’est notamment une des raisons pour laquelle il est important de maintenir en place de tels dispositifs pendant de longues périodes de temps.