11 juillet 2024
Découvrez étape par étape comment l'IA stimule l'innovation dans l'agriculture, facilitant la culture, la récolte et la livraison des fruits de la ferme à votre table.
Avec une population mondiale qui devrait augmenter de 2 milliards d'ici 2050, nous avons besoin d'une augmentation d'environ 60 % de la production alimentaire pour suivre le rythme. L'intelligence artificielle (IA) nous aide à relever ce défi en stimulant l'innovation dans l'agriculture. Les innovations en matière d'IA peuvent être utilisées pour surveiller le bétail, analyser la croissance des cultures, prédire quand le matériel agricole a besoin d'entretien, et bien plus encore. Quand on pense à l'agriculture, on imagine souvent simplement l'agriculture. Cependant, c'est un terme générique qui englobe de nombreuses fonctions et processus différents.
Pour mieux comprendre l'impact de l'IA dans l'agriculture, prenons un exemple précis : le cycle de vie d'un fruit. Que se passe-t-il pendant son voyage d'un champ à nos tables ?
Dans ce blog, nous explorerons comment l'IA intervient à chaque étape du processus, de la plantation, la culture et la récolte à la transformation, au transport et à la vente des fruits. Commençons sans plus tarder !
La première étape du cycle de vie des cultures fruitières consiste à sélectionner les graines et à les planter. Un agriculteur doit décider quel fruit cultiver pour la saison. Les techniques d'IA comme l'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour analyser de grandes quantités de données afin d'aider les agriculteurs à choisir les meilleures graines pour leur sol et leurs conditions climatiques spécifiques. En évaluant les tendances météorologiques historiques, la composition du sol et les données de performance des cultures, l'IA peut recommander les variétés de semences optimales les plus susceptibles de prospérer. L'utilisation de l'IA pour la sélection des semences est un domaine de recherche en cours qui suscite beaucoup d'intérêt et de potentiel.
Par exemple, le défi Inspire 2018 du CGIAR a attribué 100 000 dollars à un projet utilisant l'apprentissage automatique pour une sélection plus intelligente des semences. Ce projet a été mené par des chercheurs du BioSense Institute et du CIMMYT. Ils ont utilisé des données sur différentes nouvelles variétés de maïs provenant de centaines de sites d'évaluation au Mexique pour développer des modèles qui prédisent la performance des semences. Une approche fondée sur les données augmente les chances de réussite de la récolte et réduit le risque d'échec de la culture. Une fois que le meilleur type de semence est sélectionné, la vision par ordinateur peut intervenir pour vérifier la qualité des semences.
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La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser des images haute résolution de graines de fruits afin de détecter les imperfections, les maladies et les caractéristiques génétiques qui peuvent ne pas être visibles à l'œil nu. Diverses tâches de vision par ordinateur peuvent être utilisées pour analyser ces images afin de trier, de classer et d'évaluer la qualité des graines. En automatisant ces tâches, l'IA peut aider à garantir que seules les graines de la plus haute qualité sont plantées, et les agriculteurs peuvent obtenir de meilleurs rendements de récolte.
Par exemple, le GeNee™ Sorter de Seed X est un trieur de graines alimenté par l'IA qui améliore le processus de sélection des graines. Le trieur divise les graines en deux catégories : les graines de haute qualité qui sont susceptibles de germer sont dirigées vers la boîte principale, tandis que les graines qui sont peu susceptibles de germer sont triées dans une boîte secondaire. Il gère des tâches telles que l'évaluation de la couleur, de la forme, de la taille, de la pureté génétique et la prédiction des taux de germination. Grâce au trieur, les taux de germination peuvent être augmentés à plus de 90 %, ce qui signifie que davantage de graines se transforment avec succès en plantes saines.
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L'IA peut également être utilisée pour améliorer l'analyse du sol et la surveillance des cultures. Des drones équipés de caméras avancées survolent les champs de fruits, capturant des images détaillées de la santé du sol et des plantes. Ces images sont traitées pour créer des cartes montrant les variations de l'humidité du sol, des niveaux de nutriments et de la santé des plantes. Sur la base des informations issues de l'analyse d'images, des tâches telles que la détection des mauvaises herbes, la surveillance de la croissance, l'estimation du rendement, l'ajustement de l'irrigation, l'application précise d'engrais et la mise en œuvre d'une lutte antiparasitaire ciblée peuvent être effectuées. La surveillance en temps réel à l'aide de l'IA peut contribuer à améliorer les rendements des cultures fruitières et à promouvoir des pratiques agricoles durables.
