L’IA peut-elle nourrir 10 milliards de personnes?

Selon les estimations, la Terre comptera 10 milliards d’habitants d’ici à 2050. Cela représente plus de bouches à nourrir que ce que l’agriculture actuelle peut supporter. L’IA jouera un rôle crucial dans la transition vers une agriculture intelligente et évolutive.

Le Parlement européen a commandé cette année une étude sur le rôle de l’intelligence artificielle dans l’agriculture, et consacre des fonds supplémentaires à la recherche dans ce domaine dans le cadre du programme Horizon Europe.

“Dans la culture en serre et l’élevage, les plantes et les animaux, les conditions climatiques internes et leurs points de consigne sont presque continuellement contrôlés et enregistrés dans les moindres détails”, peut-on lire dans ce rapport. “Cela devrait permettre d’améliorer l’efficacité de la production et le bien-être des travailleurs et des animaux.”

Des lasers au lieu de pesticides

En collectant des données à l’aide de capteurs et d’autres sources, il est possible de concevoir des modèles et d’adapter l’agriculture là où cela est nécessaire. Cette collecte s’appuie fréquemment sur l’intelligence artificielle, une technologie capable de simuler des actions humaines.

La vision artificielle, notamment, peut être utilisée afin de reconnaître certaines plantes. En combinant ces connaissances avec la robotique, les entreprises parviennent à identifier les cultures malades ou à ne cueillir que les fruits mûrs afin d’éviter le gaspillage.

L’un des exemples les plus impressionnants est le LaserWeeder, une machine d’une valeur de 1 million d’euros, qui peut fonctionner 24 heures sur 24 et abattre le travail de 20 personnes.

Cet appareil, à la puissance de calcul équivalente à celle de 24 Tesla, peut reconnaître jusqu’à 80 espèces de mauvaises herbes. Les plantes, souvent trop petites pour être cueillies avec les mains, sont éliminées en quelques millisecondes à l’aide de lasers. C’est surtout aux États-Unis, où l’on utilise beaucoup plus de pesticides, que ce système autorise une agriculture nettement plus durable.

Partager les données

John Deere, le premier fabricant de machines agricoles au monde, mise massivement sur ces innovations depuis plusieurs années. “Je travaille dans ce secteur depuis 10 ans, et j’ai vu les tracteurs évoluer de façon incroyable”, confie Matthias Appel, Integrated Solutions Manager chez Cofabel, le distributeur belge de John Deere.

En partageant des informations sur les cultures, les machines et les récoltes avec les fournisseurs, les agriculteurs obtiennent des conseils ciblés et dopent leurs rendements.

Matthias Appel, Integrated Solutions Manager chez Cofabel

“Au départ, les tracteurs étaient équipés d’une myriade de capteurs qui mesuraient entre autres la température et les vibrations, comme dans une voiture ou un avion.” Hélas, ces données ne quittaient pas l’appareil. “Grâce à l’introduction de la télématique, nous pouvons désormais transmettre ces données dans le cloud. À l’origine, cela semblait être un gadget, mais au fil des ans, les modèles conçus en se fondant sur ces données se sont multipliés.”

Si les agriculteurs peuvent travailler de manière plus intelligente et écologique à partir de ces données, celles-ci sont aussi intéressantes pour les fabricants. “Lorsqu’un client achète une machine chez nous, il peut décider avec qui les données collectées seront partagées”, souligne Matthias Appel. “En partageant des informations sur les cultures, les machines et les récoltes avec des fournisseurs tels qu’Arvesta, ils obtiennent des conseils ciblés et dopent leurs rendements.”

Les clients peuvent également partager ces données avec des distributeurs qui, à l’instar de Cofabel, recourent à l’intelligence artificielle pour prévenir les pannes de machines et les dépenses inutiles. “Comme nous mesurons tout depuis plusieurs années, nous pouvons établir un lien entre certains modèles de données et les pannes de machines. Nous avons défini plus de 500 modèles, que nous reconnaissons dans les données que nous recevons de nos clients. Et comme nous pouvons prédire quelles pièces sont proches de la rupture, nous pouvons éviter les pannes totales et les défaillances. Le fait que nous puissions offrir ce service grâce à l’IA est absolument génial.”