De la ferme à la table : comment l’IA stimule l’innovation agricole

La population mondiale devrait augmenter de 2 milliards d’ici 2050. Pour répondre à cette croissance, nous devons accroître la production alimentaire d’environ 60 %. L’intelligence artificielle (IA) nous aide à relever ce défi en stimulant l’innovation dans le domaine de l’agriculture. Les innovations en IA peuvent servir à surveiller le bétail, à analyser la croissance des cultures, à prévoir quand le matériel agricole aura besoin d’être entretenu, et bien plus encore. Quand on pense à l’agriculture, on imagine souvent uniquement les travaux des champs. Pourtant, l’agriculture englobe de nombreuses fonctions et processus.

Pour mieux comprendre l’impact de l’IA dans l’agriculture, prenons un exemple concret : le cycle de vie d’un fruit. Que se passe-t-il entre le champ et notre assiette ?

Dans cet article, nous allons voir comment l’IA intervient à chaque étape du processus, des semis, de la croissance et de la récolte à la transformation, au transport et à la vente des fruits.

Adopter les nouvelles technologies agricoles pour planter des fruits#

La première étape du cycle de vie des cultures fruitières consiste à choisir les graines et à les planter. Un agriculteur doit décider quels fruits cultiver pendant la saison. Les techniques d’IA comme l’apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données afin d’aider les agriculteurs à choisir les meilleures graines en fonction de leur sol et de leur climat. En évaluant les conditions météorologiques passées, la composition des sols et les données sur les performances des cultures, l’IA peut recommander les variétés de graines les plus susceptibles de prospérer. L’utilisation de l’IA pour sélectionner les graines est un domaine de recherche en plein essor qui suscite beaucoup d’intérêt et présente un fort potentiel.

Par exemple, le CGIAR Inspire Challenge de 2018 a attribué 100 000 $ à un projet utilisant l’apprentissage automatique pour mieux sélectionner les graines. Ce projet était dirigé 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 élaborer des modèles prédisant les performances des graines. Une approche fondée sur les données augmente les chances d’obtenir une récolte réussie et réduit le risque de perte des cultures. Une fois le meilleur type de graines sélectionné, la vision par ordinateur peut intervenir pour en vérifier la qualité.

Fig. 1 Image satellite de la production de maïs au Mexique, où les zones les plus claires indiquent une végétation plus saine.

Évaluer la qualité des graines grâce à la vision par ordinateur#

La vision par ordinateur peut servir à analyser des images haute résolution de graines de fruits afin de détecter des défauts, des maladies et des caractéristiques génétiques invisibles à l’œil humain. Différentes tâches de vision par ordinateur peuvent être utilisées pour analyser ces images, trier et classer les graines et évaluer leur qualité. En automatisant ces tâches, l’IA peut contribuer à garantir que seules les graines de la meilleure qualité sont plantées et que les agriculteurs obtiennent de meilleurs rendements.

Par exemple, le trieur GeNee™ de Seed X est une machine de tri des graines alimentée par l’IA qui améliore le processus de sélection. Elle répartit les graines en deux catégories : celles de haute qualité, susceptibles de germer, sont dirigées vers le bac principal, tandis que celles qui ont peu de chances de germer sont triées dans un bac secondaire. Elle évalue notamment la couleur, la forme, la taille et la pureté génétique, et prédit les taux de germination. Grâce à ce trieur, les taux de germination peuvent dépasser 90 %, ce qui permet à davantage de graines de devenir des plantes saines.

Fig. 2 Le trieur GeNee™ de Seed X.

Utiliser l’IA pour cultiver et récolter des fruits#

L’IA peut également améliorer l’analyse des sols et le suivi des cultures. Des drones équipés de caméras avancées survolent les champs fruitiers et capturent des images détaillées de l’état du sol et des plantes. Ces images sont traitées pour créer des cartes indiquant les variations de l’humidité du sol, des niveaux de nutriments et de la santé des plantes. À partir des informations tirées de l’analyse des images, il est possible de réaliser des tâches comme la détection des mauvaises herbes, le suivi 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. La surveillance en temps réel par 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 largement sur la main-d’œuvre manuelle 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 relatives à la couleur et à la taille des fruits ainsi qu’aux conditions environnementales afin de prédire leur maturité. Les fruits sont ainsi récoltés au meilleur moment, ce qui augmente les rendements et réduit le gaspillage.

Fig 3. Segmentation de fraises mûres avec la vision par ordinateur.

Transformation après récolte : analyse volumétrique de la segmentation et du conditionnement des fruits#

Après la récolte, l’étape clé suivante consiste à trier et à classer les fruits afin que les meilleurs produits parviennent aux consommateurs. L’IA peut servir à l’analyse volumétrique de la segmentation des fruits. En appliquant des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8, on peut évaluer la taille, la forme et la qualité d’un fruit.

Fig 4. Segmentation de fruits à l’aide du modèle de vision par ordinateur Ultralytics YOLOv8.

