Lors de la récolte, l'évaluation de la valeur alimentaire des cultures destinées à l'alimentation animale peut être estimée à partir de variables biochimiques. La spectroscopie proche infrarouge (NIR) est une façon de mesurer indirectement ces variables biochimiques. Au cours des dernières années, plusieurs micro-spectromètres ont été développés, offrant une opportunité de prédire ces variables biochimiques à faible coût. Dans cette étude, nous évaluons le potentiel d'une combinaison de micro-spectromètres pour prédire la teneur en protéines et en sucre total de la canne à sucre. Tout d'abord, chaque micro-spectromètre, avec des prétraitements spectraux optimaux, a été comparé individuellement à un spectromètre de laboratoire de référence. Ensuite, nous proposons une combinaison de micro-spectromètres et avons établi des modèles de prédiction grâce à une méthode de fusion des données appelée Sequential and Orthogonalised - Partial Least Squares (SO-PLS). En ce qui concerne la teneur en protéine, la combinaison des micro-spectromètres fournit un modèle similaire (sep = 0,69 % ; biais = 0,15 % ; r2 = 0,910) à ceux obtenus avec le spectromètre de référence (sep = 0,56 % ; biais = -0,13 % ; r2 = 0,935). En ce qui concerne les prédictions de teneurs en sucre, les résultats obtenus avec cette combinaison de micro-spectromètres (sep = 2,38 % ; biais = -0,52 % ; r2 = 0,983) sont supérieurs à ceux obtenus avec le spectromètre de référence (sep = 2,59 % ; biais = 0,41 % ; r2 = 0,978). Pour les deux variables chimiques, la combinaison des micro-spectromètres améliore les performances des modèles de prédiction par rapport aux modèles obtenus avec les micro-spectromètres utilisés individuellement. L'utilisation de plusieurs micro-spectromètres peu coûteux, combinée à une méthode multi-blocs, permet d'obtenir des résultats aussi satisfaisants qu'avec un seul spectromètre de laboratoire, mais à moindre coût.