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Les 10 principaux avantages de l'utilisation de l'IA de vision pour l'agriculture 

Explore comment Vision AI révolutionne l'agriculture : de l'agriculture de précision à la surveillance du climat, en passant par une utilisation optimisée des ressources pour réduire les coûts.

Les 10 principaux avantages de l'utilisation de l'IA de vision pour l'agriculture 

L'intelligence artificielle a de multiples applications. La plupart des industries pourraient facilement bénéficier de tous les avantages que cette technologie apporte aujourd'hui. Retroussons nos manches en nous concentrant sur l'une des plus cruciales : l'agriculture.

Comment l'intelligence artificielle peut-elle améliorer l'industrie agricole ?

1) L'agriculture de précision

Tout dépend de la bonne répartition des ressources.

Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent de grandes quantités de données collectées par des capteurs, des satellites et des drones pour découvrir des schémas et des connexions. Cela permet une utilisation optimisée des ressources telles que l'eau, les engrais et les pesticides. 

2) Surveillance et gestion des cultures

La surveillance et la gestion des cultures entraînent de multiples avantages, tels que :

  • Détection précoce des maladies : L'analyse d'images alimentée par l'IA peut identifier les signes de maladies ou de parasites dans les cultures à un stade précoce. Cela permet d'intervenir rapidement et de réduire considérablement les pertes de récoltes.
  • Prédiction des rendements : Les données visuelles peuvent aider à prédire le rendement des cultures, ce qui aide les agriculteurs à planifier la récolte et la distribution plus efficacement.

Fig 1. Détection précoce des maladies sur les cultures.

3) Détection optimisée des mauvaises herbes

L'identification des mauvaises herbes est un autre domaine où l'IA profite aux agriculteurs. 

Cette technologie peut faire la distinction entre les cultures et les mauvaises herbes, ce qui facilite un contrôle ciblé et efficace des mauvaises herbes sans qu'il soit nécessaire d'appliquer des herbicides à grande échelle.

Les avantages ne s'appliquent pas seulement aux champs ouverts, mais aussi à l'agriculture en serre.

4) Surveillance du bétail

L'intelligence artificielle Vision peut être appliquée pour surveiller la santé et le bien-être du bétail, en détectant les signes précoces de maladie et en garantissant des soins vétérinaires rapides.

De plus, cette technologie prévient les vols et les activités inhabituelles qui peuvent causer de multiples autres problèmes. 

5) Contrôle de la qualité

Une autre utilisation de cette technologie est le contrôle de la qualité. Les algorithmes peuvent évaluer la qualité des produits agricoles, garantissant ainsi que seuls les produits de haute qualité entrent dans la chaîne d'approvisionnement. Cela se traduit directement par une réduction des déchets et une meilleure satisfaction des clients.

Mais ce n'est pas quelque chose de nouveau. De nombreuses entreprises réputées dans de multiples secteurs d'activité ont déjà pris de l'avance. 

Le responsable de la planification de la production, de l'automatisation et de la numérisation chez Audi a affirmé que l'intégration de la vision industrielle avec l'IA a permis de réduire de 30 à 50 % les coûts de main-d'œuvre liés à ces inspections.

Fig 2. Employé effectuant un contrôle de qualité sur des plants de tomates.

6) Surveillance du climat

L'intelligence artificielle analyse les données visuelles liées aux modèles météorologiques. Cela aide les agriculteurs à prendre des décisions éclairées sur les périodes de plantation et la sélection des cultures pour s'adapter aux conditions climatiques changeantes.

En ce qui concerne le changement climatique et la recherche, l'IA fait déjà "le sale boulot à notre place", selon le Dr Anna Liljedahl. Pour détailler son cas professionnel, elle utilise la surveillance du climat pour faire des prévisions sur le pergélisol à l'échelle saisonnière dans l'Arctique. 

7) Prise de décision fondée sur les données

Les décisions basées sur les données stimulent la productivité et la rentabilité. 

L'IA permet d'analyser de grandes quantités de données, fournissant aux agriculteurs des informations pour une meilleure prise de décision dans de multiples domaines (tels que : la plantation, la récolte et la gestion globale de l'exploitation, pour n'en citer que quelques-uns).

De plus, les applications peuvent être adaptées aux besoins de chaque cas particulier. Certains utilisateurs peuvent être plus intéressés par la lutte contre les parasites, tandis que d'autres préfèrent obtenir des informations plus approfondies sur le sol. 

8) Optimisation de l'irrigation

En moyenne, environ 70 % de toute l'eau consommée dans le monde est destinée à l'agriculture. Et sur ces 70 %, 40 % sont perdus en raison d'une mauvaise gestion de l'eau. 

Les agriculteurs peuvent optimiser les systèmes d'irrigation en analysant les données visuelles pour déterminer les niveaux d'humidité dans le sol, ce qui garantit une utilisation efficace de l'eau. 

De plus, l'automatisation de la détection des fuites aide grandement à repérer les zones où la consommation d'eau est excessive.

9) Conservation de la biodiversité

En fin de compte, sans nature, il n'y a pas d'agriculture. Grâce à la surveillance, la vision IA peut aider à préserver la biodiversité en analysant l'impact des pratiques agricoles sur les écosystèmes environnants.

10) Développement rural

Dernier point, mais non des moindres, construire vers l'avenir. L'efflorescence des technologies de l'IA dans l'agriculture contribue au développement des compétences dans les zones rurales, favorisant la croissance économique et la durabilité. 

Cela peut conduire avec le temps à des communautés rurales plus fortes, qui perdent actuellement de la population à l'échelle mondiale. Selon FWD, 77 % des comtés ruraux américains comptent moins de personnes en âge de travailler (âgées de 15 à 64 ans) qu'il y a 20 ans.

Pour conclure : un avenir radieux s'offre à nous

La population mondiale augmente et on estime que nous atteindrons la barre des 9 milliards d'ici 2030 (ou même avant). Les nouveaux défis exigent de nouvelles solutions et la technologie joue un rôle clé. 

Selon Forbes, les dépenses mondiales consacrées à l'agriculture intelligente -y compris l'IA et l'apprentissage automatique- devraient tripler d'ici 2025, pour atteindre 15,3 milliards de dollars.  

En tirant parti de la vision de l'IA, l'agriculture devrait bénéficier d'une efficacité accrue, d'un impact environnemental réduit et d'une meilleure durabilité globale.

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