L’intelligence artificielle joue un rôle essentiel dans les coulisses de l’agriculture de précision

Les applications de l’intelligence artificielle dans l’agriculture continuent de croître, poussées par les exigences croissantes de l’agriculture de précision.

Cette croissance est due à la demande croissante de produits agricoles, au suivi du bétail en temps réel et à la nécessité d’améliorer la prise de décision pour optimiser la gestion des exploitations.

Tiré de farmtario.com – par Rozita Dara – Publié le 10 novembre 2020
| Traduction et adaptation libre par la rédaction |

D’autres facteurs contribuant à l’intérêt croissant pour les solutions d’agriculture de précision sont la demande alimentaire croissante et l’aide gouvernementale aux agriculteurs.

L’Inde, par exemple, connaît une croissance significative des applications de l’IA dans l’agriculture en raison des efforts de son gouvernement pour promouvoir l’utilisation d’outils d’analyse agricole parmi les agriculteurs.

L’agriculture de précision utilise des technologies d’IA pour augmenter le rendement et la production des cultures et du bétail, surveiller les conditions de croissance des cultures, surveiller la santé des animaux individuels et améliorer un large éventail de pratiques agricoles tout au long de la chaîne d’approvisionnement.

Ces technologies d’IA fonctionnent en combinant de grands volumes de données avec des algorithmes intelligents et itératifs. Ces technologies peuvent reconnaître des modèles, prédire les résultats futurs et recommander ou prendre des décisions en utilisant des données historiques. Ils peuvent traiter les données sous diverses formes telles que du texte, des images, des vidéos et des sons. Mais leurs performances dépendent de la disponibilité de données volumineuses et de haute qualité.

Les fermes collectent un grand volume de données ces jours-ci et ces données devraient croître de façon exponentielle dans un proche avenir. Cette croissance est principalement tirée par l’utilisation croissante de dispositifs de détection et de surveillance, de systèmes de contrôle, de systèmes de positionnement par satellite et mondial, et d’autres technologies intelligentes telles que les smartphones. L’amélioration de la connectivité à large bande dans les zones rurales contribue également à la croissance des données agricoles.

Comment l’IA, les données et les capteurs peuvent-ils améliorer la production agricole?

Les technologies d’IA intégrées dans les solutions d’agriculture de précision aident les agriculteurs à améliorer la précision et la productivité d’une variété de pratiques agricoles.

Les agriculteurs peuvent créer et utiliser des modèles pour prévoir les conditions météorologiques et les changements saisonniers de l’environnement afin de stimuler la croissance des cultures à haut rendement. Les capteurs basés sur l’IA peuvent être utilisés pour identifier les mauvaises herbes et les maladies et appliquer des produits chimiques uniquement dans les zones nécessaires pour les contrôler. En outre, des images et des vidéos collectées par des satellites et des drones sans pilote sont analysées pour comprendre les conditions du sol au fil du temps et améliorer les décisions sur les perspectives de rendement et de production des cultures.

En outre, ces technologies aident à la détection précoce des épidémies chez les animaux et recommandent même des stratégies de prévention. Les capteurs de mouvement combinés à des algorithmes d’IA sont capables de surveiller le comportement réel des animaux, comme manger, mâcher, marcher, détecter le comportement anormal des animaux individuels, puis fournir des informations aux agriculteurs.

Ces technologies peuvent prédire la gravité de la maladie chez un animal et recommander des traitements pour améliorer son bien-être.

Les plates-formes d’agriculture de précision basées sur l’IA peuvent également relever les défis liés au travail et aux compétences. Les robots et l’automatisation peuvent réduire le besoin de travailleurs saisonniers et augmenter le travail humain en récoltant, en plantant des cultures et en éliminant les mauvaises herbes.

Une autre application de ces technologies comprend l’utilisation de chatbots qui a récemment gagné en popularité parmi les agriculteurs. Les chatbots agricoles, capables de traiter une grande quantité de données collectées à partir de différentes sources et via la communication avec les agriculteurs, pour agréger et analyser intelligemment les informations en temps réel et aider les agriculteurs dans leur prise de décision.

Malgré le besoin croissant et les avantages potentiels, l’adoption des technologies d’IA dans l’agriculture a été lente.

Il y a encore un long chemin à parcourir jusqu’à ce que nous puissions voir l’automatisation à grande échelle des pratiques agricoles. Cela est dû à un certain nombre de facteurs, notamment la complexité inhérente des systèmes de production agricole, le coût de lancement et de maintenance des technologies, la disponibilité limitée de technologies appropriées et le manque de bonnes pratiques juridiques et agricoles pour guider la mise en place de nouvelles technologies.

Pour surmonter ces obstacles, l’accès à l’infrastructure de collecte et de traitement de grandes quantités de données hétérogènes est essentiel. Intégrés à l’infrastructure, des systèmes de gestion des données efficaces sont nécessaires pour garantir la qualité des données et des formats de données normalisés prêts à être traités.

En outre, divers aspects de la gouvernance des données et du système d’IA doivent être abordés. Les questions juridiques telles que la propriété des données nécessitent une attention particulière pour gagner la confiance des agriculteurs et des autres acteurs de la chaîne d’approvisionnement.

De nouveaux modèles et concepts commerciaux sont nécessaires pour la co-création de valeur et pour encourager les agriculteurs à partager leurs données. De nouvelles solutions et politiques technologiques sont nécessaires pour protéger la ferme et les données sensibles tout au long du cycle de vie du développement du système d’IA. Des algorithmes, des systèmes, des données et des protocoles normalisés sont nécessaires pour une automatisation complète et de bout en bout. Un haut niveau de standardisation permet de réutiliser les ressources à leur pleine capacité et améliore la convivialité.

L’adoption limitée de la technologie basée sur l’IA dans les exploitations agricoles est également liée au manque de disponibilité de solutions simples, faciles à utiliser et adaptées aux pratiques quotidiennes des agriculteurs sans effort important.

Il est essentiel de tester des solutions prototypes dans un essai en ferme à grande échelle pour évaluer leurs contraintes et améliorer leur convivialité et leurs performances. Enfin, il est essentiel de co-créer des solutions technologiques agricoles avec les agriculteurs. Cela peut motiver un grand nombre d’agriculteurs à participer à la mise en œuvre et au test de ces technologies, et à son tour, renforcer la confiance et l’adoption de solutions basées sur l’IA par la suite.

Il ne fait aucun doute que les technologies d’IA permettront aux exploitations agricoles de travailler plus efficacement. Les futures fermes fonctionneront avec moins de travailleurs et seront plus durables et responsables. Nous devons simplement nous assurer que les agriculteurs, les scientifiques, les technologues et les gouvernements coopèrent et investissent stratégiquement pour atteindre cet objectif important.

Source : https://farmtario.com/crops/artificial-intelligence-plays-critical-role-behind-the-scenes-in-precision-farming/