11 juillet 2024
Découvrez étape par étape comment l'IA stimule l'innovation dans l'agriculture, en facilitant la culture, la récolte et la livraison des fruits de la ferme à votre table.
La population mondiale devrait augmenter de 2 milliards de personnes d'ici à 2050, ce qui nécessitera une hausse de 60 % de la production alimentaire. L'intelligence artificielle (IA) nous aide à relever ce défi en stimulant l'innovation dans l'agriculture. Les innovations de l'IA peuvent être utilisées pour surveiller le bétail, analyser la croissance des cultures, prévoir quand l'équipement agricole doit être entretenu, et bien d'autres choses encore. Lorsque nous pensons à l'agriculture, nous nous représentons souvent l'exploitation agricole. Cependant, il s'agit d'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 concret : le cycle de vie d'un fruit. Que se passe-t-il au cours de son parcours entre le champ et notre table ?
Dans ce blog, nous verrons comment l'IA peut aider à chaque étape du processus, depuis la plantation, la culture et la récolte jusqu'à la transformation, le transport et la vente des fruits. C'est parti !
La première étape du cycle de vie des cultures fruitières consiste à sélectionner les graines et à les planter. L'agriculteur doit décider quel fruit il souhaite cultiver pour la saison. Les techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique 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 relatives aux performances des cultures, l'IA peut recommander les variétés de semences optimales qui ont le plus de chances de prospérer. L'utilisation de l'IA pour la sélection des semences est un domaine de recherche en cours qui présente 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 ne sont pas toujours 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 graines. En automatisant ces tâches, l'IA peut contribuer à garantir que seules les semences de la plus haute qualité sont plantées et que les agriculteurs obtiennent de meilleurs rendements.
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. La trieuse divise les graines en deux catégories : les graines de haute qualité susceptibles de germer sont dirigées vers la boîte primaire, tandis que les graines peu susceptibles de germer sont triées dans une boîte secondaire. Elle prend en charge 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 en plantes saines.
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L'IA peut également être utilisée pour améliorer l'analyse des sols et le suivi des cultures. Des drones équipés de caméras perfectionnées survolent les champs de fruits, capturant des images détaillées du sol et de la santé des plantes. Ces images sont traitées pour créer des cartes montrant les variations de l'humidité du sol, les niveaux de nutriments et la santé des plantes. L'analyse des images permet d'effectuer 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 mise en œuvre d'une lutte antiparasitaire ciblée. La surveillance en temps réel au moyen de l'IA peut contribuer à améliorer le rendement des cultures fruitières et à promouvoir des pratiques agricoles durables.
La récolte d'un champ un jour avant ou après le moment optimal peut 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 font largement appel au travail manuel et peuvent être moins efficaces et prendre plus de temps. 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. Ainsi, les fruits sont récoltés lorsqu'ils sont à leur meilleur, ce qui se traduit par des rendements plus élevés et moins de gaspillage.
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Après la récolte, l'étape suivante consiste à trier et à classer les fruits afin que les meilleurs produits parviennent aux consommateurs. L'IA peut être utilisée pour l'analyse volumétrique de la segmentation des fruits. En appliquant des modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLOv8, il est possible d'évaluer la taille, la forme et la qualité d'un fruit.
Le processus consiste à capturer des images haute résolution de fruits sur un tapis roulant, à segmenter les fruits individuels 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 en différentes catégories en vue d'un conditionnement, d'un traitement ou d'une distribution appropriés. Le tri et le classement assistés par IA améliorent l'efficacité, la précision et la cohérence, réduisent les déchets et maximisent la valeur de la récolte.
Une fois les fruits triés et classés, les machines d'emballage automatisées peuvent les emballer avec précision. Les systèmes OCR (reconnaissance optique de caractères) pilotés par l'IA peuvent vérifier l'exactitude de l'emballage, en contrôlant les étiquettes, les codes-barres et d'autres informations importantes pour assurer la conformité avec les normes et les réglementations. En inspectant les emballages de cette manière, il est possible d'éviter des situations telles que les produits périmés. L'IA peut détecter les étiquettes incorrectes ou les dates de péremption et les signaler pour qu'elles soient corrigées avant que les produits n'atteignent les consommateurs.
Considérons maintenant que vous avez 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 horaires de livraison afin de déterminer les meilleurs itinéraires et de réduire les temps et les coûts de transport.
Une fois que les fruits ont atteint le 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 stocks optimaux en s'appuyant sur les 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 contrôler les stocks en rayon en temps réel. Grâce à la détection d'objets, les caméras alimentées par l'IA peuvent déterminer si les stocks sont faibles 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.
L'IA peut jouer un rôle important en aidant les consommateurs à obtenir des fruits de meilleure qualité. Nature Fresh Farms est un excellent exemple d'intégration réussie de l'IA dans le secteur des fruits. Nature Fresh Farms a transformé ses opérations, de la semence au magasin, grâce à la technologie de l'IA. Les capteurs et les analyses de données alimentés par l'IA permettent de suivre et de gérer tous les aspects, du climat et des niveaux d'humidité dans les serres à la logistique du transport des fruits et légumes. Nature Fresh Farms a optimisé les conditions de culture, 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 leur conditionnement, ce qui permet de réduire considérablement le temps de transport et de préserver la fraîcheur des produits.
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 modifie l'agriculture tout au long du cycle de vie des produits, de la ferme à votre table. 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 le rendement des cultures, l'IA rend l'agriculture plus efficace et plus durable. En dépit de difficultés telles que les coûts, la nécessité d'une expertise technique et la dépendance à l'égard de la qualité des données, les avantages de l'IA font que ces difficultés en valent la peine dans de nombreux cas. C'est pourquoi de plus en plus d'agriculteurs adoptent l'IA.
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