Les réponses de l’Intelligence Artificielle face aux enjeux agricoles

La France est le premier producteur agricole de l’Union Européenne. Avec ces 30 millions d’hectares de terres agricoles et 450 000 agriculteurs, ce secteur représente 76 milliards d’euros de chiffre d’affaires en 2019. Malgré son importance, de nombreux enjeux touchent le secteur agricole comme la population grandissante, les faibles revenus des agriculteurs ou encore les maladies des animaux.

Découvrez dans cet article quels sont les enjeux actuels de l’agriculture et comment l’Intelligence Artificielle peut y répondre.

Quels sont les enjeux actuels de l’agriculture ?

Pour nourrir 9,2 milliards de personnes en 2050, l’agriculture a besoin de devenir plus productive et efficace.

Selon l’Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO), il y aura deux milliards de bouches supplémentaires à nourrir d’ici à 2050, mais les surfaces cultivables ne pourront augmenter que de 4%. Pour nourrir l’humanité, il ne s’agit donc pas tant de cultiver plus mais de cultiver mieux.

 

A l’échelle de l’agriculteur, ses besoins s’articulent autour de 4 axes majeurs :

  • La prévisibilité: gérer les conditions météorologiques, les besoins des animaux, les récoltes
  • La compétitivité: améliorer les récoltes, réduire les coûts de fonctionnement, gagner du temps
  • Le respect de l’environnement : optimiser la gestion des ressources, réduire la consommation d’énergie et d’eau, réduire l’impact environnemental
  • Son propre quotidien: se libérer de tâches répétitives et pénibles, garantir de meilleurs revenus

 

Pour vaincre ces enjeux, l’agriculture doit devenir intelligente et durable et pour ça l’Intelligence Artificielle peut y aider.

En effet, le marché de l’IA appliquée à l’agriculture pesait déjà près de 518,7 millions de dollars en 2017 et devrait croître de plus de 22,5% par an en moyenne pour atteindre 2,5 milliards de dollars d’ici 2025.

Comment l’Intelligence Artificielle peut répondre à ces enjeux ?

L’IA peut en effet aider à l’optimisation de la gestion de la culture, à l’amélioration du bien-être animal ou encore à l’amélioration du quotidien de l’agriculteur en utilisant ses données.

Optimisation de la gestion de la culture

Certains outils d’Intelligence Artificielle permettent à l’éleveur de gagner du temps, de prévoir ses récoltes et d’intervenir au bon moment et au bon endroit sur ses cultures :

  • Des modèles prédictifs: ils analysent des paramètres comme le climat, l’état des semences et des sols, les niveaux d’irrigation, le risque de maladies, etc., pour permettre aux agriculteurs de savoir quoi planter, où et quand, quels plants surveiller et quand récolter.
  • Des tracteurs et des engins agricoles dotés de systèmes intelligents: ils peuvent être programmés et réaliser des opérations de manière autonome.
  • Des drones: ils sont capables de survoler une parcelle et de rendre compte de l’état des cultures.
Secteur Agricole

Optimisation de la gestion de la culture, Amélioration du bien-être animal en élevage, Amélioration du quotidien de l’agriculteur sont les sujets majeurs de progrès avec l'IA

  • Des pulvérisateurs permettent un désherbage ciblé. Grâce à du traitement d’image et de l’IA, ces machines sont capables de localiser de manière précise les adventices à supprimer et de les reconnaître. Cela permet d’éviter une pulvérisation préventive et systématique et de privilégier une pulvérisation du produit le plus approprié, au bon endroit et en quantité adaptée. Ce désherbage parcimonieux permet de limiter le développement de résistances aux produits et réduit la consommation de produits chimiques de 80% d’après les constructeurs de ces machines.
  • L’irrigation: Des IA couplées à des capteurs de température et de stress hydrique permettent de gérer l’apport en eau de manière automatique, aux endroits les plus asséchés des parcelles.

Amélioration du bien-être animal en élevage

L’IA permet également d’améliorer le bien-être des animaux grâce à différents systèmes :

  • Des robots: ils peuvent traiter mais également nettoyer les couloirs du bâtiment d’élevage. Ces robots réduisent le stress des animaux car cela réduit l’intrusion de l’Homme dans les bâtiments.

Les robots de traite mêlés à l’IA peuvent détecter de mammites. De plus, une simple alerte concernant la baisse de production d’un animal, au vu de précédentes données collectées, permet d’avertir l’éleveur d’un éventuel problème de santé.

  • Des capteurs de données environnementales, de son et des outils basés sur de l’analyse vidéo, permettent de détecter de manière précoce d’éventuels problèmes sanitaires et des comportements anormaux (chaleurs, vêlage, agressivité, etc.).

Amélioration du quotidien de l’agriculteur

  • Des robots conversationnels : ils sont capables de répondre à presque toutes les questions de l’agriculteur : la météo du lendemain ou de la semaine prochaine, le prix des matières premières ou encore un rappel de la règlementation concernant l’épandage et les traitements phytosanitaires.
  • Des systèmes prédictifs : ils permettent à l’agriculteur de vendre sa production au meilleur moment au vu de l’évolution des prix d’achat. Certaines solutions, considérées comme des « simulateur d’aléas », permettent de simuler plusieurs scénarios économiques et climatiques possibles et de calculer le risque qu’ils se réalisent. L’agriculteur peut alors calculer ses revenus dans le cas où un risque se concrétise et éventuellement d’adopter le comportement qui minimise le risque.

A RETENIR sur l'IA pour l'agriculture

 L’IA s’avère donc une solution intéressante face aux enjeux de l’agriculture. Elle permet à l’agriculteur de faire des économies, d’utiliser moins de produits chimiques, de prévenir les maladies de ses animaux, d’améliorer la qualité de la production de lait ou de viande, de réduire certains coûts de production etc.

Ce gain de temps permis par tous ces outils permettra à l’éleveur de se concentrer sur les tâches nécessitant impérativement une intervention humaine.

Les résultats de cross data en Agriculture

MALADIES CHEZ LE BOVIN
83%

de mammites prévues avec succès 1 mois avant leur arrivée

modélisation des cultures francaises
100%
des cultures et élevages français modélisées dans nos bases de données
Nos clients en parlent le mieux
Maxime Deys
Maxime DeysGroupe Vensys
Read More
Excellente relation professionnelle avec Cross Data. Le premier projet en amène d'autres et j'ai personnellement recommandé Cross Data auprès d'autres entreprises qui sont devenu depuis client de Cross Data.

Demande d’informations sur nos cas clients

Blog | Nos articles sur l’IA et la data