Intelligence artificielle : comment la technologie transforme l'agro-industrie

Présente dans des secteurs tels que la santé, le commerce de détail, l’éducation et la finance, l’Intelligence Artificielle (IA) occupe de plus en plus de places dans notre société, provoquant des changements majeurs sur les marchés partout où elle passe. Il n'est pas surprenant qu'aujourd'hui le Brésil compte déjà plus de 700 startups ayant des applications dans ce domaine, selon une étude de la plateforme d'innovation Distrito. C'est désormais au tour de l'agro-industrie. La technologie a commencé à avoir un impact direct sur ce domaine il y a quelques années, mais elle a déjà entraîné des progrès inimaginables en termes d’efficacité. 

En bref, nous pouvons dire que l’IA est un domaine de l’informatique qui cherche à créer des solutions technologiques capables de réaliser des activités de manière « intelligente ». Cela signifie concevoir des systèmes et des machines capables de s’assimiler à l’esprit humain, de raisonner, d’apprendre et de prendre des décisions.

Malgré son importance récente, la technologie se développe depuis 1955, lorsque le concept d’IA a été utilisé pour la première fois par le professeur de mathématiques John McCarthy dans une université nord-américaine. Au cours des 65 dernières années, le sujet a fait l'objet de recherches par des milliers de personnes, pour finalement trouver des applications qui ont un impact sur notre vie quotidienne, comme le commerce électronique, les recherches sur Internet et le streaming vidéo.

Mais quel est le lien entre cette technologie et l’agriculture ? Comment a-t-il révolutionné le domaine ?

Diagnostic et prévisibilité

L'une des principales applications de l'intelligence artificielle dans l'agro-industrie se situe dans le domaine du diagnostic et de la prévisibilité. 

Avec les progrès de la mécanisation, de nombreuses usines et fermes disposent déjà d’un degré avancé d’automatisation des machines agricoles. Dans ce scénario, il a été possible d'installer une série de capteurs qui ont commencé à enregistrer les activités de ces équipements seconde par seconde, collectant des centaines d'informations sur les opérations effectuées - des plus simples, comme la vitesse de la machine et le niveau de carburant, aux les plus complexes, comme la pression hydraulique et l'activation des outils.

La technologie de l'IA fonctionne en traitant ces données reçues dans le cloud, en concevant des scénarios, en anticipant les situations indésirables et en faisant des recommandations en temps réel. Quelques exemples d'actions courantes sont l'avertissement du moment idéal pour effectuer la maintenance des équipements et le choix des itinéraires et des mouvements les plus efficaces pour effectuer les opérations. L’objectif est toujours d’éviter le gaspillage, de favoriser les économies et d’optimiser la productivité.

Analyse d'images pour la détection de problèmes

Identifier une maladie ou un ravageur dans une plante est relativement facile pour un agronome expérimenté. Cependant, lorsqu’il s’agit de zones très vastes, comme les plantations de canne à sucre ou les forêts, il n’y a pas suffisamment de spécialistes pour identifier manuellement et rapidement ces problèmes. 

Avec l’aide des drones, l’intelligence artificielle a changé ce scénario. L’équipement, capable de capturer des images de très haute précision, survole quotidiennement de grandes cultures. La technologie de l’IA, à son tour, permet de croiser les images collectées avec des images de plantes saines ou malades, en analysant les conditions de chaque plante.

Ainsi, des rapports sont publiés qui identifient les menaces possibles, les mauvaises herbes, les maladies fongiques et même les carences nutritionnelles, montrant exactement où se situent les problèmes dans la plantation.

Évaluation des phénomènes climatiques

Les prévisions météorologiques traditionnelles qui nous aident à planifier notre vie quotidienne ne suffisent pas à la réalité de l’agriculture. Pour que la production soit réussie, les gestionnaires agricoles doivent être conscients des détails liés à la température, à l’incidence solaire, à la pluie, au vent et à d’autres phénomènes météorologiques.

Ces dernières années, la précision de ces mesures a connu une croissance significative grâce à l’IA, qui peut analyser les données immobilières locales en temps réel, produisant ainsi des informations plus sûres et plus fiables.

Ainsi, la prise de décision concernant la période de culture, l'irrigation et l'utilisation d'engrais et d'herbicides, par exemple, devient beaucoup plus simple et précise.

véhicules autonomes

Tout comme nous disposons déjà aujourd’hui de voitures capables de rouler sans chauffeur, cette réalité atteindra bientôt également les campagnes. 

Il existe actuellement des véhicules équipés d’un pilote automatique et des prototypes de machines « autoguidantes » qui ont besoin de l’IA pour éviter de commettre des erreurs ou de provoquer des accidents. Cependant, avec l’avancée de la technologie, en plus de la popularisation de ce type de machine, nous disposerons bientôt de tracteurs et de moissonneuses capables de fonctionner avec des fonctionnalités encore plus innovantes.

Ces machines seront capables, par exemple, de doser la quantité idéale de pesticide à appliquer sur une zone, d'identifier les plantes prêtes à être récoltées ou qui doivent être jetées, et même de changer d'itinéraire en cas d'interférence extérieure, comme un champ non cartographié. obstacle. Tout cela par vous-même, sans aucune intervention humaine.

L’avenir de l’IA dans l’agroalimentaire 

Sans aucun doute, l’impact de l’intelligence artificielle dans le domaine est déjà grand, mais on s’attend à ce que le processus s’accélère et apporte de plus en plus de résultats, transformant toutes les étapes des opérations agricoles grâce à ses innovations.

Bien entendu, il reste encore des défis à relever. Le principal est la connexion sur le terrain, qui, au Brésil, présente encore un pourcentage très faible par rapport à la réalité aux États-Unis et en Europe, par exemple. 

De plus, nous ne pouvons pas oublier l’incertitude qui entoure le milieu rural, avec des événements naturels imprévus qui échappent encore à notre contrôle. Cependant, plus les machines et systèmes d’IA acquièrent d’expérience pratique, plus leur base de données et leur capacité d’apprentissage seront grandes, ce qui permettra une meilleure compréhension du domaine et de ses besoins.

Les acteurs nationaux qui souhaitent rester à l'avant-garde du marché agricole et forestier devront être conscients de ces évolutions, en investissant dans les fournisseurs de technologies et en formant leurs équipes. Après tout, l’avenir sera marqué par un domaine de plus en plus numérique, l’IA étant l’un des grands protagonistes de l’innovation.

Alexandre de Alencar, Directeur Recherche et Développement de la division Agriculture d'Hexagone