Qu'est ce que le smart farming ?
Ce terme popularisé dans les années 2010 en France désigne l'ensemble des technologies permettant l'agriculture intelligente et de précision. On parle en premier lieu de l'intégration des GPS, des capteurs pour enregistrer et transmettre des données.
3 grands piliers peuvent être considérés comme le socle du smart farming :
La phase de collecte des données via des outils comme les capteurs, les stations météo connectées, les objets connectés (bâtons de lecture, boucles animales, balances connectées etc.)
Les actions automatisées : le développement des robots agricoles autonomes ou encore des systèmes d'irrigation par exemple.
L'analyse intelligence et prédictive : en utilisant l'intelligence artificielle pour anticiper, optimiser les prises de décisions.
Exemples d'application de l'IA en agriculture :
- La surveillance des exploitations ou des cultures : l'intelligence artificielle peut permettre de remonter des comportements inhabituels dans un troupeau surveillé par une caméra, elle peut analyser des données issues de capteurs, de relevés météo, d'images ou de logiciels métiers et tirer des conclusions pour mener des actions et optimiser la production.
- L'aide à la prise de décision : des applications basées sur l'IA et sur les algorithmes permettent d'anticiper des rendements ou encore d'alerter sur de possibles maladies. En s'appuyant sur des rapports générés par l'IA, on peut adapter ses actions (arroser ou mettre de l'engrais par exemple).
- L'amélioration de l'automatisation : dans le secteur de la cueillette de fruit et de légumes, l'IA a permis aux robots cueilleurs d'analyser plusieurs critères avant d'effectuer ou non l'action de collecte (taille, couleur, état etc.)
En conclusion
L’intelligence artificielle offre de nombreuses opportunités pour rendre l’agriculture plus performante et durable.
Son utilisation soulève néanmoins des enjeux d’accès, de dépendance technologique et d’impact social.
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