Les 10 principaux avantages de la Vision AI pour l’agriculture
Explore comment la Vision AI révolutionne l’agriculture : de l’agriculture de précision et de la surveillance climatique à l’optimisation de l’utilisation des ressources pour réduire les coûts.
L'intelligence artificielle a de nombreuses applications. La plupart des secteurs pourraient facilement tirer parti de tous les avantages que cette technologie offre aujourd'hui. Retroussons nos manches et concentrons-nous sur l'un des plus importants : l'agriculture.
Comment l'intelligence artificielle peut-elle améliorer le secteur agricole ?#
Agriculture de précision#
Tout repose sur une allocation appropriée des ressources.
Les algorithmes de machine learning analysent d'énormes volumes de données recueillies par des capteurs, des satellites et des drones afin de mettre au jour des tendances et des corrélations. Cela permet d'optimiser l'utilisation de ressources telles que l'eau, les engrais et les pesticides.
Surveillance et gestion des cultures#
La surveillance et la gestion des cultures offrent de nombreux avantages, notamment :
- Détection précoce des maladies : l'analyse d'images alimentée par l'IA peut identifier les signes de maladies ou de parasites sur les cultures à un stade précoce. Cela permet une intervention rapide et une réduction significative des pertes de récoltes.
- Prévision des rendements : les données visuelles peuvent aider à prévoir les rendements des cultures, permettant ainsi aux agriculteurs de planifier plus efficacement les récoltes et la distribution.
Fig. 1. Détection précoce des maladies sur les cultures.
Détection optimisée des mauvaises herbes#
L'identification des mauvaises herbes est un autre domaine dans lequel l'IA profite aux agriculteurs.
Cette technologie peut faire la distinction entre les cultures et les mauvaises herbes, ce qui facilite un désherbage ciblé et efficace sans nécessiter l'application généralisée d'herbicides.
Les avantages ne s'appliquent pas seulement aux champs ouverts, mais aussi à l'agriculture sous serre.
Surveillance du bétail#
La vision par intelligence artificielle peut être utilisée pour surveiller la santé et le bien-être du bétail, détecter les premiers signes de maladie et garantir des soins vétérinaires rapides.
En outre, cette technologie prévient les vols et les activités inhabituelles susceptibles d'entraîner de nombreux autres problèmes.
Contrôle qualité#
Le contrôle qualité constitue une autre utilisation de cette technologie. Les algorithmes peuvent évaluer la qualité des produits agricoles et garantir que seuls les produits de grande qualité intègrent la chaîne d'approvisionnement. Cela se traduit directement par une réduction du gaspillage et une meilleure satisfaction des clients.
Mais ce n'est pas nouveau. De nombreuses entreprises réputées, dans différents secteurs, ont déjà une longueur d'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 à l'IA avait entraîné une réduction de 30 à 50 % des coûts de main-d'œuvre associés à ces inspections.
Fig. 2. Employé effectuant un contrôle qualité sur des plants de tomates.
Surveillance du climat#
L'intelligence artificielle analyse les données visuelles liées aux phénomènes météorologiques. Cela aide les agriculteurs à prendre des décisions éclairées concernant les périodes de plantation et le choix des cultures afin de s'adapter à l'évolution des conditions climatiques.
En matière de changement climatique et de recherche, l'IA fait déjà « le sale boulot à notre place », selon la Dre Anna Liljedahl. Pour préciser son domaine de recherche, elle utilise la surveillance du climat afin de prévoir l'évolution du pergélisol à l'échelle saisonnière dans l'Arctique.
Prise de décision fondée sur les données#
Les décisions fondées sur les données stimulent la productivité et la rentabilité.
L'IA permet d'analyser d'énormes volumes de données et de fournir aux agriculteurs des informations utiles pour améliorer leur prise de décision dans de nombreux domaines (notamment 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 s'intéresser davantage à la lutte contre les parasites, tandis que d'autres peuvent préférer des informations plus détaillées sur les sols.
Irrigation optimisée#
En moyenne, environ 70 % de toute l'eau consommée dans le monde est destinée à l'agriculture. Et sur ces 70 %, pas moins de 40 % sont perdus en raison d'une mauvaise gestion de l'eau.
Les agriculteurs peuvent optimiser leurs systèmes d'irrigation en analysant les données visuelles pour déterminer le niveau d'humidité du sol et garantir une utilisation efficace de l'eau.
En outre, l'automatisation de la détection des fuites aide considérablement à repérer les zones où la consommation d'eau est excessive.
Préservation de la biodiversité#
En fin de compte, sans nature, il n'y a pas d'agriculture. Grâce à la surveillance, la vision par IA peut contribuer à préserver la biodiversité en analysant l'impact des pratiques agricoles sur les écosystèmes environnants.
Développement rural#
Enfin et surtout, construisons l'avenir. L'essor des technologies d'IA dans l'agriculture contribue au développement des compétences dans les zones rurales, favorisant la croissance économique et la durabilité.
Au fil du temps, cela peut conduire à des communautés rurales plus fortes, qui perdent actuellement des habitants à l'échelle mondiale. Selon FWD, 77 % des comtés ruraux des États-Unis comptent moins de personnes en âge de travailler (de 15 à 64 ans) qu'il y a 20 ans.
Pour conclure : un avenir prometteur nous attend#
La population mondiale augmente et nous devrions atteindre le seuil des 9 milliards d'habitants d'ici 2030 (voire plus tôt). 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 le machine learning — devraient tripler d'ici 2025 pour atteindre 15,3 milliards de dollars.
En tirant parti de la vision par IA, l'agriculture peut bénéficier d'une efficacité accrue, d'un impact environnemental réduit et d'une durabilité globale améliorée.