Récolter un champ un jour avant ou après le moment optimal pourrait réduire le revenu potentiel de l'agriculteur de 3,7 % à 20,4 %. L'IA peut aider à déterminer le meilleur moment pour cueillir les fruits. Les méthodes de récolte traditionnelles reposent fortement sur le travail manuel et peuvent être moins efficaces et plus longues. Les méthodes de récolte assistées par l'IA utilisent des capteurs avancés et des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données sur la couleur, la taille et les conditions environnementales des fruits afin de prédire leur maturité. De cette façon, les fruits sont récoltés à leur apogée, ce qui entraîne des rendements plus élevés et moins de gaspillage.
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Après la récolte, l'étape clé suivante est le tri et le classement des fruits afin que les meilleurs produits puissent atteindre les consommateurs. L'IA peut être utilisée pour l'analyse volumétrique de la segmentation des fruits. En appliquant des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8, la taille, la forme et la qualité d'un fruit peuvent être évaluées.
Le processus implique la capture d'images haute résolution de fruits sur un tapis roulant, la segmentation des fruits individuels à l'aide du modèle YOLOv8, et la réalisation d'une analyse volumétrique pour mesurer la taille et la forme et détecter les défauts. Sur la base de l'analyse, les fruits sont automatiquement triés et classés en différentes catégories pour un emballage, une transformation ou une distribution appropriés. Le tri et le classement basés sur l'IA améliorent l'efficacité, la précision et la cohérence, réduisent le gaspillage et maximisent la valeur de la récolte.
Une fois les fruits triés et classés, les machines d'emballage automatisées peuvent les conditionner avec précision. Les systèmes de ROC (reconnaissance optique de caractères) pilotés par l'IA peuvent vérifier l'exactitude de l'emballage, en contrôlant les étiquettes, les codes-barres et autres informations importantes pour la conformité aux normes et réglementations. En inspectant l'emballage de cette manière, on peut éviter des situations telles que les produits périmés. L'IA peut détecter les étiquettes incorrectes ou les dates de péremption dépassées et les signaler pour correction avant que les produits n'atteignent les consommateurs.
Maintenant, imaginons que vous ayez les meilleurs fruits emballés et prêts à être livrés. L'IA peut améliorer la logistique et le transport des fruits en optimisant les itinéraires. Conserver la fraîcheur des fruits pendant le transport et trouver les itinéraires de livraison les plus efficaces sont des défis majeurs. Les algorithmes d'IA peuvent analyser les schémas de circulation, les conditions météorologiques et les calendriers de livraison pour déterminer les meilleurs itinéraires et réduire les temps de trajet et les coûts.
Une fois que les fruits arrivent en magasin, l'IA continue de jouer un rôle crucial dans la gestion des stocks et la prévision de la demande. Les systèmes d'IA peuvent analyser les données de vente, les préférences des clients et les tendances saisonnières pour prédire la demande avec plus de précision. Les magasins de détail peuvent maintenir des niveaux de stock optimaux grâce aux informations fournies par l'IA et réduire le risque de surstockage ou de rupture de stock.
La vision par ordinateur peut être utilisée dans les magasins pour surveiller l'état des stocks en temps réel. Grâce à la détection d'objets, les caméras basées sur l'IA peuvent identifier les moments où les stocks sont faibles ou mal placés et alerter le personnel afin qu'il puisse réapprovisionner ou réorganiser les rayons. En s'assurant que la bonne quantité de produits frais est disponible au bon moment, l'IA contribue à améliorer la satisfaction des clients et à réduire le gaspillage alimentaire.
L'IA a le potentiel de jouer un rôle important en aidant les consommateurs à obtenir des fruits de meilleure qualité. Un excellent exemple d'intégration réussie de l'IA dans l'industrie fruitière est Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms a transformé ses opérations de la graine au magasin en utilisant la technologie de l'IA. Les capteurs alimentés par l'IA et l'analyse des données aident à suivre et à gérer tout, des niveaux de climat et d'humidité dans la serre à la logistique du transport des produits. Nature Fresh Farms a optimisé les conditions de croissance, contrôlé l'irrigation et réduit les coûts. Le système d'IA est également capable de faire en sorte que les produits atteignent les rayons des supermarchés dans les 24 à 48 heures suivant l'emballage, ce qui réduit considérablement le temps de transport et maintient la fraîcheur.
Malgré ses nombreux avantages, l'utilisation de l'IA dans l'industrie fruitière présente certains inconvénients potentiels :
De la sélection des semences à la maturation des fruits, l'IA transforme l'agriculture tout au long du cycle de vie des produits, des fermes à votre table. Elle aide les agriculteurs à surveiller la santé des sols, à prédire les meilleurs moments pour récolter et à trier les produits avec précision. En optimisant les ressources, en réduisant les déchets et en améliorant les rendements, l'IA rend l'agriculture plus efficace et durable. Malgré les défis tels que les coûts, le besoin d'expertise technique et la dépendance à la qualité des données, les avantages de l'IA rendent ces défis intéressants dans de nombreux cas. C'est pourquoi de plus en plus d'agriculteurs adoptent l'IA.
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