18 / 12 / 2018

Comment l’intelligence artificielle transforme l’agriculture

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Comment l’intelligence artificielle transforme l’agriculture

Pour nourrir 9,2 milliards de personnes en 2050, il faudra rendre l’agriculture toujours plus productive et efficace, grâce notamment à l’intelligence artificielle.

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 2050, mais les surfaces cultivables ne pourront augmenter que de 4%. Pour nourrir l’humanité, il ne s’agira pas tant de cultiver plus que de cultiver mieux.

Or, la technologie est déjà mise à contribution pour augmenter les rendements : drones, caméras thermiques, capteurs d’humidité font partie du quotidien d’agriculteurs un peu partout dans le monde. Avec l’explosion des données provenant de ces outils, le recours à l’intelligence artificielle devient indispensable pour les analyser et aider les agriculteurs à prendre les bonnes décisions.

 

Suivre au plus près les exploitations

 

D’après Research and Markets, le marché de l’IA appliquée à l’agriculture pesait près de 518,7 millions de dollars en 2017 ; il devrait croître de plus de 22,5% par an en moyenne pour atteindre les 2,5 milliards de dollars d’ici 2025.

L’IA dans le champ agricole se déploie de plusieurs manières. D’abord, elle aide les agriculteurs à suivre ce qui se passe sur leurs exploitations. Ces derniers disposent depuis quelques années de drones et de capteurs, mais le machine learning et le deep learning leur permettent d’analyser ces données de manière toujours plus précise. Par exemple, l’application de deep learning Plantix, développée par la start-up berlinoise PEAT, fonctionne comme une application de reconnaissance d’images : après analyse du feuillage des plantes, ses algorithmes sont capables d’établir une corrélation avec certains défauts du sol, la présence de ravageurs ou une maladie.

 

« Pour nourrir l’humanité, il ne s’agira pas tant de cultiver plus que de cultiver mieux »

 

Farmerlabs, elle, utilise l’IA pour mesurer le niveau de santé des plantes et anticiper les risques en termes de rendement. La jeune entreprise française a recours à la vision informatique, au big data et au machine learning pour aider les cultivateurs à pratiquer une agriculture de précision et durable.

 

Des modèles prédictifs ultra-complets

 

En effet, l’IA permet aussi d’augmenter les rendements. Ceux-ci s’appuient sur 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 que planter, où et quand, quels plants surveiller, quand récolter.

une carte avec des zones colorées

La start-up israélienne Prospera utilise ainsi l’intelligence artificielle pour déterminer de combien d’eau une plante a besoin. Cette technologie est utilisée aux États-Unis et au Mexique par le producteur de tomates NatureSweet, qui a vu une amélioration de ses récoltes de 2% à 4% et estime, à terme, pouvoir optimiser ses champs de près de 20%.

 

« Ces modèles prédictifs permettent de pratiquer une agriculture raisonnée »

 

Les Français ne sont pas en reste en matière d’agtech. L’entreprise Smag tire partie de toutes les données générées traditionnellement et propres à l’activité agricole – météo, rendements, intrants, cours des produits,…et a conçu deux logiciels de gestion de données agronomiques qui permettent aux agriculteurs d’optimiser leur rendement et de mieux tracer leur production.

En Inde, les agriculteurs ont ainsi recours à une solution co-conçue par Microsoft et l’International Crop Research Institute for the Semi-Arid Tropics (ICRISAT) : les agriculteurs reçoivent des SMS, gérés de façon automatique, prodiguant des conseils sur la période de récolte, l’arrivée de nuisibles, la fixation des prix en fonction du marché, etc.

 

Une agriculture durable et plus humaine

 

Ces modèles prédictifs permettent de pratiquer une agriculture plus raisonnée, puisqu’ils rendent possible l’utilisation d’intrants chimiques de manière bien plus précise et pertinente, adaptée à la situation. C’est ce que propose notamment Blue River Technology avec son robot See & Spray, qui utilise la vision par ordinateur pour identifier les mauvaises herbes et les arroser d’herbicide. La précision de l’intervention permet de prévenir la résistance aux herbicides.

un drone

Car oui, les robots font aussi leur incursion dans nos champs. Les tracteurs et engins agricoles sans conducteurs se répandent dans les exploitations, où ils peuvent effectuer seuls un certain nombre de tâches. Aux États-Unis, Harvest CROO Robotics a développé un robot pour aider les producteurs de fraises à cueillir et emballer leurs fruits. Face à la pénurie de main-d’œuvre dans certaines régions agricoles comme la Californie et l’Arizona, Harvest CROO Robotics affirme qu’un seul de ses robots peut remplacer 30 travailleurs humains.

Selon les estimations de McKinsey & Company, le marché de l’agriculture robotique devrait passer de 1 milliard de dollars en 2014 à 14 à 18 milliards d’ici 2020. Guidés par des technologies d’intelligence artificielle, les robots devraient libérer les agriculteurs de tâches répétitives et pénibles, tout en garantissant de meilleurs revenus. C’est aussi ça, une agriculture intelligente et durable.

Image à la une : © Unsplash