Les Défis de l’Agriculture : Comment l’IA Révolutionne le Secteur

Les Défis de l’Agriculture : Comment l’IA Révolutionne le Secteur

Le secteur agricole évolue en permanence avec les technologies de son temps, car peu importe l’époque, l’humanité a toujours cherché à obtenir plus en faisant le moins d’efforts possible.

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Aujourd’hui, les machines sont devenues omniprésentes dans l'agriculture pour subvenir aux besoins de la population mondiale. Quand bien même il est possible de réaliser ses cultures manuellement, les professionnels de l’agriculture sont aujourd’hui obligés d’utiliser les machines.

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Ceci étant, nous vivons une époque particulière où l’agriculture fait face à des défis colossaux :

• En l’an 2050, on estime qu’il y aura plus de 9 milliards de personnes sur Terre, soit 2 milliards de plus qu’aujourd’hui, ce qui fera une demande plus grande à satisfaire
• L’eau est une ressource de plus en plus rare. Dans de nombreuses régions, la surexploitation des ressources en eau pour l'irrigation a conduit à une diminution des nappes phréatiques et à la sécheresse des cours d'eau, ce qui est un problème car la grande majorité de l’eau douce à travers le monde est consommée par l’agriculture.
• Certaines pratiques agricoles sont inadéquates. La déforestation, le surpâturage et l’utilisation excessive de pesticides pour ne citer qu’eux provoquent la dégradation des sols et de la biodiversité, ce qui porte atteinte à la productivité agricole en général
• La main d’oeuvre agricole est en baisse. Le métier d’agriculteur est réputé pour avoir des conditions de travail difficiles et des salaires bas, donc le métier n’intéresse pas et l’âge moyen de la population rurale augmente.

En résumé, l’agriculture doit produire plus avec de moins en moins de moyens, et malheureusement les ressources telles que l’eau ou les sols sont immuables.

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Il ne s’agit pas d’utiliser plus de ressources, mais d’optimiser leur utilisation. Par conséquent, il faut des meilleurs outils.

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Bonne nouvelle : l’intelligence artificielle fait partie des outils éligibles pour optimiser la production agricole.

Les cas d’utilisation de l’IA

Il y a énormément de cas d’utilisation possible de l’IA dans le domaine de l’agriculture. Dans les faits, un certain nombre de ces d’utilisation sont déjà en production, dont voici plusieurs exemples.

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Epandage

Depuis ces dernières années, la présence des drones est croissante dans le secteur agricole. Les drones effectuent des tâches telles que la pulvérisation de pesticides, la dispersion de semences et la collecte de données sur les cultures. Le plus gros fabricant de drones de ce genre est l’entreprise chinoise XAG.

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L’IA joue un rôle crucial pour ces drones, car cela permet d’avoir un pilotage autonome et détecter les problèmes de culture.

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Tout cela permet une meilleure gestion des cultures et de réduire l’exposition des travailleurs aux produits chimiques.

Désherbage

Il existe une entreprise suisse nommée Ecorobotix qui est spécialisée dans les robots agricoles autonomes qui fonctionnent à l’énergie solaire. D’autres entreprises existent telles que Blue River Technology aux Etats-Unis.

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Ces robots utilisent la vision par ordinateur pour identifier avec précision les cultures et les mauvaises herbes, le but étant d’appliquer des herbicides uniquement sur les mauvaises herbes.

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En termes d’impact, cela permet dé réduire considérablement l’utilisation des produits chimiques et préserver la santé des sols.

Irrigation

L’IA peut aussi être utilisée pour optimiser l’irrigation. Des entreprises comme CropX sont spécialisées dans ce domaine

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CropX utilise des capteurs de sol avancés qui mesurent l'humidité, la température et la conductivité électrique à différentes profondeurs.

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Ensuite, l’IA de  CropX analyse toutes ces données pour créer un profil détaillé de chaque champ, et en déduire toutes les recommandations appropriées.

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Quelques cas pratiques notables :

• En Nouvelle-Zélande, CropX a aidé des producteurs laitiers à réduire leur consommation d'eau de 25% tout en augmentant la production d'herbe de 12%.
• Aux États-Unis, des producteurs de maïs dans le Nebraska ont rapporté des économies d'eau de 40% et une augmentation des rendements de 15%.

Suivi du bétail

L’IA peut aussi être utilisée pour améliorer la gestion du bétail. A ce compte-là, on peut citer l’entreprise Cainthus à Dublin qui est dédiée à la gestion des troupeaux laitiers.

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Cainthus utilise des caméras haute résolution installées dans les étables, et l’IA est utilisée pour analyser les images en temps réel. Grâce à l’IA, les agriculteurs peuvent identifier chaque vache individuellement et ont accès à un tableau de bord qui fournit des informations en temps réel.

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Avec ce suivi automatisé, les agriculteurs optimisent l’alimentation de leur bétail, et détecter plus rapidement les problèmes de santé.

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Les limites de l’IA

Quand bien même il y a des exemples édifiants de l’utilité de l’IA dans l’agriculture, cette technologie reste confrontée à un certain nombre de limites.

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La limite la plus évidente est le coût de mise en œuvre qui est très élevé. Rien que l’achat de matériel et de logiciels nécessaire représente un investissement très important. Pour de nombreux agriculteurs, en particulier ceux des régions en développement ou à petite échelle, ces coûts sont prohibitifs

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La logistique est aussi un problème majeur. L’IA nécessite des de grandes quantités de données précises pour fonctionner efficacement, ce qui fait qu’une connexion internet fiable est nécessaire.

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Le problème est que dans de nombreuses zones rurales, l'accès à Internet est limité voire inexistant et l’obtention de données peut être difficile. Pour résoudre ce problème, cela nécessite des travaux qui font revoir les coûts à la hausse alors qu’ils sont déjà élevés.

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Enfin, une dernière limite et non des moindres est la dépendance technologique. Quand bien même l’IA optimise la production, une trop grande dépendance à l'IA pourrait réduire l'autonomie des agriculteurs et leur capacité à prendre des décisions basées sur leur expérience et leur connaissance du terrain.

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De plus, les données agricoles sont généralement sensibles, ce qui soulève des vraies questions concernant la propriété et la gestion de ces données.

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Finalement, l’utilisation de l’IA n’est pas adaptée pour être utilisée partout. Cette technologie nécessite de réunir un certain nombre de conditions pour être utilisée à son plein potentiel.

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