INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Les smart farmers vont‐ils sauver le monde ?

L’insécurité alimentaire touche encore environ 124 millions de personnes dans le monde. Une instabilité à laquelle la nouvelle révolution agricole pourrait bien apporter des éléments de réponse. L’objectif : produire plus et mieux, en préservant la planète.

 

En 2050, la planète comptera près de 10 milliards d’êtres humains. Pour garantir la santé alimentaire mondiale, il faudra augmenter de 70 % notre production. Soit plus d’1,4 milliard de tonnes supplémentaires. Or les surfaces disponibles pour les cultures et les ressources en eau ne sont pas infinies. Dans le même temps, l’enjeu environnemental est de plus en plus urgent. L’agriculture a un rôle majeur à jouer pour y répondre. Produire plus, produire mieux et pour tous, voilà l’équation à laquelle devra répondre l’agriculture des prochaines décennies. Nourrie par les données collectées via les objets connectés et celles issues de sources publiques, l’IA pourrait être un des éléments clés de la réponse. Décryptage avec Xavier Besseyre des Horts.

 

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Xavier Besseyre des Horts

Responsable commercial du vertical foodtech et agritech chez Microsoft

Qu’est-ce que l’agritech ?

 

L’agriculture a, depuis le néolithique, connu bien des révolutions. La dernière en date est souvent appelée la révolution verte. Poussée par les progrès de la chimie et par la mécanisation des techniques agricoles, mais aussi par un volontarisme politique, les rendements céréaliers ont considérablement augmenté. Avec pour résultat, une réduction drastique des famines dans le monde. Mais aussi, des conséquences écologiques sérieuses.

 

 

Or, depuis l’émergence des technologies telles que l’IoT et l’intelligence artificielle, une nouvelle révolution agricole a démarré. Elle marque le début de « l’agritech ». Ce terme recouvre toutes les solutions qui permettent de maximiser la production agricole à tous les niveaux de la chaîne de valeur. De la semence à la fourchette, elles optimisent les résultats des exploitations.

 

Par exemple, nous sommes aujourd’hui en mesure de produire des semences plus robustes. Comment ? Avec des outils d’analyse de données disponibles dans le cloud. Ces derniers peuvent, par exemple, faire de la reconnaissance d’images pour analyser la qualité de la production.

 

Des capteurs envahissent également les champs pour récolter des données sur l’humidité des sols ou leur acidité. Grâce aux informations récoltées, des algorithmes d’IA peuvent être développés pour indiquer aux fermiers quand arroser, quel volume de pesticide disperser, etc. Drones, caméras, ballons captifs, images satellites scrutent la croissance silencieuse des plantes. Le tout dans le but de dresser de fines analyses telles que le NVDI (Indice de végétation par différence normalisée).

 

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Qu’est-ce que les agriculteurs peuvent accomplir grâce à l’IA ?

 

Grâce aux masses de données récoltées via l’IoT et le cloud, il est ensuite possible d’utiliser des technologies d’IA et de machine learning pour aider les agriculteurs.

 

Notamment pour ajuster les intrants des cultures de façon continue et augmenter ainsi les rendements. Ces derniers peuvent par exemple utiliser l’IA afin de déterminer la date optimale pour semer. Mais également allouer avec précision les ressources telles que l’eau (ScadaFarm) et les engrais (The Yield). Ou encore identifier les maladies des cultures pour un traitement plus rapide, et détecter et détruire les mauvaises herbes.

 

Un cercle vertueux est alors créé : plus le temps passe, plus les données deviennent nombreuses, plus le modèle devient précis et efficace.

L’IA facilite la vie de l’agriculteur en l’aidant à prendre les bonnes décisions.

Prévoir l’année à venir en utilisant les données historiques de production, les prévisions météorologiques à long terme, l’information sur les semences génétiquement modifiées et les prévisions de prix des produits, entre autres intrants par exemple. Des informations précieuses qui l’aident par exemple à mieux prévoir la quantité de semences à semer.

Aujourd’hui, la plupart des exploitations utilisent un farm management system.

