Le point sur l’intelligence artificielle dans l’agriculture

La préservation de ressources en eau et la protection des terres agricoles font partie des problématiques les plus importantes auxquelles fait face le secteur de l’agriculture. Face à un enjeu aussi stratégique et dans le but d’augmenter la production, l’intelligence artificielle (IA) se démarque comme une des solutions les plus adaptées. En plus d’apporter de nouveaux outils, elle optimise les processus et permet de parvenir à des résultats plus satisfaisants et une façon de produire plus durable. Quelles sont les applications de l’IA dans agriculture ?

L’intelligence artificielle : l’avenir de l’agriculture ?

Au rythme des années, le modèle agricole tel que nous l’avons connu il y a quelques années a considérablement évolué. L’agriculture d’aujourd’hui se veut plus digitalisée, axée sur la technologie, la mécanisation et la numérisation, ce qui favorise un mode de production plus durable car focalisé sur l’anticipation d’éventuels problèmes. Le secteur agricole vit pleinement la révolution numérique. Comme vous pouvez d’ailleurs le voir sur ce site, l’agriculture utilise aujourd’hui l’intelligence artificielle à travers des logiciels de détection automatique et d’analyse d’images, optimisant ainsi le travail de l’agriculteur désormais très connecté.

À la faveur d’outils nouveaux comme les drones, les logiciels, les capteurs ou encore les machines autonomes, l’IA bouleverse les processus qui s’appliquaient par le passé dans l’univers agricole. Elle facilite l’accomplissement des tâches plus chronophages par le passé et apporte des réponses efficaces aux nouveaux enjeux auxquels le secteur est confronté.

Une étude de Research and Markets révélait que le marché de l’IA appliqué à l’agriculture était estimé à 518,7 millions de dollars en 2017 et devrait atteindre la barre des 2,6 milliards d’ici à 2025, soit une croissance de plus de 22,5 %. L’IA améliore les récoltes, réduit les coûts de fonctionnement de même que la consommation d’eau et d’électricité. Elle favorise le développement des outils d’optimisation des flux de travail et permet le déploiement de processus à fort rendement.

Quelles sont les applications de l’intelligence artificielle dans l’agriculture ?

Les exemples d’applications de l’IA en agriculture sont légion. Le contrôle des exploitations en est une parfaite illustration. Des solutions comme la vision par ordinateur, la reconnaissance d’images et les algorithmes permettent par exemple d’identifier en temps réel les besoins des sols depuis un smartphone. Ainsi, des réponses cohérentes sont apportées à l’enjeu de taille qu’est l’analyse de la santé des sols et des exploitations dans un but de protection des écosystèmes et d’une diminution de l’utilisation des produits toxiques.

En dehors des caméras, des capteurs et stations météorologiques intelligentes, l’agriculture mise aussi sur les drones de pointe, qui sont utiles à la réalisation de tâches multiples. Ils assurent entre autres la surveillance, la détection, de même que l’observation et la collecte des données. Grâce aux informations que collectent les drones, les recommandations des algorithmes sont plus précises et l’aident à la prise de décision facilitée. Pour 2025, une étude de PwC projette une explosion du marché des drones agricoles à 32 milliards de dollars.

L’IA contribue aussi à l’analyse prédictive grâce aux algorithmes de machine learning. Ces derniers suivent et prédisent l’évolution des exploitations, sur la base de modalités définies en amont en fonction du climat, de l’état des semences du niveau d’irrigation, etc. Ces algorithmes opèrent aussi grâce aux drones, satellites et outils de collecte de données installés dans les exploitations. Le but ultime reste le même : optimiser la productivité tout en privilégiant un mode de culture moins agressif et plus préventif. En agriculture connectée, la robotisation avancée est aussi un exemple d’application.