Mettre l'IA au service d'une agriculture de précision

L'IA permet, grâce à des technologies comme le deep learning, une analyse détaillée et quasi-immédiate de l'état des sols et des cultures. Ces outils de suivi des récoltes prennent en compte une série d'informations essentielles telles que l'hydrométrie, la température, la météo et l'ensoleillement. En les croisant, les exploitants peuvent déterminer avec précision comment optimiser leurs récoltes.

Des outils technologiques pour le contrôle des exploitations

La connaissance des principaux nutriments qui composent le sol est essentielle à l'obtention de conditions de culture optimales. Or, le coût élevé des analyses en laboratoire limite le nombre de prélèvements possibles, ce qui peut fausser les mesures si elles sont appliquées à l’ensemble d'un champ. De son côté, l'IA permet, via les objets connectés et le machine learning, l'optimisation de l'exploitation agricole et l’amélioration de la qualité des récoltes, grâce aux informations récoltées sur les conditions du sol propres à leur exploitation. La connaissance de la qualité du sol permet également une utilisation d’engrais ou de pesticides adaptée à ses besoins. Dans le cas contraire, le surplus se retrouve dans la nappe phréatique et contribue à sa pollution.

Reliés à la terre, ces outils technologiques permettent, entre autres, d'alerter plus rapidement d'une éventuelle contamination ou de mauvaises mutations génétiques. Les données transmises par la machine sont analysées immédiatement par un logiciel, ce qui permet par la suite de mieux orienter les décisions liées à la plantation et aux cultures, d’accroître les rendements et de réduire les pertes. 

Parmi les objets permettant l'analyse des sols, on retrouve : 

• les caméras thermiques : Elles peuvent être utilisées pour améliorer les rendements agricoles, notamment en évaluant l’état d’irrigation des sols ou encore à mesurer l’intensité lumineuse émise ou réfléchie par les plantes. Cette technique permet ainsi d’estimer leur croissance et de s’assurer de leur bonne santé.

• les capteurs d'humidité : ils permettent de connaître le taux d'humidité du sol, pour une planification optimale de l'irrigation. Certains systèmes avec logiciels intégrés envoient les données vers le cloud, où elles peuvent être consultées à tout moment.

• les stations météorologiques intelligentes : Avec ces outils, les agriculteurs peuvent surveiller en temps réel la météo, le climat et les conditions agricoles de la parcelle, du semis à a la récolte. Cela leur permet de mieux produire, moins consommer d'eau et donc, à être plus rentables.

Les objets connectés ont trouvé leurs usages agricoles. Couplés à certains logiciels, ces outils permettent de rendre compte de l'état des sols et des cultures et apportent des recommandations pour optimiser leur productivité. L'agriculture peut désormais aussi compter sur les drones. Ces machines sont capables de survoler une parcelle et de rendre compte de l’état des cultures grâce à la capture d'images de haute-précision. Leur analyse permet aux cultivateurs d'agir localement et avec un traitement dédié.

Le machine learning comme aide à la décision et à l’exploitation

Face à la quantité prolifique de données apportées par les objets connectés, les exploitants ont besoin de systèmes adaptés pour mieux les interpréter. Les algorithmes développés grâce au machine learning peuvent donc jouer un rôle et aider les agriculteurs à optimiser leurs exploitations. Ceux-ci récoltent et analysent les données issues de multiples sources, permettant aux agriculteurs d'accélérer leur prise de décision.

De plus, en se basant sur les données extraites d'outils de contrôle, les systèmes intelligents peuvent déterminer l’évolution de la présence d’un microbe ou d’une mutation génétique et permettre à l’agriculteur de prendre la meilleure décision au meilleur moment. En lien direct avec des satellites, des drones ou des outils de collecte de données installés dans les exploitations ou sur les machines, ces algorithmes sont capables d’effectuer des prédictions et d’aider l’agriculteur à mieux planifier les événements à venir, toujours dans l’optique d’améliorer sa productivité. Ces systèmes sont devenus de véritables assistants, d'autant plus lorsqu’ils sont combinés à l’analyse prédictive.

En effet, les algorithmes de machine learning permettent de prédire l’évolution des comportements des cultures en fonction de paramètres prédéfinis, dont bien évidemment le climat, de la situation du marché, etc. Ils peuvent ainsi déterminer les facteurs qui influent sur les rendements et les exploiter à leur avantage. D'ailleurs, les algorithmes pourraient bien, dans les prochaines années, limiter fortement le recours aux produits phytosanitaires.

L’humain reste au cœur des décisions

Pour optimiser la gestion d’une exploitation agricole, la collecte de données sur l’ensemble de l’exploitation et l’intégration d’algorithmes d’IA a prouvé son utilité. Ces technologies permettront de mieux appréhender certaines situations, de prendre des décisions plus rapidement et efficacement. Les objectifs sont de réduire la pénibilité du travail des agriculteurs, d’augmenter la productivité tout en minimisant le coût et l’impact environnemental.

Mais l’agriculteur restera pour l’ensemble des tâches stratégiques le seul décisionnaire. L’expertise de ces derniers ne saurait se soustraire aux informations fournies par l’IA. De plus, le gain de temps permis par tous ces outils permettra à l’éleveur de se concentrer sur les tâches nécessitant impérativement une intervention humaine.