Le processus consiste à capturer des images haute résolution des fruits sur un tapis roulant, à segmenter chaque fruit à l’aide du modèle YOLOv8, puis à effectuer une analyse volumétrique pour mesurer leur taille et leur forme et détecter les défauts. En fonction de l’analyse, les fruits sont automatiquement triés et classés en différentes catégories pour être conditionnés, transformés ou distribués de manière appropriée. Le tri et le classement par IA améliorent l’efficacité, la précision et la régularité, réduisent le gaspillage et maximisent la valeur de la récolte.

Une fois les fruits triés et classés, des machines automatisées peuvent les emballer avec précision. Les systèmes de ROC (reconnaissance optique de caractères) basés sur l’IA peuvent vérifier l’exactitude des emballages en contrôlant les étiquettes, les codes-barres et d’autres informations importantes afin de garantir le respect des normes et des réglementations. Cette inspection des emballages permet d’éviter des problèmes comme la présence de produits périmés. L’IA peut détecter les étiquettes incorrectes ou les dates de péremption dépassées et signaler ces problèmes pour qu’ils soient corrigés avant que les produits n’arrivent chez les consommateurs.

Les innovations de l’IA dans la vente au détail et la distribution des fruits#

Imaginons maintenant que tu aies les meilleurs fruits, emballés et prêts à être livrés. L’IA peut améliorer leur logistique et leur transport en optimisant les itinéraires. Garder les fruits frais pendant le transport et trouver les itinéraires de livraison les plus efficaces sont des défis majeurs. Les algorithmes d’IA peuvent analyser les conditions de circulation, les conditions météorologiques et les horaires de livraison afin de déterminer les meilleurs itinéraires et de réduire la durée et le coût des trajets.

Une fois les fruits arrivés en magasin, l’IA continue de jouer un rôle essentiel 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 prévoir 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 surstock ou de rupture de stock.

Fig. 5. Des employés réapprovisionnent le rayon des fruits d’un magasin. Source de l’image : Envato Elements.

La vision par ordinateur peut être utilisée dans les magasins pour surveiller les stocks en rayon en temps réel. Grâce à la détection d’objets, les caméras alimentées par l’IA peuvent repérer les stocks faibles ou mal placés et avertir le personnel afin qu’il réapprovisionne ou réorganise les rayons. En veillant à ce que la bonne quantité de produits frais soit disponible au bon moment, l’IA contribue à améliorer la satisfaction client et à réduire le gaspillage alimentaire.

L’impact global de l’IA sur l’industrie fruitière#

L’IA peut jouer un rôle important pour aider les consommateurs à obtenir des fruits de meilleure qualité. Nature Fresh Farms est un excellent exemple de l’intégration réussie de l’IA dans le secteur fruitier. Nature Fresh Farms a transformé ses activités, des semences aux magasins, grâce à la technologie de l’IA. Des capteurs alimentés par l’IA et l’analyse des données permettent de suivre et de gérer tous les aspects, des niveaux de température et d’humidité dans les serres à la logistique du transport des produits. Nature Fresh Farms a optimisé les conditions de culture, contrôlé l’irrigation et réduit les coûts. Le système d’IA permet également d’acheminer les produits jusqu’aux rayons des supermarchés dans les 24 à 48 heures suivant leur emballage, réduisant considérablement le temps de transport et préservant leur fraîcheur.

Malgré ses nombreux avantages, l’utilisation de l’IA dans l’industrie fruitière présente quelques inconvénients potentiels :

• Coût de mise en œuvre : L’investissement initial dans les technologies d’IA peut être élevé, ce qui peut constituer un obstacle pour certains agriculteurs et producteurs.
• Dépendance à la technologie : Une forte dépendance à l’IA et aux technologies peut devenir difficile à gérer, en particulier en cas de problèmes techniques ou de pannes.
• Maintenance et entretien : Les systèmes d’IA nécessitent une maintenance et des mises à jour régulières pour fonctionner efficacement, ce qui peut augmenter les coûts récurrents et la complexité opérationnelle.
• Complexité d’utilisation : Certains agriculteurs peuvent avoir du mal à comprendre et à utiliser les technologies d’IA, ce qui rend la formation et l’assistance nécessaires.

Cultiver l’avenir#

De la sélection des graines à la maturation des fruits, l’IA transforme l’agriculture tout au long du cycle de vie des produits, des champs jusqu’à ton assiette. Elle aide les agriculteurs à surveiller la santé des sols, à prévoir les meilleurs moments pour récolter et à trier les produits avec précision. En optimisant les ressources, en réduisant le gaspillage et en améliorant les rendements des cultures, l’IA rend l’agriculture plus efficace et plus durable. Malgré les défis liés aux coûts, au besoin d’expertise technique et à la dépendance à la qualité des données, les avantages de l’IA rendent ces efforts intéressants dans bien des cas. C’est pourquoi de plus en plus d’agriculteurs adoptent l’IA.

Reste en contact avec notre communauté pour continuer à en apprendre plus sur l’IA ! Consulte notre dépôt GitHub pour découvrir comment nous utilisons l’IA afin de créer des solutions innovantes dans des secteurs comme l’industrie manufacturière et la santé.