Nouvelles technologies L’intelligence artificielle arrive en agriculture

Pascal Cochelin Terre-net Média

L’agriculture, comme l’industrie et les services, vit la révolution du numérique. Drones, tracteurs autonomes, caméras, machines de traite connectées, etc. sont autant de technologies qui optimisent le travail à la ferme et en plaine. Il ne manque plus à toutes ces machines qu’un peu d’intelligence pour se voir confier des tâches qui ne sont pas totalement prévisibles.

Intelligence artificielleL'agriculteur pourra-t-il compter sur les machines dotées d’intelligence artificielle ? (© Montage Freshidea - Fotolia / Terre-net Média)

Qu’apporte réellement l’intelligence artificielle, alors que des appareils dotés de simples programmes informatiques semblent déjà très polyvalents ? C’est la première question que l’on peut se poser.

La différence tient à un "détail" : l’apprentissage par la machine. Programmée de manière classique, elle est capable de traiter des options préétablies. La même machine dotée d’intelligence artificielle pourra choisir entre ces solutions préétablies et d’autres qu’elle aura "appris" au cours de son "existence". Le parallèle avec les êtres humains est frappant : le programmeur de la machine va donner les règles de base (que l’on peut assimiler à "l’inné" chez l’humain) et la machine va apprendre à faire les meilleurs choix tout au long de sa vie ("l’acquis" chez l’humain).

Capter plus d’informations qu’un humain

Cette capacité pose une question cruciale : comment définit-on le "meilleur choix" ? Exemple concret : une voiture autonome arrive dans une situation ou l’accident est inévitable. Elle a alors le choix entre se diriger vers un mur, au risque de blesser gravement ou tuer ses occupants, ou vers le trottoir, au risque de blesser gravement ou de tuer les piétons. Comme un programme n’est pas émotif et est capable de capter beaucoup plus d’informations sur la situation qu’un humain en pareil cas, nous pouvons attendre que l’option retenue soit meilleure que celle d’un humain.

Programmer les règles fondamentales pour permettre ce type de décision est un des enjeux cruciaux auxquels font face les leaders de l’intelligence artificielle : IBM, Google, Microsoft, Amazon... Pour ne citer que les plus connus. Ainsi Google annonce que son programme "Deep Mind", qui fait déjà des miracles, ne donnera tout son potentiel que d’ici une vingtaine d’années.

L’efficience des pratiques culturales

Et en agriculture ? Si l’intelligence artificielle est encore loin de remplacer toute l’expérience humaine, elle va avoir un impact sensible sur l’efficience des pratiques culturales, c’est-à-dire l’efficacité à la fois technique et économique. Les recherches se concentrent autour d’une thématique qui met en difficulté les outils de prévision actuels : les actions demandant une surveillance quotidienne pour être optimales. La lutte contre les maladies et parasites ou l’éradication des plantes concurrentes en font partie.

Pour commencer, le domaine agricole exige des machines aptes à travailler dans des conditions difficiles (pluie, vent, boue, etc.). Des exemples comme le NH Drive, développé par le groupe CNH Industrial, ou le Bonirob, issu de Bosh, montrent que les constructeurs travaillent déjà sur cet aspect.

De son côté, l’intelligence artificielle nécessite des données à traiter, donc de nombreux capteurs dans les champs, à la ferme et sur les animaux. Là aussi, les exemples sont légions : sondes permettant d’anticiper la météo sur des points précis, colliers informant sur le comportement du bétail, caméras identifiant les maladies sur les plantes... Toutes les informations importantes pour les agriculteurs sont désormais captables.

Enfin, il faut des logiciels d’intelligence artificielle, à même de traiter les données et de piloter les machines qui appliqueront les décisions. Dans ce domaine, beaucoup de progrès restent à faire. Car si de nombreux logiciels, à l’image de celui de l’UCM (Universidad Complutense of Madrid), sont déjà capables de "prendre des décisions", il leur manque d’une part la capacité d’analyser des données en temps réel et d’autre part l’autonomie dans la mise en œuvre des moyens d’action. Deux points qui devraient s’estomper dans les années à venir.

Machines, capteurs de données et logiciels

Machines, capteurs de données et logiciels. En associant ces briques, il est facile de voir comment l’intelligence artificielle sera utile à l’agriculture. Pour commencer, les capteurs remontent en temps réel toutes les informations nécessaires sur les cultures et les troupeaux. Ensuite, un logiciel d’intelligence artificielle analyse ces données en continu, en les recoupant avec des informations externes (coût et disponibilité des intrants, prévisions météo à moyen terme, statistiques sur les périodes de maladies, etc.) et décide des actions à mener. Enfin, les machines "missionnées" par le logiciel vont exécuter les traitements nécessaires, et uniquement ceux qui sont nécessaires.

Au final, nous sommes encore loin des applications de l’intelligence artificielle que montrent les films de science-fiction. Mais tous les éléments dont nous avons besoin sont déjà présents : des machines autonomes, des capteurs et des logiciels d’analyse et d’interprétation des données.

Et l’agriculteur dans tout ça ?

Avec les machines dotées d’intelligence artificielle, que devient l’agriculteur ? Il lui reste l’essentiel du travail : orchestrer et planifier à moyen et long terme, assurer le semis et la récolte, garantir des conditions d’élevage optimales, etc. Car si l’intelligence artificielle est surprenante dans ses capacités d’adaptation et ses perspectives d’amélioration, il lui manque encore un facteur très humain : le bon sens.

L'auteur : Pascal Cochelin
Pascal Cochelin, consultant 
en environnement numérique des entreprises.  


Pascal Cochelin accompagne les dirigeants dans leurs projets numériques, quel que soit le domaine de l’entreprise.

Deux axes :
• le système d'information (opérationnel, organisation, pilotage de projet, audits...),
• la transition numérique de l’entreprise (avec adaptation aux attentes, capacités et besoins de chaque service)... Avec la conviction profonde que la réussite d’un projet numérique dépend autant de la maîtrise technologique que de la volonté des équipes à la mettre en œuvre.

 
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