IA & Agriculture

L’agriculture fait face à de nombreux défis amplifiés par le changement climatique et la nécessité d’une production plus durable. L’intégration de l’IA peut offrir des solutions pour optimiser les rendements, réduire les pertes et améliorer la gestion des ressources naturelles. Cependant, l’accès aux technologies et la formation pour leur mise en œuvre représentent des obstacles significatifs.

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L'IA et l'agriculture : Vers une révolution verte et intelligente

Grâce à l’IA, il est possible d’analyser de vastes quantités de données issues des satellites, des capteurs de terrain et d’autres sources pour prendre des décisions éclairées sur la gestion des cultures, l’irrigation et l’utilisation des intrants agricoles. Ces technologies offrent une voie vers une agriculture plus précise, résiliente et respectueuse de l’environnement, en permettant aux agriculteurs de maximiser leurs rendements tout en minimisant l’impact sur la planète.

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Applications

Enjeux de l'IA pour le secteur agricole

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

Si le climat est une donnée importante dans la gestion de la culture, il est possible de l’optimiser grâce au machine learning et les analyses prédictives, selon l’historique et la data :

  • La météo,
  • L’état des semences et des sols,
  • Les niveaux d’irrigation pour gérer l’apport en eau de manière automatique,
  • Le risque de maladie et mutation,
  • Planifier et optimiser (plantation, récolte, enrichissement, etc.),
  • Modéliser les cultures.

En couplant les données et l’utilisation de matériels comme les drônes ou les engins agricoles connectés, Cross Data est en mesure de proposer un projet IA capable de proposer des recommandations, en prenant en compte les données dynamiques (variations météorologiques, situation du marché, épidémies, etc.).

L’intérêt est essentiel : donner à l’agriculteur la possibilité de prendre la meilleure décision au bon moment, de le faire gagner en réactivité et en productivité.

Le secteur agricole a déjà dompté la robotique : la traite, l’arrosage, la récolte ou la distribution alimentaire sont très souvent déjà pris en charge par des équipements mécanisés, qu’ils soient programmés ou automatisés.

En les rendant intelligents avec l’Intelligence Artificielle, ils peuvent aller encore plus loin avec la collecte et le traitement des données pour agir ou alerter l’agriculteur en temps réel.

Avec le Deep Learning, au-delà de la simple analyse de données, les engins agricoles autonomes pourront s’adapter aux circonstances en apportant une solution concrète et pragmatique en fonction de leur expérience et de la situation.

S’il est possible de contrôler à distance les engins agricoles, on peut aujourd’hui les automatiser pour les rendre autonomes et réaliser les opérations de terrain basées sur l’analyse de données : c’est un véritable gain de temps pour l’agriculteur.

La collecte en temps réel mixée avec l’historique permet de fournir des recommandations précises des réglages pour rester compétitif.

On le sait, le domaine de l’IA est vaste et permet de solutionner de nombreuses problématiques.

Dans l’optique d’optimiser les cultures, l’IA permet de concevoir des pulvérisateurs pour 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.

La cause animale et le traitement dans les élevages est de plus en plus pointée du doigt.

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

  • La robotisation : en plus de nettoyer et traiter les couloirs du bâtiment d’élevage, ils permettent de réduire le stress des animaux. L’agriculteur limite ses déplacements dans les bâtiments, lui laissant la possibilité de se consacrer à ses autres missions.

Concernant la traite, grâce à l’IA, les robots peuvent détecter les maladies comme les mammites ou la baisse de production d’un animal ; en confrontant ces données avec son historique, la robotisation mêlée à l’IA permet d’avertir l’éleveur d’un éventuel problème de santé.

    • Les capteurs de données environnementales, de son et des outils basés sur de l’analyse vidéo (image recognition) : anticiper les risques et détecter de manière précoce d’éventuels problèmes sanitaires et des comportements anormaux (chaleurs, vêlage, agressivité, etc.).
    • L’assistance conversationnelle : l’IA est capable de répondre à presque toutes les questions de l’agriculteur concernant la météo du lendemain ou de la semaine prochaine, le prix des matières premières ou encore un rappel de la réglementation concernant l’épandage et les traitements phytosanitaires.
  • Systèmes prédictifs : l’agriculteur vend sa production au meilleur moment au vu de l’évolution des prix d’achat. Certaines solutions, considérées comme des simulateurs 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.
ia en agriculture

Réduire le nombre d’erreurs de comptage des racines

Dans son exploitation de plus de 15 fermes, notre client trie des racines pour ses clients qui les replantent. Il estime une marge d’erreur de 10% dans ses big bags qu’il corrige en ajoutant 10% du poids pour un risque total de 20% de dépassement.

Cross Data a développé une solution matérielle et logicielle qui permet à son client d’assurer un comptage avec moins de 5% d’erreur. Le comptage est réalisé sur une chaine qui se déplace à 3m/s.

Résultats
Détection des racines
+ 0 %

Agriculture & intelligence artificielle : soutenir les agriculteurs au quotidien

L’intelligence artificielle est une technologie qui s’intègre dans le secteur agricole, parce qu’elle est un véritable soutien quotidien pour les exploitants. L’IA conversationnelle permet un accès facile à des informations sur les produits phytosanitaires ou les recherches agronomiques par exemple. L’analyse d’image via l’IA aide les agriculteurs à détecter le mildiou dans une parcelle ou à cerner plus précisément le comportement du bétail. Tout cela s’opère dans une logique simple pour l’agriculteur : lui faire bénéficier d’une assistance quotidienne dans son travail.

Ressources

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Comment améliorer l’efficacité de votre supply chain ?

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Quels sont les acteurs d’un projet d’intelligence artificielle réussi ?

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Qu'est-ce que la data visualisation ?

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