IA et agriculture : où en est-on ?
La veille du lancement du sommet sur l’IA, qui s’est tenu à Paris les 10 et 11 février, Emmanuel Macron annonçait un financement privé de 109 milliards d'euros dans le domaine de l’intelligence artificielle. Parmi les branches visées par ces investissements se trouve celle de l’agriculture.
Les applications possibles de l’IA dans le secteur agricole sont multiples et ont vocation à apporter des solutions aux nombreux défis auxquels il fait face, en particulier la gestion des ressources, la diminution des intrants chimiques, le maintien d’un rendement élevé et la préservation de l’environnement.
Traiter des milliers de données à la fois
La principale application de l’IA en agriculture concerne la gestion de données. La multiplication des technologies transmettant des informations sur les cultures pose le problème du traitement de ces résultats. Issus de capteurs de terrain, installés dans les champs ou les tracteurs, mais également d’images satellites, leur analyse nécessite des dizaines d’heures de travail, pas toujours suffisantes pour prendre en compte de manière optimale toutes ces informations.
Les logiciels d’intelligence artificielle sont principalement utilisés pour croiser des données sur la qualité des sols ou de l’eau, les prévisions météorologiques ou encore l’humidité de l’air afin d’orienter les prises de décision des professionnels. L’objectif visé est d’abord d’obtenir de meilleurs rendements, mais aussi de comprendre quel moment est le meilleur pour traiter une parcelle en utilisant le moins de pesticides possible, ou encore de quelle quantité d’eau exacte une culture a besoin.
Déléguer ce travail à une machine permet surtout aux agriculteurs de limiter le temps consacré aux tâches administratives. Réduire cette charge fait en effet partie des principales revendications des agriculteurs français et européens aujourd’hui, dont les journées de travail s’allongent à n’en plus finir.
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Les options de reconnaissance d’image de l’IA lui permettent aussi dedétecter certaines maladies présentes sur les cultures. Les images sont capturées par des drones, puis rapidement analysées par l’intelligence artificielle. Dans le secteur de l’élevage, le comportement d’un troupeau peut également être analysé afin de repérer toute anormalité.
L’outil MesSatimages, déployé sur tout le territoire national, analyse les images satellites de parcelles agricoles. Il permet de déterminer la quantité d’engrais dont a besoin la culture, zone par zone. Ce type d’outil permet de développer une agriculture de précision, moins gourmande en intrants.
Automatiser des tâches pénibles
L’intelligence artificielle a aussi vocation à automatiser certaines tâches difficiles et répétitives, comme celle de la cueillette. La startup Tevel développe un modèle de robot multibras doté d’un logiciel d’IA lui permettant de détecter les fruits mûrs et de bonne taille. La machine peut être en marche 24h/24 et effectue un travail particulièrement pénible pour l’homme.
L’entreprise reconnaît toutefois que le robot n’est pas encore complètement abouti. Il peine à récolter les fruits difficiles d’accès et ne peut pas effectuer le travail d’éclaircissement, qui consiste à supprimer certains fruits encore jeunes lorsque la plante est en surnombre.
Dans un communiqué de presse datant de mai 2024, le gouvernement annonçait un investissement de 1,8 milliard d’euros d’argent public dans l’intelligence artificielle pour le monde agricole. Cette somme sera répartie entre 357 projets innovants dans cette filière en pleine expansion.
Source: www.linfodurable.fr
