La 4e révolution de l’agriculture : Comment l’IA dans l’agriculture va façonner l’approvisionnement alimentaire mondial

L’agriculture a subi des transformations profondes au cours des dernières décennies – de la main-d’œuvre manuelle localisée des sociétés préindustrielles aux technologies d’agriculture intelligente d’aujourd’hui, qui utilisent des solutions de détection avancées, des données et des équipements de pointe pour nourrir des milliards de personnes à travers le monde.

La transformation des pratiques traditionnelles et du savoir-faire hérité vers une agriculture numérisée à l’échelle mondiale est en cours – environ 68% des grandes fermes de cultures aux États-Unis utilisent déjà des technologies d’agriculture de précision numérique, telles que des moniteurs de rendement, des cartes de rendement et des cartes de sol, pour aider à la prise de décision et aux processus de culture.

Mais à mesure que la technologie devient plus intégrée aux pratiques agricoles, la taille de la main-d’œuvre continue de diminuer. Aujourd’hui, moins de 10% de la main-d’œuvre mondiale est employée dans ce secteur, en baisse de 90% dans les pays développés, et pourtant, nous dépendons encore des agriculteurs pour nourrir le monde entier.

Dans ce sens, la révolution numérique de l’agriculture ne consiste pas seulement à utiliser de nouveaux outils pour travailler plus intelligemment, mais à transformer la façon dont l’agriculture utilise les données, l’IA, l’apprentissage automatique et l’automatisation, permettant ainsi à l’industrie de prospérer même si sa main-d’œuvre varie. Et avec la planète confrontée à des perturbations sans précédent dues à des conditions météorologiques imprévisibles, à la volatilité des marchés et à d’autres défis, cette révolution ne pourrait pas arriver à un meilleur moment.

Rédefinir le rôle de l’agriculteur

Comme dans de nombreuses industries à travers le monde, l’agriculture subit déjà l’impact de l’IA. Pour les agriculteurs, l’IA offre des avantages réels et mesurables en remplaçant l’uniformité par la précision, en permettant la gestion au niveau de la micro-parcelle ou même de la plante individuelle, et en offrant des insights prédictifs qui permettent des réponses proactives aux sécheresses, aux parasites et aux maladies.

En d’autres termes, l’IA permet aux agriculteurs de remplacer les suppositions par des décisions fondées sur des données grâce à des analyses en temps réel, tout en favorisant l’efficacité environnementale et économique. En plus de soutenir l’agriculture régénérative grâce à l’optimisation de l’eau, des fertilisants et de la protection des cultures, l’agriculture dotée de l’IA permettra des réductions de coûts substantielles, se traduisant directement par une augmentation de la rentabilité et du ROI pour les agriculteurs.

Par exemple, des capteurs intégrés dans le sol à travers les différentes cultures d’une même ferme peuvent transmettre des données directement à un système doté de l’IA qui alloue l’eau et les fertilisants. Plutôt que de deviner les besoins de chaque culture respective ou d’appliquer une approche unique pour diverses cultures ayant des besoins de culture différents, l’IA peut évaluer les besoins de chaque culture en temps réel et allouer l’eau, les fertilisants ou les pesticides en conséquence. Non seulement cela représente-t-il moins de travail fastidieux pour les agriculteurs eux-mêmes, mais cela permet également une plus grande précision dans l’entretien des cultures saines.

Au-delà des analyses, les systèmes autonomes dotés de l’IA peuvent également être utilisés pour gérer les tâches routinières telles que la préparation des champs, le semis, la planification, la surveillance des cultures, l’irrigation, la détection des parasites, la fertilisation et même la récolte, permettant ainsi aux agriculteurs de se concentrer davantage sur la prise de décision stratégique et l’innovation dans le domaine.

Dans ce sens, l’IA ne joue pas seulement le rôle d’un supplément de main-d’œuvre, elle aide l’agriculture à évoluer et à se transformer en une profession à forte technologie où les agriculteurs agissent en tant que “digital agronomes” qui guident des opérations sophistiquées dotées de l’IA à travers des systèmes de culture mécanisés et supervisent des opérations productives et durables à grande échelle.

