Intelligence artificielle et agriculture : perspectives d'avenir

Ce n'est un secret pour personne que l'agriculture est une occupation majeure dans de nombreux pays du monde. L'industrie agricole est estimée par la Banque mondiale à 5 000 milliards de dollars. D'ici 2025, elle doit nourrir environ 9 milliards de personnes. Cependant, la quantité de terres nouvellement cultivées n'augmentera que de 4 %. Cette tendance aux produits biologiques oblige les entreprises agricoles à rechercher des alternatives à l'utilisation de produits chimiques dans le désherbage. Dans de nombreux pays, il y a une pénurie de main-d'œuvre.

De plus, le travail humain rend la production trop chère. Dans de telles circonstances, l'agriculture cherche des moyens d'optimiser l'utilisation de la terre, ce qu'il y a à cultiver et ce que les gens y font paître. D'une part, l'agro-industrie est l'une des plus conservatrices en termes d'innovation dans tous les pays. Et, d'autre part, l'agriculture utilise depuis longtemps toutes sortes de technologies, à l'exception sans doute de la plus haute antiquité.

Comment l'intelligence artificielle peut-elle aider ?

L'IA dans l'agriculture est une réelle chance de parvenir à un développement durable. L'intelligence artificielle joue un rôle important dans la transformation des systèmes alimentaires. Il s'attaque également à l'insécurité alimentaire et nutritionnelle. Dans le secteur agricole, l'IA peut aider à optimiser, voire à soulager complètement les humains d'activités telles que la plantation et la récolte. Augmenter ainsi la productivité et améliorer les conditions de travail (sous la forme d'une réduction du temps et de l'intensité du travail) et assurer une utilisation plus efficace des ressources naturelles. Y compris la rationalisation de la gestion et de la planification des connaissances.

En particulier, avec le développement rapide de la technologie agricole électronique, l'IA est de plus en plus utilisée dans des domaines importants tels que la robotique agricole, la surveillance des sols et des cultures et l'analyse prédictive. Compte tenu du changement climatique, de la croissance démographique et de l'épuisement des ressources naturelles, les progrès dans ces domaines peuvent contribuer de manière significative à la conservation des sols et des ressources en eau. Les deux sont essentiels à la sécurité alimentaire de manière durable.

Intelligence artificielle et lutte contre les mauvaises herbes

Les travaux se poursuivent pour améliorer les systèmes de lutte antiparasitaire dans le monde entier. Un nouveau dispositif de pulvérisation pour les vergers est en test aux USA. Le système se monte sur un tracteur et des capteurs à ultrasons déterminent la taille et la distance à l'arbre. L'analyse des données crée un jet de pulvérisation avec la bonne puissance et la bonne quantité d'ingrédients actifs. L'expérience montre que de cette manière jusqu'à 27% des herbicides peuvent être économisés.

Les sociétés allemandes Bayer et Bosh travaillent également sur la technologie Smart Spraying. Le système sera en mesure d'identifier la mauvaise herbe de la culture, de déterminer son espèce et d'injecter la quantité requise d'herbicide en fonction des données saisies dans le logiciel.

EcoRobotix travaille sur un appareil qui pourra parcourir un champ, trouver et traiter les mauvaises herbes par lui-même. La société estime que l'utilisation de l'appareil réduira la quantité d'herbicide appliquée par un facteur de 20.

Utiliser l'IA pour identifier les maladies des plantes

La technologie moderne facilite le diagnostic d'une maladie des plantes, la sélection d'un traitement et le calcul des dommages estimés. Le nombre d'applications à de tels services permet aux agriculteurs d'élargir leurs bibliothèques et d'augmenter le nombre de maladies pouvant être identifiées. En fournissant simplement une photo de la plante affectée, la maladie peut être identifiée et un traitement suggéré en quelques secondes.

L'application Plantix de Peat est l'un des services de diagnostic des maladies des plantes. L'application vous permet de diagnostiquer plus de 60 maladies. Le service contient une grande bibliothèque d'images qui sont triées de manière pratique. Avec une augmentation progressive du nombre d'images téléchargées, les algorithmes de diagnostic des maladies s'améliorent également.

