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 en 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'une maintenance, et bien plus encore. Lorsque nous pensons à l'agriculture, nous imaginons souvent seulement l'exploitation agricole. Cependant, c'est un terme générique qui englobe de nombreuses fonctions et processus différents.

Pour mieux comprendre l'impact de l'IA en agriculture, prenons un exemple précis : le cycle de vie d'un fruit. Que se passe-t-il lors de son voyage d'un champ 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 !

Adopter 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.

Utiliser 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 les imperfections, les maladies et les traits 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, classifier et 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 des cultures.

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 susceptibles de germer sont dirigées vers la boîte principale, tandis que les graines 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 développent avec succès en plantes saines.

Fig 2. Le GeNee™ Sorter de Seed X.

Utiliser l'IA pour cultiver et récolter les fruits#

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 tirées de l'analyse d'images, des tâches telles que la détection des mauvaises herbes, la surveillance de la croissance, l'estimation des rendements, l'ajustement de l'irrigation, l'application précise d'engrais et la mise en œuvre d'un contrôle ciblé des nuisibles peuvent être réalisées. La surveillance en temps réel utilisant l'IA peut aider à améliorer les rendements des cultures fruitières et à promouvoir des pratiques agricoles durables.

Récolter un champ un seul 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 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 chronophages. 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 la maturité. De cette façon, les fruits sont récoltés lorsqu'ils sont à leur meilleur, ce moins de gaspillage.

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

Traitement post-récolte : analyse volumétrique de la segmentation et du conditionnement des fruits#

Après la récolte, la prochaine étape clé est le tri et le calibrage 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 tels que 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 implique la capture d'images haute résolution de fruits sur un tapis roulant, la segmentation de 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, un traitement ou une distribution appropriés. Le tri et le calibrage alimentés 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.

Innovations 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.

Après 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 ventes, 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 issues de 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 dans les magasins pour surveiller les stocks des rayons en temps réel. En utilisant la détection d'objets, les caméras alimentées par l'IA peuvent identifier quand le stock est bas ou mal placé et alerter le personnel pour réapprovisionner ou réorganiser les rayons. En s'assurant que la bonne quantité de produits frais est disponible au bon moment, l'IA aide à améliorer la satisfaction des clients et à réduire le gaspillage alimentaire.

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

L'IA a le potentiel de jouer un grand rôle 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 de données aident à suivre et à gérer tout, du climat et des niveaux d'humidité dans la serre 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 est également capable de faire en sorte que les produits atteignent les rayons 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 des fruits présente quelques 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.

Cultiver 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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