Pour analyser des images de mauvaises herbes ou le comportement de vaches dans l’étable, l’intelligence artificielle (IA) est déjà entrée dans les fermes agricoles. Au Salon de l’agriculture à Paris, elle a fait son apparition sous sa forme dite « générative » avec l’objectif de répondre rapidement à des problèmes précis.
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Charge à ces informaticiens – étudiants, issus de start-up ou de grands groupes du milieu agricole comme l’assureur Groupama – d’apporter une réponse en utilisant des bases de données et un outil de Mistral. Cette jeune entreprise française cherche à faire sa place dans le domaine de l’IA générative, bouleversé par l’apparition fin 2022 de ChatGPT et sa capacité à fournir des réponses élaborées en quelques secondes.
« Les projets étaient plus ou moins aboutis mais ils ont tous réussi à faire des interfaces qui nous ont bluffés« , remarque David Joulin, à l’initiative de l’opération.
Plusieurs équipes ont proposé des solutions visant à optimiser la rotation des cultures ou à automatiser des tâches réglementaire, détaille-t-il.
Des logiciels existent déjà dans ces domaines, nombre d’entre eux utilisant d’ailleurs l’IA, mais « il leur a fallu plusieurs mois, voire plusieurs années, pour être développées. Avec l’IA générative, c’est en direct », remarque David Joulin.
La technologie est, selon lui, prometteuse pour tout ce qui relève de la partie réglementaire ou du conseil aux agriculteurs. Il ne s’agit pas de prendre des décisions à leur place, souligne-t-il, mais « d’alléger la charge administrative et mentale ».
Parallèlement, l’explosion de l’IA générative accélère les avancées techniques sur la puissance des cartes graphiques, bénéficiant à toutes les solutions numériques, ajoute David Joulin.
– Main d’oeuvre –
Entre la météo, les photos des plantes, les informations sur les sols, la génétique, la surveillance des maladies, l’agriculture a toujours été une source abondante de données, souvent vivantes et donc fluctuantes, rappelle Salima Taïbi, une des responsables du master en gestion des données agricoles et alimentaires à l’Institut polytechnique UniLaSalle.
Un foisonnement accéléré par la multiplication des capteurs, sondes, drones, images satellites ou caméras dans les élevages.
Toutes ces données, « il faut les traiter », dit-elle en estimant que l’agriculture a été à cet égard un « élément moteur de l’IA » et a su développer de nombreux outils d’aide à la décision.
Weenat propose ainsi de prédire sur les sept prochains jours l’eau disponible dans le sol en combinant les informations historiques et en temps réel de ses sondes avec les prévisions météo locales.
« C’est pas magique. Mais ça apporte beaucoup de confort juste en regardant le smartphone », explique Mathieu Godard, directeur commercial, à un agriculteur curieux.
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S’il est prévu 40 millimètres de pluie dans deux jours par exemple, pas besoin d’irriguer. On économise de l’eau, l’énergie nécessaire pour faire fonctionner les pompes, et si la parcelle est à 10 kilomètres, du temps.
Des solutions existent aussi dans le domaine de l’élevage comme AI Herd qui, avec des caméras au plafond, analyse le comportement des vaches et peut détecter toute anomalie.
Dans un champ, la bineuse intelligente Stout peut différencier les salades des mauvaises herbes et cibler uniquement ces dernières, décrit Thierry Le Briquer, responsable de l’activité fruits et légumes chez le constructeur d’engins agricoles CNH Industrial, actionnaire de Stout.
« On a besoin de changer nos pratiques culturales, au niveau de l’utilisation de l’eau, des intrants, de la traçabilité demandée par les clients », ce que facilite ce genre d’outils guidés par l’IA, souligne-t-il. Autre avantage selon lui de ces machines qui effectuent automatiquement des tâches pénibles: « On peut aussi répondre aux difficultés de recrutement. »
Source: Agence France-Presse
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