Raisins et tomates : l’intelligence artificielle pour améliorer l’agriculture
Selon un rapport de Grand View Research, la taille du marché mondial de l’agriculture de précision atteindra 16,35 milliards de dollars US d’ici 2028. Comment l’agriculture de précision appuyée sur les données et l’intelligence artificielle va-t-elle progresser si vite ces sept prochaines années ?
L’intelligence artificielle des tomates
L’IA est d’ores et déjà adoptée dans de nombreux aspects de l’agriculture. Les résultats sont donc visibles : la qualité et la quantité sont améliorées dès que l’IA est utilisée.
Saul Alarcon, agronome pour l’entreprise de production de tomates The Morningstar, utilise l’intelligence artificielle pour faire pousser des tomates. Il pense que l’intelligence artificielle change les prises de décisions en agriculture.
« La précision et la régularité des données sont très importantes pour minimiser l’impact des facteurs limitant le rendement des cultures« , déclare Alarcon.
« Les techniques d’agriculture intelligente sont des alternatives clé dans nos efforts mondiaux pour améliorer la quantité, la qualité et la valeur nutritionnelle des aliments. De même, nous sommes fermement convaincus qu’elles offrent de grandes possibilités. Elles permettent d’améliorer notre environnement tout en aidant les agriculteurs à rester productifs. »,
Le lien entre la qualité de la vigne et son irrigation
En combinant l’IA et l’imagerie aérienne traditionnelle pour créer des ensembles de données, les agriculteurs et les transformateurs de produits alimentaires peuvent se faire une idée de la vigueur des cultures pendant leur croissance.
Ceres Imaging est une entreprise basée à Oakland en Californie, qui, grâce à ses drones, permet d’obtenir une image claire des cultures. Ainsi, une image aérienne sert à détecter les parcelles de ses vignes. Elle repère les besoins plus ou moins important d’irrigation en eau. Assurément, cela est fait au travers de la NDVI (Normalized Difference Vegetation Index ou Indice de végétation par différence normalisée) qui est construite à partir de canaux rouge et proche infrarouge. Grâce à cela, il est possible de mesurer la vigueur et à la quantité de la végétation.
Patrick Tokar, viticulteur pour les vignes Rombauer à Napa Valley, explique que, grâce aux données d’images, il gagne du temps. Concrètement, il planifie les zones spécifiques qu’il doit examiner avant une visite du site. Plutôt qu’examiner un vignoble entier pour identifier des problèmes potentiels précis.
« Au lieu d’examiner des points de données spécifiques sur le terrain pour prendre des décisions, l’imagerie aérienne nous fournit une vue à vol d’oiseau de l’ensemble des vignes », affirme Tokar. « Cela nous permet d’affiner les zones à problèmes que nous aurions autrement négligées ».
L’agriculture de précision démontre déjà sa capacité à assister les agriculteurs pour optimiser aussi bien le temps consacré aux cultures que leur quantité et qualité. De plus, l’intelligence artificielle, qui en est encore à ses premières phases de déploiement, va assurément amplifier significativement ce phénomène.
En savoir plus sur comment l’agriculture de précision s’accélère en France
Sources:
- « This Winery And Tomato Processor Used Artificial Intelligence To Make Their Crops Better », 21/03/2021 : Forbes
- Rapport de Grand View Research