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Posté le 18 juillet 202021 juillet 2020 par Diana Avilez

L’intelligence artificielle en agriculture est un outil qui ressemble à quelque chose de science-fiction, mais qui est en réalité mis en œuvre au profit des producteurs du monde entier, en particulier pour ceux qui travaillent avec l’agriculture de précision.

Dans ce type d’agriculture, ils utilisent un ensemble de technologies appliquées au champ, afin de recueillir les informations nécessaires à la prise de décision que l’agriculteur doit anticiper. C’est ainsi qu’ils déterminent quoi planter, où, quand et peuvent même prédire le volume de leurs cultures.

Par conséquent, elle s’appuie sur l’intelligence artificielle (IA), les machines effectuent des tâches qui peuvent être techniques ou l’imitation de processus inductifs et déductifs de la pensée humaine. Pour y parvenir, les scientifiques s’appuient sur des circuits électroniques et des programmes informatiques sophistiqués, qui sont alimentés en données pour copier électroniquement le fonctionnement du cerveau.

Ce type d'”apprentissage” est une méthode de calcul dans laquelle les programmeurs ne placent pas une fonction spécifique, mais entraînent l’ordinateur à reconnaître des modèles. Par exemple, ils apprennent le comportement des feuilles saines et malades pour déterminer où pulvériser un herbicide et où ne pas le faire. Grâce à ces algorithmes, les machines peuvent également déterminer quand il s’agit d’une épidémie et quand il s’agit d’une mauvaise herbe.

L’intelligence artificielle dans l’agriculture, clé de la productivité

L’IA ne fonctionne que si elle est appliquée à des machines spécialisées qui remplissent des fonctions spécifiques et sont programmées pour remplir un objectif préalablement établi. En agriculture, l’un des domaines présentant le plus grand potentiel est l’analyse des informations provenant de l’étranger, c’est-à-dire savoir comment les cultures se développent dans leur environnement et, avec ces informations, faire des prédictions.

Les données pour appliquer l’IA en agriculture sont généralement prises au moyen de capteurs, de drones ou de tracteurs, puis suggèrent aux agriculteurs les actions qu’ils doivent mener tout au long de leur année agricole. Un exemple de ceci est la prise en compte de la façon dont les pluies se sont comportées à différentes périodes et, sur cette base, le choix d’une méthode d’irrigation ou même d’un changement de type de culture.

Comment cela affectera les cultures

Les cultures ont besoin d’eau retenue dans le sol pour effectuer des processus physiologiques et biologiques. C’est ce qu’on appelle les besoins en eau.

Cette demande de ressources varie en fonction de la culture, des conditions environnementales, de la gestion des terres et de la phase de croissance dans laquelle elle se trouve. Pour le résoudre, il existe des guides de culture, mais ces guides ne comprennent que des suggestions générales pour la préparation de la terre et n’analysent pas localement les besoins de chaque producteur, c’est pourquoi l’utilisation d’applications qui fonctionnent avec les informations spécifiques de chacun est si pertinente.

Ces technologies pourraient particulièrement profiter aux régions où le problème est accentué par la grande variabilité des pluies et la dépendance des agriculteurs aux pratiques orageuses, un type d’agriculture qui dépend du comportement de la pluie pendant les cycles de production et de la capacité du sol à capter et conserver l’humidité. L’incertitude causée par ces pratiques est un fardeau pour les producteurs, qui sont touchés par les pénuries de pluie, les retards, la grêle et même la sécheresse puisque la seule source d’eau pour leurs cultures saisonnières est les précipitations.

En plus de cela, la FAO prévoit que le changement climatique affectera les pratiques agricoles, devenant un risque pour la sécurité alimentaire et pour le travail d’une grande partie de la population dans le monde. Ainsi, promouvoir des innovations de ce type est une activité urgente pour maintenir et même augmenter la productivité agricole.

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