L'application Scouting sur la plateforme numérique Xarvio est utile. En traitant des images photographiques, l'application est capable d'identifier les maladies, les dommages et les troubles du développement des plantes. Le service est capable d'identifier les mauvaises herbes et de fournir des données sur la disponibilité en azote de la plante. Il existe une fonction pour envoyer une notification lorsqu'une maladie ou un ravageur dangereux est détecté à proximité des plantes.

Il y a donc de belles perspectives pour l'avenir, à savoir identifier au plus vite les maladies des plantes et les traiter. Bientôt, nous pourrons utiliser une technologie qui non seulement identifie les maladies des plantes, mais régule également leur traitement en fonction du stade de la maladie.

Champs et drones

L'IA améliore les prévisions de rendement grâce aux données de capteurs en temps réel et aux analyses visuelles des drones. La quantité de données que les capteurs intelligents et les drones peuvent collecter est astronomique. Cette vidéo en temps réel fournit aux experts agricoles des ensembles d'informations entièrement nouveaux qui n'ont jamais été disponibles auparavant. Les données des capteurs d'humidité, d'engrais et de nutriments du sol peuvent désormais analyser la dynamique de croissance de chaque culture au fil du temps. L'apprentissage automatique est la technologie idéale pour combiner des ensembles de données puissants et fournir des recommandations pour optimiser les rendements. Les drones sont une plateforme fiable pour collecter des données importantes pour les agriculteurs. L'IA, les capteurs au sol, l'imagerie infrarouge et l'analyse vidéo en temps réel offrent tous aux agriculteurs de nouvelles perspectives. Ceux-ci peuvent alors améliorer la santé et les rendements des cultures.

L'ONU, les agences internationales et les grandes entreprises agricoles utilisent désormais les informations des drones pour améliorer la lutte antiparasitaire. À l'avenir, l'utilisation des données des caméras infrarouges des drones avec des capteurs dans les champs permettra de surveiller les niveaux de santé des plantes. Les agro-producteurs qui utilisent l'intelligence artificielle seront en mesure de prédire et de détecter les infestations de ravageurs avant même qu'elles ne surviennent.

Des machines au lieu de personnes

Dans certaines régions, il y a aujourd'hui une pénurie de main-d'œuvre dans le secteur de l'agro-industrie. Ce facteur rend les tracteurs intelligents, les agro-bots et la robotique basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique populaires. C'est donc une option viable pour de nombreuses entreprises agricoles qui ont de la difficulté à trouver des travailleurs. Les grandes entreprises agricoles et les agro-exploitations qui ne trouvent pas suffisamment de travailleurs se tournent vers la robotique pour cultiver des centaines d'hectares de terres.

La programmation d'une robotique autopropulsée, par exemple, pour distribuer de l'engrais à chaque rangée de cultures permet de réduire les coûts d'exploitation et d'augmenter encore les rendements des champs. La complexité des robots agricoles augmente rapidement chaque jour. Ainsi, nous pouvons voir que bientôt, la technologie robotique pourrait être inestimable et même remplacer les humains.

Conclusion

Pour résumer, on peut dire que même dans l'agriculture, l'avenir est à l'IA. C'est la technologie de l'intelligence artificielle qui contribue à redéfinir le processus d'optimisation du cycle de production et à rendre l'activité entrepreneuriale plus efficace.

La technologie pénètre tous les secteurs de l'industrie, y compris l'agriculture. Il réduit les coûts pour les entreprises et facilite le travail quotidien des employés. Tout en fournissant de nouveaux outils pour analyser et prendre des décisions éclairées sur la base de données détaillées sur le processus de production. Ce n'est plus un futur lointain, mais une réalité pour les entreprises. Surtout ceux qui luttent pour un développement durable et harmonieux. Maintenant, non seulement économiquement, mais aussi écologiquement et socialement.