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Ce que l’IA peut pour l’agriculture

En 2050, les prévisions démographiques estiment une population mondiale de 9,2 milliards. Selon l’Organisation des Nations Unies (FAO) pour l’alimentation et l’agriculture, il y aura deux milliards de bouches supplémentaires à nourrir d’ici là. Pourtant, les surfaces cultivables ne pourront augmenter que de 4 %. Pour cultiver davantage et dans de meilleures conditions, l’intelligence artificielle et plus globalement les innovations technologiques, font parties des solutions envisagées.

L’intelligence artificielle pour accompagner l’agriculteur dans son quotidien

Des capteurs allant du simple thermomètre jusqu’aux drones en passant par la robotique, nombreuses sont les innovations qui touchent l’agriculture. L’objectif principal de ces solutions est de collecter des données issues des exploitations agricoles en temps réel. Ce marché est prolifique puisqu’en 2017, il pesait près de 518,7 millions de dollars et devrait croître de plus de 22,5 % par an en moyenne pour atteindre 2,5 milliards de dollars d’ici 2024.

L’image de l’agriculteur travaillant à la main est archaïque : beaucoup d’agriculteurs sont aujourd’hui connectés à différentes innovations technologiques. Ces dernières permettent d’acquérir un volume conséquent de données, constituant ce qu’on peut appeler « l’agriculture 4.0 ».

Pourtant, le problème n’est pas de cultiver davantage : il s’agit de mieux cultiver. Avec la montée en puissance des préoccupations liées à l’écologie, le smart farming (des technologies de gestion d’exploitation intelligente) et l’agritech (un domaine d’activité où on utilise et conçoit des outils technologiques pour améliorer le quotidien des agriculteurs) prennent de l’ampleur.

Si nous associons usuellement la technologie à la finance ou encore à l’aéronautique, nous pensons moins à l’impact que cela peut avoir dans le quotidien d’un agriculteur. L’image de l’agriculteur travaillant à la main est archaïque : beaucoup d’agriculteurs sont aujourd’hui connectés à différentes innovations technologiques. Ces dernières permettent d’acquérir un volume conséquent de données, constituant ce qu’on peut appeler « l’agriculture 4.0 ». Grâce à ces données, les agriculteurs peuvent réduire les coûts de fonctionnement des champs, mieux gérer la consommation d’énergie et d’eau, et optimiser les flux de travail, etc. Les tracteurs peuvent désormais être télécommandés et certaines innovations permettent même d’accompagner l’agriculteur jour après jour en prévoyant la météo du lendemain ou encore en lui rappelant la réglementation concernant les traitements phytosanitaires. Plus pointu encore, le concept de « smart farming » prend de l’essor avec les machines autonomes et les drones. Ces derniers peuvent gérer de manière plus efficace les cultures en survolant les parcelles et en rendant compte de leurs états.

Optimiser les exploitations agricoles

Le machine learning et le deep learning sont également des nouvelles voies pour analyser la santé des sols, afin de détecter plus facilement une contamination ou une prolifération de nuisibles. Prenons l’exemple de « NatureSweet », qui utilise l’intelligence artificielle de Prospera pour ses exploitations de tomates aux États-Unis et au Mexique. NatureSweet a annoncé une amélioration de ses récoltes de 2 % à 4 % et estime que la technologie lui permettra d’optimiser progressivement ses champs de près de 20 %. Au-delà de la détection, ces innovations permettent la prédiction : c’est ce que propose Blue River Technology et son robot « Ses & Spray » qui utilise la vision par ordinateur pour identifier les mauvaises herbes et les arroser d’herbicide.

Le gouvernement britannique a lancé un programme d’investissement sur le sujet et Cambridge compte désormais « un projet de parc Agritech » de près de 570 millions d’euros pour renforcer la place du Royaume-Uni en tant que pôle d’innovation dans le domaine de l’agriculture intelligente.

De surcroît, nous comprenons que la collecte de données sur l’ensemble des exploitations peut rendre de plus en plus de services très utiles pour optimiser sa gestion. Mais l’intelligence artificielle ne bouscule pas seulement les acteurs du monde agricole. Les instances gouvernementales prennent de plus en plus position. Par exemple, le Royaume-Uni a intégré l’agriculture dans ses objectifs liés à l’intelligence artificielle. Le gouvernement britannique a lancé un programme d’investissement sur le sujet et Cambridge compte désormais « un projet de parc Agritech » de près de 570 millions d’euros pour renforcer la place du Royaume-Uni en tant que pôle d’innovation dans le domaine de l’agriculture intelligente.

Enfin, l’Intelligence Artificielle est également un point d’appui essentiel dans la lutte contre la déforestation en Amazonie. Nous pouvons mentionner le projet « Rainforest » lancé par l’institut de recherche autrichien IIASA, en partenariat avec l’éditeur de logiciels SAS. Les deux organismes ont conçu une intelligence artificielle capable de détecter et d’évaluer la déforestation des forêts tropicales à partir de simples images satellites.

Les nouvelles technologies permettent de relever des défis multiples : tant pour les agriculteurs que pour les instances gouvernementales et associatives. Cela implique tout de même la redéfinition dans de nombreux cas du rôle de l’agriculteur qui, libéré des tâches répétitives peut désormais orchestrer et planifier à plus long terme son exploitation. Nous notons donc un besoin impératif de débat critique sur l’agriculture 4.0 et ses conséquences sur l’autonomie de la décision et l’organisation des activités, car l’expertise de l’agriculteur restera toujours complémentaire aux informations fournies par l’IA.

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