Il s’agit d’un logiciel qui automatise de nombreuses tâches pour les exploitants. Il intègre généralement des solutions pour la comptabilité, les déclarations administratives, la prévision des rendements et du chiffre d’affaires. Ces logiciels intègrent de plus en plus d’applications pour monitorer les exploitations. Celles‐ci reposent sur des technologies d’IA et d’IoT. Smag farmer, l’un des partenaires de Microsoft dans le secteur de l’agritech, fait reposer son farm management system sur le cloud Azure. Il permet entre autres aux fermiers de se conformer aux contraintes réglementaires de la PAC.

Accroître la productivité des fermes

Associée aux connaissances, à l’expérience et aux intuitions des professionnels, l’IA leur permet d’augmenter leur efficacité et de réduire leurs coûts. Les technologies de pointe peuvent accroître la productivité agricole de 45 % tout en réduisant les coûts de 35 %.

Renforcer la sécurité alimentaire

Les applications développées grâce aux nouvelles technologies d’intelligence artificielle ont un impact sur l’ensemble de la chaîne. Certaines d’entre elles pourraient même résoudre certains sujets d’insécurité alimentaire. Bühler par exemple, a développé l’application LumoVision. Elle permet de trier les grains de maïs afin d’éliminer ceux potentiellement porteur d’Aflatoxin pouvant causer des cancer. L’entreprise a également développé Total Sense pour détecter les anomalies sur les grains de riz. Ces technologies renforcent le contrôle sur la qualité des produits.

L’IA peut aussi optimiser la traçabilité des aliments. C’est l’objet du projet de Transparency One. Celui‐ci est capable, en utilisant la blockchain, de sécuriser et de partager les certifications dans la zone de production d’un riz Basmati par exemple.

 

Pour en savoir plus : IoT et IA au service de l’agriculture

 

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Élevage, culture céréalière, viticulture : à quels besoins spécifiques la technologie répond‐elle, dans chaque secteur  ?

 

Chaque activité a ses besoins spécifiques ! Microsoft fournit des briques techniques à partir desquelles de très nombreuses start‐up et entreprises ont pu construire leur solution. Ces solutions sont accessibles via le cloud Azure qui offre des capacités de calcul et de stockage, mais aussi grâce aux services cognitifs.

Élevage :

Dans l’élevage, les enjeux principaux sont la certification, la traçabilité, la bonne croissance des animaux et le confort de l’éleveur.

 

Les outils disponibles dans l’élevage reposent essentiellement sur des analyses d’images. Par exemple, Copeeks propose un petit boîtier qui analyse le comportement, surveille et prend la température des animaux dans les élevages porcins. Captaplus récupère les données des robots de traite et les remonte à la laiterie (si l’éleveur a donné son accord). Cela permet à la coopérative d’anticiper la production et de contrôler sa qualité. Avec Tambero, les agriculteurs constituent également leur base de données sur leur bétail.

 

La start‐up Allflex permet d’améliorer le confort de l’agriculteur. Elle lui donne une indication sur la date à laquelle va veller une vache. Et il reçoit un SMS si l’évènement approche.

Culture céréalière :

Dans ce secteur, l’objectif est de suivre finement la croissance des plantes et des différentes parcelles. Les surfaces, dans ce secteur particulier, sont souvent immenses et nécessitent des ressources importantes en eau, pesticides et engrais. Les agriculteurs ont intérêt à monitorer avec une grande précision la croissance, les apports en nutriments, en azote et en phosphates. C’est pourquoi les principales applications dans ce secteur ont tendance à proposer des cartographies des parcelles pour indiquer quels traitements donner.

 

Les données sont collectées par les tracteurs et machines agricoles. Smag farmer et Itk, que nous avons déjà évoqués, font partie de ces solutions. Il existe aussi Geofolia, par exemple. Ces données sont à croiser avec celles de la météo, avec Weenat ou Sencrop.

 

Ensuite, une solution comme Javelot utilise l’IoT pour surveiller les silos et vérifier qu’ils ne présentent pas de trace de moisissure, ni trop d’humidité.

