De la ferme à la table : comment l'IA stimule l'innovation dans l'agriculture

Alors que la population mondiale 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 l'équipement agricole nécessite un entretien, et bien plus encore. Lorsque nous pensons à l'agriculture, nous imaginons souvent uniquement le travail de la terre. Pourtant, c'est un domaine vaste 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 du champ jusqu'à nos tables ?

Dans ce blog, nous explorerons comment l'IA aide à chaque étape du processus, de la plantation, la croissance et la récolte jusqu'au traitement, au transport et à la vente des fruits. Commençons !

Link to this sectionAdopter les nouvelles technologies agricoles pour la plantation des fruits#

La première étape du cycle de vie des cultures fruitières consiste à sélectionner les semences et à les planter. Un agriculteur doit décider quel fruit cultiver pour la saison. Des techniques d'IA comme l'apprentissage automatique (machine learning) peuvent être utilisées pour analyser de grandes quantités de données afin d'aider les agriculteurs à choisir les meilleures semences pour leurs conditions spécifiques de sol et de climat. En évaluant les modèles 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 CGIAR Inspire Challenge de 2018 a décerné 100 000 $ à un projet utilisant l'apprentissage automatique pour une sélection plus intelligente des semences. 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 développer des modèles prédisant la performance des semences. Adopter une approche axée sur les données augmente les chances de réussite de la récolte et réduit le risque d'échec des cultures. Une fois le meilleur type de semence sélectionné, la vision par ordinateur peut intervenir pour vérifier la qualité des graines.

Fig 1. Une image satellite montrant la production de maïs au Mexique, où les zones plus lumineuses indiquent une végétation plus saine.

Link to this sectionUtiliser la vision par ordinateur pour évaluer la qualité des semences#

La vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser des images haute résolution de graines de fruits afin de détecter des imperfections, des maladies et des traits génétiques qui ne sont peut-être pas visibles à l'œil nu. Diverses tâches de vision par ordinateur peuvent être utilisées pour analyser ces images afin de trier, classer et évaluer la qualité des semences. En automatisant ces tâches, l'IA aide à garantir que seules les semences de la plus haute qualité sont plantées, permettant aux agriculteurs d'obtenir de meilleurs rendements.

Par exemple, le GeNee™ Sorter de Seed X est un trieur de semences alimenté par l'IA qui améliore le processus de sélection. Le trieur divise les graines en deux catégories : les semences de haute qualité susceptibles de germer sont dirigées vers le bac principal, tandis que les semences peu susceptibles de germer sont triées dans un bac 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 qu'un plus grand nombre de graines se transforment avec succès en plantes saines.

Fig 2. GeNee™ Sorter de Seed X.

Link to this sectionUtiliser l'IA pour cultiver et récolter les fruits#

L'IA peut également être utilisée pour améliorer l'analyse des sols 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, le suivi de la croissance, l'estimation du rendement, l'ajustement de l'irrigation, l'application précise d'engrais et la lutte ciblée contre les parasites peuvent être effectuées. La surveillance en temps réel grâce à l'IA peut aider à améliorer le rendement des cultures fruitières et à promouvoir des pratiques agricoles durables.

Récolter un champ seulement un jour avant ou après le moment optimal pourrait réduire le revenu potentiel de l'agriculteur de 3,7 % jusqu'à 20,4 %. L'IA peut t'aider à déterminer le meilleur moment pour cueillir les fruits. Les méthodes de récolte traditionnelles reposent largement sur le travail manuel et peuvent être moins efficaces et plus chronophages. Les méthodes de récolte assistées par l'IA utilisent des capteurs avancés et des algorithmes de machine learning 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 au moment idéal, ce qui conduit à de meilleurs rendements et à moins de gaspillage.

Fig 3. Utilisation de la vision par ordinateur pour segmenter des fraises mûres.

Link to this sectionTraitement post-récolte : analyse volumétrique de la segmentation et du conditionnement des fruits#

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.

Fig 4. Utilisation du modèle de vision par ordinateur Ultralytics YOLOv8 pour segmenter des fruits.

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 et à effectuer une analyse volumétrique pour mesurer la taille et la forme et détecter les défauts. Sur la base de cette analyse, les fruits sont automatiquement triés et classés dans différentes catégories pour un emballage, un traitement ou une distribution appropriés. Le tri et le classement assistés par 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, des machines d'emballage automatisées peuvent les emballer avec précision. Les systèmes de ROC (Reconnaissance Optique de Caractères) basés sur l'IA peuvent vérifier l'exactitude de l'emballage, en contrôlant les étiquettes, les codes-barres et d'autres informations importantes pour garantir la conformité aux normes et réglementations. En inspectant l'emballage de cette manière, des situations telles que des produits périmés peuvent être évitées. 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.

Link to this sectionInnovations en IA dans la vente au détail et la distribution de fruits#

Maintenant, imaginons que tu aies les meilleurs fruits emballés et prêts à être livrés. L'IA peut améliorer la logistique et le transport des fruits 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 modèles de trafic, les conditions météorologiques et les calendriers de livraison pour déterminer les meilleurs itinéraires et réduire le temps et les coûts de déplacement.

Une fois que les fruits arrivent au 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 basés sur les informations fournies par l'IA et réduire le risque de surstockage ou de rupture de stock.

Fig 5. Personnel réapprovisionnant des fruits dans un magasin de détail. Source de l'image : Envato Elements.

La vision par ordinateur peut être utilisée en magasin pour surveiller les stocks en rayon en temps réel. En utilisant la détection d'objets, les caméras alimentées par l'IA peuvent identifier quand les stocks sont bas ou mal placés et alerter le personnel pour 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 des clients et à réduire le gaspillage alimentaire.

Link to this sectionL'impact global de l'IA sur l'industrie fruitière#

L'IA a le potentiel de jouer un rôle majeur pour aider 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 semence jusqu'au magasin, en utilisant la technologie de l'IA. Des capteurs alimentés par l'IA et l'analyse de données aident à suivre et à gérer tout, du climat et des niveaux d'humidité dans la serre à la logistique de 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 parvenir les produits sur les étagères des supermarchés dans les 24 à 48 heures suivant l'emballage, réduisant considérablement le temps de transport et maintenant la fraîcheur.

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

• Coût de mise en œuvre : L'investissement initial dans la technologie de l'IA peut être élevé, ce qui peut constituer un obstacle pour certains agriculteurs et producteurs.
• Dépendance technologique : S'appuyer lourdement sur l'IA et la technologie peut créer une dépendance qui peut être difficile à gérer, surtout en cas de problèmes techniques ou de défaillances.
• 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 continus et la complexité opérationnelle.
• Complexité d'utilisation : Certains agriculteurs peuvent trouver la technologie de l'IA difficile à comprendre et à utiliser, rendant nécessaires la formation et le soutien.

Link to this sectionCultiver demain#

De la sélection des semences à la maturation des fruits, l'IA transforme l'agriculture tout au long du cycle de vie des produits, de la ferme jusqu'à ta 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 le gaspillage et en améliorant les rendements des cultures, l'IA rend l'agriculture plus efficace et durable. Malgré des défis comme les coûts, le besoin d'expertise technique et la dépendance à la qualité des données, les avantages de l'IA rendent ces efforts valables dans de nombreux cas. C'est pourquoi de plus en plus d'agriculteurs adoptent l'IA.

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