L'intelligence artificielle au service d'une agriculture plus précise et durable
Claire Rogel-Gaillard, directrice scientifique adjointe Agriculture à l'Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Inrae), codirige le programme national Agroécologie et Numérique. Elle explique comment l'IA transforme les données en informations exploitables, permettant aux agriculteurs de gagner en efficacité et en temps, tout en réduisant l'impact environnemental de leurs activités.
De l'alerte à la prédiction : l'IA comme outil d'aide à la décision
L'IA représente un saut qualitatif majeur par rapport aux outils numériques déjà utilisés depuis deux décennies. Elle améliore la précision et l'aide à la décision en transformant des masses de données en informations nouvelles et actionnables. "L'IA permet de franchir un pas supplémentaire dans la précision et l'aide à la décision", souligne Claire Rogel-Gaillard.
Les applications concrètes sont nombreuses :
- Suivi animalier : l'IA analyse les déplacements et comportements des animaux pour établir un profil de normalité. Toute anomalie est immédiatement détectée et signalée à l'éleveur, permettant une intervention rapide.
- Santé végétale : des projets comme Pl@nNet, étendu par l'Inrae, utilisent l'IA pour identifier précocement les maladies des plantes grâce à des données participatives collectées sur le terrain.
- Gestion de l'eau : l'IA optimise les scénarios d'irrigation en trouvant le compromis idéal entre rendement agricole, besoins en eau et limitation du gaspillage.
Vers une agriculture durable grâce à l'agrégation de données
La force de l'IA réside dans sa capacité à combiner des données hétérogènes de nature différente pour générer des informations déclenchant des actions concrètes. "La force de l'IA est de combiner des données hétérogènes et de natures différentes, pour définir une information qui déclenche l'action", précise la scientifique.
L'agriculture durable nécessite de concilier trois dimensions : économique, environnementale et sociétale. L'IA ne conditionne pas à elle seule cette durabilité, mais elle y contribue significativement en :
- Accompagnant les systèmes agricoles, biologiques et agronomiques
- Améliorant l'ingénierie des agroéquipements
- Associant des données jusqu'ici dispersées
Les développements actuels incluent la création de jumeaux numériques permettant de modéliser des systèmes agricoles et de simuler leur évolution dans des conditions environnementales variables. Cette approche facilite l'apprentissage par modèles et améliore la capacité d'anticipation face aux difficultés, voire aux crises.
Les défis et risques identifiés de l'IA agricole
Malgré ses promesses, l'intégration de l'IA dans l'agriculture présente plusieurs écueils nécessitant une vigilance particulière :
La dépendance technologique : le risque de verrouillage des solutions pourrait rendre les agriculteurs dépendants d'applications spécifiques, limitant leur autonomie décisionnelle. "Il est essentiel que l'utilisateur reste maître de ses décisions", insiste Claire Rogel-Gaillard.
La sobriété numérique : alors que l'agriculture cherche à réduire son empreinte environnementale, il faut éviter que le recours à l'IA ne crée un surcoût écologique par sa consommation énergétique et ses infrastructures.
L'accès et la gouvernance des données : l'Inrae milite pour que les données agricoles soient considérées comme un bien commun avec une gouvernance partagée. "Une séquestration de données serait un vrai problème", alerte la directrice scientifique, soulignant que l'agrégation de données est essentielle pour atteindre une échelle d'interprétation plus précise.
La formation et l'accompagnement : face à la diversité des offres, les agriculteurs ont besoin de diagnostics personnalisés et de formations adaptées pour choisir les solutions d'IA les plus pertinentes pour leur situation spécifique.
Les pistes de développement prioritaires identifiées par l'Inrae concernent simultanément la gestion de l'eau, le stockage du carbone dans les sols et la préservation de la biodiversité. L'agrégation de ces informations permettra d'évaluer globalement les systèmes agricoles et de progresser vers une agriculture véritablement durable.