Viticulture :

Dans ce secteur spécifique, les agriculteurs surveillent, détectent les maladies sur leurs plants et mesurent d’hydrométrie. Agréo vigne, qui fait partie de la plateforme Smag farmer, offre de nombreuses fonctionnalités, notamment pour gérer la production. Mais à ce jour, il y a un manque : on n’a pas encore trouvé de logiciel miracle pour déterminer le meilleur jour pour vendanger.

 

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L’agritech est‐elle accessible à tous ?

 

Il existe deux freins à l’utilisation des technologies dans les exploitations agricoles. Le premier est celui du manque d’accès au réseau internet dans les zones rurales. Le second est le prix des outils. Chez Microsoft, nous tentons de répondre à ces deux sujets.

Donner accès à l’internet haut‐débit :

C’est l’ambition de l’Airband Initiative, qui utilise le TV White Space. Cette technologie exploite de manière dynamique les fréquences non utilisées par les chaînes de télévision. Aux États‐Unis, le programme FarmBeats utilise cette même méthode pour élargir la connectivité des exploitations. Et ainsi leur permettre de bénéficier de l’IoT (ballons, capteurs dans le sol, drones…). Ces données sont accessibles sur un ordinateur personnel, à la ferme. En France, la technique est en test dans le Gers depuis fin 2018.

Les agriculteurs qui ne bénéficient pas d’un accès au Wifi haut‐débit, peuvent bénéficier d’outils d’IA par SMS. C’est ce le service qu’offre Allflex, déjà évoqué.

Donner accès à tous aux technologies :

Le programme de recherche FarmBeats, lancé en 2015, fait partie des programmes AI for Earth. Il offre une plateforme IoT de bout en bout, qui utilise des capteurs, drones et logiciels moins coûteux. Il développe également les capacités du Edge computing, pour permettre de réduire les coûts. Depuis 2019, la plateforme est hébergée sur Azure. Elle permet d’intégrer des données venant de multiples partenaires (images satellites, données météo, issues de robots de traites ou de machines agricoles). Ces données récoltées nourriront l’intelligence des futurs algorithmes, qui bénéficieront de la puissance de calcul disponible dans le cloud. Les outils d’IA créés seront disponibles sur Github, une plateforme web d’hébergement et de gestion de logiciels. Des briques techniques, à partir desquelles il sera possible de créer des applications peu coûteuses et rapidement, seront alors disponibles.

 

Comment se lancer dans l’IA quand on est agriculteur ?

 

Les coopératives sont souvent moteurs… Ce sont elles qui peuvent conseiller les agriculteurs sur les applications à utiliser. Les données sont collectées dans les champs grâce aux machines agricoles ou aux capteurs. Alors, l’agronome de la coopérative peut utiliser les outils d’IA pour conseiller le fermier.

 

Des applications existent pour tous les types d’agriculture, quelle que soit la taille de l’exploitation.

 

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Pourrons‐nous bientôt aller encore plus loin ?

 

Je pense que demain, nous pourrons offrir encore plus de traçabilité aux clients. C’est une tendance de fond que je vois évoluer rapidement.

Grâce à l’IA associée aux objets connectés, nous serons bientôt en mesure de développer l’agriculture dans les zones péri‐urbaines ou hors‐sol.

En effet, ces lieux seront monitorés en permanence. Enfin, le dernier axe d’évolution concerne les flux de trafic et de distribution. Par exemple, les outils de gestion de flottes de camions pourront optimiser les tournées etc. Nous pourrons aussi mieux lutter contre le gaspillage, en gérant mieux les dates limites de consommation.

 

Chez Microsoft, nous avons annoncé un partenariat avec le premier groupe coopératif agricole français, In Vivo, et les centres de recherche Inria. Ensemble nous développerons des projets dans l’IA. L’objectif : designer des solutions pour accroître les rendements agricoles. Le tout en garantissant une qualité toujours meilleure des produits et le respect de l’environnement.

 

Par ailleurs, avec le programme FarmBeats, nous voulons aussi aller plus loin dans l’étude du génome des plantes, grâce à des capacités de calcul mutualisées. La plateforme devrait être disponible dès 2020, sur Azure Marketplace.