Computer-implemented techniques for determining and presenting improved seeding rate recommendations for sowing hybrid seeds in a field. In an embodiment, seeding query logic receiving digital data representing planting parameters including seed type and sowing row width. The seeding query logic retrieves a set of one or more seeding models from a data repository based on planting parameters. Mixture model logic generates an empirical mixture model in digital computer memory that represents a composite distribution of the set of one or more seeding models. The mixture model logic then generates an optimal seeding rate distribution dataset in digital computer memory based upon the empirical mixture model, where the optimal seeding rate distribution dataset represents the optimal seeding rate across all measure fields. Optimal seeding rate recommendation logic calculates and presents on a digital display device an optimal seeding rate recommendation that is based upon the optimal seeding rate distribution dataset.L'invention concerne des techniques mises en œuvre par ordinateur permettant de déterminer et de présenter des recommandations de taux de semis amélioré pour semer des graines hybrides dans un champ. Dans un mode de réalisation, une logique de demande d'ensemencement reçoit des données numériques représentant des paramètres de plantation, y compris un type de graine et une largeur de ligne de semis. La logique de demande de semis récupère un ensemble d'un ou de plusieurs modèles d'ensemencement à partir d'un référentiel de données d'après des paramètres de plantation. Une logique de modèle de mélange génère un modèle de mélange empirique dans une mémoire informatique numérique qui représente une distribution composite de l'ensemble composé d'un ou de plusieurs modèles de semis. La logique du modèle de mélange génère ensuite un ensemble de données de distribution de taux de semis optimal dans une mémoire informatique numérique d'après le modèle de mélange empi
