26 janvier 2024
Découvrez comment Vision AI révolutionne l'agriculture : de l'agriculture de précision à la surveillance du climat, en passant par l'utilisation optimisée des ressources pour réduire les coûts.
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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 et concentrons-nous sur l'une des plus cruciales : l'agriculture.
La population mondiale augmente et l'on estime que nous atteindrons le seuil des 9 milliards d'habitants d'ici 2030 (ou même avant). De 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'une réduction de l'impact environnemental et d'une amélioration de la durabilité globale.
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Comment l'intelligence artificielle peut-elle améliorer l'industrie agricole ?
Agriculture de précision
Tout dépend de la bonne affectation des ressources.
Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent de grandes quantités de données collectées par des capteurs, des satellites et des drones afin de découvrir des schémas et des connexions. Cela permet d'optimiser l'utilisation des ressources telles que l'eau, les engrais et les pesticides.
Suivi et gestion des cultures
La surveillance et la gestion des cultures présentent de multiples avantages, tels que
Détection optimisée des mauvaises herbes
L'identification des mauvaises herbes est un autre domaine dans lequel l'IA profite aux agriculteurs.
Cette technologie permet de 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 sous serre.
Surveillance du bétail
L'intelligence artificielle peut être utilisée pour surveiller la santé et le bien-être du bétail, en détectant les premiers signes de maladie et en garantissant des soins vétérinaires rapides.
En outre, cette technologie prévient les vols et les activités inhabituelles qui peuvent causer de nombreux autres problèmes.
Contrôle de la qualité
Le contrôle de la qualité est une autre utilisation de cette technologie. 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 une nouveauté. 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 et de l'IA a permis de réduire de 30 à 50 % les coûts de main-d'œuvre liés à ces inspections.
Surveillance du climat
L'intelligence artificielle analyse les données visuelles relatives aux modèles météorologiques. Elle aide les agriculteurs à prendre des décisions éclairées sur les périodes de plantation et la sélection des cultures afin de s'adapter à l'évolution des conditions climatiques.
En ce qui concerne le changement climatique et la recherche, l'IA fait déjà "le sale boulot à notre place", selon Anna Liljedahl. Pour détailler son cas professionnel, elle utilise la surveillance du climat pour établir des prévisions saisonnières sur le pergélisol dans l'Arctique.
Prise de décision fondée sur des 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 qui leur permettent de prendre de meilleures décisions dans de nombreux 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 spécifique. Certains utilisateurs sont plus intéressés par la lutte contre les parasites, tandis que d'autres préfèrent obtenir des informations plus approfondies sur le sol.
Optimisation de l'irrigation
En moyenne, environ 70 % de 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.
En outre, l'automatisation de la détection des fuites permet de repérer plus facilement les zones où la consommation d'eau est excessive.
Conservation de la biodiversité
En fin de compte, sans nature, il n'y a pas d'agriculture. Grâce à la surveillance, la vision artificielle peut contribuer à la préservation de la biodiversité en analysant l'impact des pratiques agricoles sur les écosystèmes environnants.
Développement rural
Dernier point, mais non des moindres, la construction de l'avenir. L'essor des technologies de l'IA dans l'agriculture contribue au développement des compétences dans les zones rurales, favorisant ainsi la croissance économique et la durabilité.
Avec le temps, cela peut conduire à un renforcement des communautés rurales, 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.