Révéler de nouvelles frontières : S’attendre à l’inattendu

Grâce aux entrées de données en temps réel et aux inférences algorithmiques, l’IA remet déjà en question les normes agronomiques établies et offre aux agriculteurs de nouveaux niveaux d’insight et de découvertes d’opportunités d’amélioration.

Considérez, par exemple, les capacités de modélisation avancées de l’IA, qui peuvent révéler des modèles complexes et non linéaires, tels que la dynamique du carbone dans le sol ou la façon unique dont le moment de l’irrigation affecte subtilement le comportement des parasites, que les humains pourraient manquer, en particulier en temps réel. L’IA peut utiliser des modèles génératifs pour simuler des millions de scénarios “et si”, recommandant de nouvelles rotations de cultures, des rythmes d’irrigation ou des stratégies d’interculture qui n’auraient peut-être jamais été considérées auparavant. Cela débloque le potentiel de nouvelles pratiques efficientes en ressources, telles que l’optimisation microbienne pour réduire la dépendance à l’azote ou l’identification et la suggestion de variétés de cultures mieux adaptées aux climats et aux demandes du marché en évolution.

L’IA est déjà utilisée pour calibrer automatiquement l’irrigation, la fertilisation et le contrôle des parasites au niveau de la micro-zone ; créer des fermes numériques jumelles pour simuler et tester des scénarios futurs de temps ou de parasites ; rationaliser l’assurance-récolte prédictive en anticipant les risques potentiels pour une culture donnée ; et accélérer la sélection de plantes guidée par les insights. À l’avenir, l’IA pourrait permettre de nouveaux paradigmes agricoles tels que l’agriculture de “ruche centralisée”, les micro-fermes urbaines à fermeture de boucle et à déchets zéro, et de nouveaux modèles de culture, y compris des cycles de culture asynchrones non intuitifs.

Fermer l’écart de rendement pour la sécurité alimentaire mondiale

Ce ne sont pas seulement les producteurs industriels qui bénéficieront de l’IA. Elle offre également des promesses pour les petites fermes, en particulier celles des pays à faible revenu. La démocratisation des outils dotés de l’IA, tels que la prévision météorologique hyperlocale, a déjà montré un impact mesurable, en réduisant les dettes des producteurs de moitié en leur permettant de mieux se préparer et de s’adapter aux conditions météorologiques instables.

L’amélioration du rendement n’est que le début. L’IA permet aux agriculteurs d’optimiser plusieurs objectifs simultanément – rentabilité, durabilité, adaptation au climat, atténuation de la pénurie de main-d’œuvre, et au-delà. Considérez que l’IA générique a le potentiel de créer $100 milliards de valeur en améliorant l’économie à la ferme, y compris l’optimisation des coûts de main-d’œuvre et d’intrants et l’amélioration du rendement. La capacité d’assurer une efficacité maximale pour l’allocation de la main-d’œuvre et des ressources est encore plus critique à un moment où la production alimentaire repose sur la durabilité et la réduction des déchets.

L’Organisation des Nations Unies pour l’alimentation et l’agriculture estime que jusqu’à un tiers de la production alimentaire annuelle mondiale, soit environ 1,3 milliard de tonnes, est perdu chaque année de la ferme à la fourchette. Réduire ces pertes alimentaires à la source est un double avantage – c’est une façon claire de créer des systèmes alimentaires plus équitables et des économies plus fortes pour les producteurs.

Élever les agriculteurs mondiaux pour l’ère de l’intelligence

La révolution agricole en cours transforme fondamentalement la façon dont nous produisons de la nourriture pour répondre aux besoins d’un monde en rapide évolution.

À mesure que l’IA équipe les agriculteurs d’insights fondés sur les données, de capacités prédictives et d’outils de précision, elle leur permet de relever les défis d’aujourd’hui et d’anticiper ceux qui pourraient surgir demain, qu’il s’agisse d’instabilité climatique, de pénurie de main-d’œuvre ou de contraintes de ressources. Que ce soit pour soutenir les petits agriculteurs des pays en développement ou les grands producteurs industriels, l’IA jouera un rôle clé pour fermer l’écart de rendement, réduire les déchets et favoriser la durabilité.

Il ne s’agit pas seulement de construire un système alimentaire plus intelligent, mais également plus résilient, plus équitable et capable de nourrir le monde de manière durable pour les générations à venir.