Semer la réussite : l’IA dans l’agriculture

L’intelligence artificielle (AI) transforme l’agriculture. Voici comment l’AI remodèle le secteur agricole, du suivi des cultures à la gestion précise des ressources.

Fig. 1. Redéfinir l’agriculture grâce à l’intelligence artificielle.

Quel autre secteur de notre planète a un impact aussi important que l’agriculture ?

L’agriculture est le pilier de l’économie mondiale : elle représente 4 % du produit intérieur brut mondial, nourrit des milliards de personnes et leur permet de vivre.

Imagine si chaque agriculteur pouvait prévoir précisément les rendements des cultures et répartir les ressources avec précision.

Ce n’est peut-être pas aussi irréaliste que ça en a l’air.

Grâce au machine learning, cela devient de plus en plus une réalité.

L’AI dans l’agriculture est très prometteuse, d’autant plus que la moitié des agriculteurs dans le monde ne connaissent toujours pas les solutions existantes.

Avantages de l’IA dans l’agriculture#

L’intégration de l’IA à l’agriculture a apporté de nombreux avantages qui améliorent considérablement l’efficacité et la durabilité des pratiques agricoles. Voici quelques retombées positives majeures :

• Optimisation des ressources. Les outils basés sur l’IA, comme les systèmes d’irrigation automatisés, les capteurs de sol et l’analyse prédictive, garantissent une utilisation efficace de l’eau, des engrais et des autres intrants, ce qui réduit le gaspillage et les coûts.
• Hausse de la productivité. Grâce à un suivi et à une gestion précis de la santé des cultures, des conditions du sol et de l’utilisation des ressources, l’IA aide les agriculteurs à obtenir de meilleurs rendements et des cultures de meilleure qualité.
• Protection de l’environnement. Les pratiques durables rendues possibles par l’IA, comme l’irrigation contrôlée, réduisent l’empreinte environnementale de l’agriculture et favorisent la biodiversité ainsi que la santé des sols.

En tirant parti de ces avantages, les agriculteurs peuvent créer des systèmes agricoles plus résilients et productifs, qui exploitent au mieux leurs ressources.

Fig. 2. Gros plan sur une jeune pousse.

Innovations agricoles : science des données et agriculture#

L’IA visuelle utilise des algorithmes avancés pour transformer de grands jeux de données issus d’images satellite, de drones et de capteurs au sol en informations exploitables. Voici comment cela fonctionne :

• L’imagerie satellitaire offre une vue d’ensemble de la santé des cultures et des conditions du sol.
• Les drones fournissent des images détaillées et rapprochées pour un suivi précis.
• Les capteurs au sol fournissent des données en temps réel sur le taux d’humidité, la température et d’autres facteurs essentiels.

En combinant les sources de données, l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et les algorithmes de vision par ordinateur, les agriculteurs peuvent extraire des informations précieuses de volumes de données complexes et considérables.

Ils peuvent adapter ces analyses pour intégrer toutes sortes de paramètres, allant de l’évaluation de la santé des cultures et des conditions du sol à l’infestation par des ravageurs et aux prévisions de rendement.

L’avantage principal du suivi des cultures et des sols par l’AI est que les agriculteurs peuvent appliquer immédiatement ces enseignements à leurs pratiques agricoles, comme le montre le projet d’estimation du rendement des agrumes de SOWIT.

Au fil du temps, leur mise en pratique améliore les opérations, augmente les revenus et renforce la durabilité.

Des décisions plus judicieuses grâce à l’apprentissage automatique en agriculture#

L’approche de l’IA fondée sur les données permet aux agriculteurs de réagir de manière proactive aux problèmes potentiels susceptibles de compromettre leurs cultures. Voici comment la modélisation par IA peut transformer les pratiques agricoles :

• Prévision de la sécheresse. Si l’IA visuelle détecte une sécheresse imminente, les agriculteurs peuvent adapter leurs calendriers d’irrigation pour économiser l’eau et protéger leurs récoltes. Cela garantit une utilisation optimale de l’eau et évite les pertes de récoltes.
• Prévision des maladies. Lorsqu’une épidémie est anticipée, l’IA visuelle permet d’intervenir à temps : les agriculteurs peuvent appliquer des traitements tôt et éviter des dégâts à grande échelle. Cela minimise les pertes de récoltes et préserve la qualité des rendements.
• Gestion des nutriments. L’IA analyse les données du sol pour déterminer les carences en nutriments et guider les agriculteurs dans l’application précise des engrais. Cette approche ciblée améliore la santé des sols et accroît la productivité des cultures.
• Lutte contre les nuisibles. Les modèles de machine learning peuvent prévoir les infestations de nuisibles, ce qui permet aux agriculteurs de prendre des mesures préventives. La détection et le traitement précoces permettent de maîtriser les populations de nuisibles et de protéger les cultures.

Prévoir les rendements grâce au suivi des cultures par drone#

Avant l’IA, les agriculteurs s’appuyaient sur des méthodes traditionnelles, comme l’expérience, l’intuition et les prévisions météorologiques de base, pour guider leurs pratiques agricoles.

Grâce à des prévisions précises issues du suivi des cultures assisté par drone, les agriculteurs peuvent adopter des pratiques agricoles plus stratégiques.

Ils peuvent choisir le calendrier optimal pour les semis et les récoltes, afin de semer et de récolter au moment le plus opportun.

Cette capacité d’anticipation leur permet de répartir les ressources beaucoup plus efficacement et de mieux gérer l’eau, les engrais et la main-d’œuvre, tout en réduisant les dépenses inutiles et le gaspillage.

En outre, la capacité à prévoir les rendements avec précision aide à anticiper la demande du marché et à ajuster la production pour répondre efficacement aux besoins des consommateurs.

Aux États-Unis, la productivité a augmenté de 4 % selon les estimations grâce aux technologies actuelles d’agriculture de précision, et pourrait encore progresser de 6 % si leur adoption se généralisait.

Fig. 3. Vue d’ensemble des champs cultivés.

Optimiser les rendements grâce à la gestion de l’eau par l’IA#

L’AI ne se contente pas d’aider à prévoir les rendements des cultures : elle contribue aussi à les optimiser grâce à des techniques avancées comme l’application à taux variable (VRA).

Grâce à cette technique, l’IA analyse différents points de données, comme la composition du sol, le taux d’humidité et la santé des cultures.

Elle exploite ces informations pour déterminer les besoins précis de chaque partie d’un champ et s’assurer que chaque zone reçoit exactement les nutriments et l’eau dont elle a besoin.

Le système utilise un GPS embarqué sur un véhicule et des communications électroniques pour ajuster les taux d’application d’une zone à l’autre.

Grâce à ces ajustements, les agriculteurs peuvent aussi garantir une répartition optimale des ressources, notamment des engrais et de l’eau.

Ils peuvent ainsi maintenir une croissance uniforme dans l’ensemble du champ, ce qui se traduit à terme par des revenus plus élevés et une meilleure durabilité.

L’IA dans l’agriculture est là pour durer#

Compte tenu de l’immense impact de l’agriculture sur notre planète et de son rôle essentiel dans le maintien de la vie, l’intégration de l’AI offre un potentiel considérable encore inexploité.

Grâce à ces innovations, les agriculteurs disposent de nouvelles informations qui leur permettent d’optimiser la répartition des ressources, d’accroître la productivité et d’atténuer les risques.

À mesure que nous avançons, il apparaît clairement que le machine learning dans l’agriculture n’est pas une tendance passagère : c’est une transformation fondamentale appelée à durer, qui aide les agriculteurs à bâtir un avenir plus durable.

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