On a proposé dans le papier précédent une méthode basée sur un modèle de culture pour faire des préconisations de fertilisation azotée dans le cas du blé d’hiver (et du troisième apport d’azote). On aborde ici la question de la spatialisation de ces préconisations, ou encore d’apports spatialement variables (ce qui correspond à l’acception la plus courante de l’agriculture de précision). Les conditions expérimentales de cette étude sont celles mises en place dans le cadre du projet développé à l’INRA et qui est cité à plusieurs reprises dans cet ouvrage. Dans une première partie on évalue l’intérêt de ces préconisations et apports spatialisés, par référence à une fertilisation homogène dont le réglage prend en compte ou non la connaissance de la variabilité intra parcellaire. Cette étude est conduite par simulation sur plusieurs années, sur les deux parcelles du dispositif, en considérant que la variabilité intra-parcellaire des sols est connue. Il ressort, pour cette configuration de parcelles, que les apport spatialement variables ne donnent pas en moyenne de meilleurs résultats en terme de marge brute et de bilan d’azote ; le gain essentiel est le respect en tout point de la contrainte environnementale. Dans une deuxième partie, on propose une méthode qui permette de réaliser la spatialisation du modèle en l’absence de connaissance précise de la variabilité intra-parcellaire des propriétés des sols : il s’agit d’une méthode bayésienne (GLUE) d’estimation des paramètres et variables d’entrée du modèle par assimilation d’observations sur le LAI et la teneur en azote de la culture dérivées de mesures de télédétection acquises en cours de culture. Cette méthode permet d’obtenir de meilleures prédictions des variables de sortie du modèle (dont le rendement) et potentiellement, de meilleures préconisations de fertilisation azotée, que celles fournies par l’approche de référence, basée sur la connaissance à haute résolution spatiale de la variabilité des sols. Les perspectives d’amélioration de cette méthode sont discutées.