Intelligence artificielle et agriculture numérique

1. Nouvelles dynamiques agricoles

Dans l’agriculture traditionnelle, la sélection, l’irrigation, la fertilisation, l’élevage, la prophylaxie, le transport et la vente reposent sur l’humain et sur son expérience accumulée. Cela se traduit par une efficacité limitée, des rendements instables et une qualité difficile à contrôler. Injecter davantage de facteurs de production classiques ne suffit plus : il faut transférer la prise de décision de l’humain vers la donnée pour piloter et exécuter la production avec précision.

Les transferts de foncier, la concentration des exploitations et l’essor de nouveaux opérateurs créent un terrain favorable à l’application de l’IA en agriculture.

2. Définir l’agriculture numérique

Smart farming, agriculture de précision, agriculture sous serre ou data farming : quels que soient les termes employés, ces approches ont trois points communs :

1. Construire des modèles intelligents fondés sur les données expérimentales et l’expérience agronomique, en recourant au raisonnement et à la représentation des connaissances.
2. Collecter en temps réel les paramètres environnementaux grâce aux capteurs agricoles.
3. Exploiter les masses de données pour analyser, fouiller, prévoir et visualiser des informations à destination des décideurs.

Parmi ces concepts, « agriculture numérique » est le plus intuitif. Il considère l’information digitale comme un facteur de production, intègre internet, l’IoT, le cloud, la data, l’IA et les équipements intelligents à l’agriculture moderne, et fournit un processus complet de perception, décision quantitative, contrôle intelligent, intrants précis et services personnalisés. C’est un exemple type de transformation des industries traditionnelles par la reconfiguration digitale.

3. Un marché immense

Selon le rapport Connected Farm de Huawei, le marché potentiel de l’agriculture numérique devrait passer de 13,8 milliards USD en 2015 à 26,8 milliards USD en 2020, soit un TCAC de 14,24 %.

4. Quand l’économie numérique devient moteur

Les pays en pointe accordent tous la priorité aux technologies agricoles tout en adaptant leur stratégie au contexte local. Le rapport 2017 de l’Académie chinoise des TIC indique qu’en 2016 la part de la valeur ajoutée issue de l’économie agricole numérique dépassait 10 % au Royaume-Uni (25,1 %), en Allemagne (21,3 %), en Corée du Sud (14,7 %), aux États-Unis, au Japon et en France. La Chine occupait la neuvième place avec plus de 5 %.

4.1. États-Unis : avantages naturels et haute technologie

Les États-Unis sont la nation agricole la plus avancée et le premier exportateur mondial, avec une contribution d’environ 1,2 % au PIB. Dès les années 1980, ils ont inventé la notion d’agriculture de précision et ont bâti AGNET, la plus grande infrastructure réseau agricole couvrant 46 États américains, six provinces canadiennes et sept autres pays. Ce réseau relie le USDA, 15 agences d’État, 36 universités et des milliers d’entreprises afin de diffuser l’information en temps réel. Ainsi, 41,6 % des fermes familiales, 46,8 % des élevages laitiers et 52 % des jeunes agriculteurs utilisent l’internet pour accéder aux données, épaulés par des prestataires spécialisés.

Le progrès technologique demeure le principal moteur de productivité. Les agriculteurs américains utilisent robots, capteurs, imagerie aérienne et GPS pour accroître les rendements. Les revenus augmentent alors que les coûts restent quasiment stables, renforçant la compétitivité.

4.2. Allemagne : la mécanisation accélère la transition numérique

Pays agricole majeur de l’UE et troisième exportateur mondial, l’Allemagne présente une agriculture hautement mécanisée, dominée par des fermes familiales de petite ou moyenne taille dont la consolidation progresse. Elle fut aussi la première à lancer l’initiative « Industrie 4.0 », dont les principes ressemblent à ceux de l’agriculture numérique : IoT, big data et cloud pour collecter, traiter et redistribuer les données aux machines. Résultat : une nouvelle hausse d’efficacité.

Le gouvernement allemand fait de l’agriculture numérique une priorité et les grands groupes en sont les fers de lance. Selon le VDMA, les investissements en technologies agricoles ont atteint 5,4 milliards d’euros en 2016. Parallèlement, l’Allemagne bénéficie de la stratégie européenne « Digitizing European Industry ». Des entreprises comme Bayer développent des plateformes de gestion digitale des fermes et des services d’accompagnement pour transformer l’ensemble de la chaîne agricole.

4.3. Israël : la rareté comme catalyseur

L’état hébreu manque d’eau douce et de pluies ; les deux tiers du territoire sont arides et, à l’origine, 80 % de l’alimentation était importée. Après des décennies de modernisation, la production locale couvre aujourd’hui 95 % de la demande. La rareté a forcé le pays à optimiser son efficacité et à stimuler l’agriculture numérique. Les pouvoirs publics soutiennent l’innovation agritech via l’aide à la R&D et aux start-up, car une bonne décision dépend de données fiables. Des technologies de pointe dans l’irrigation, l’automatisation, la mécanisation et l’informatisation ont vu le jour, faisant de l’agriculture le secteur le plus productif depuis 2000.

« Économie et efficacité » résument la démarche israélienne. Confrontés aux enjeux de sécurité alimentaire, de changement climatique et de pénurie d’eau, les agriculteurs adoptent les technologies modernes pour exploiter chaque litre d’eau, chaque hectare et chaque heure de travail. Caméras thermiques, capteurs, drones, satellites et sondes surveillent les cultures 24 h/24 et envoient les données directement aux exploitants, qui peuvent réagir plus vite, limiter les dégâts climatiques et maximiser les récoltes.

5. L’occasion chinoise à l’ère de la revitalisation rurale et de la 5G

5.1. État des lieux : un retard numérique

D’après le Livre blanc 2019 sur l’économie numérique et l’emploi, la part du numérique dans l’agriculture chinoise n’est que de 7,3 %, contre 18,3 % dans l’industrie et 35,9 % dans les services. Les filières forestière, halieutique, agricole et animale se situent toutes en dessous de la plupart des secteurs industriels et tertiaires, montrant un potentiel considérable d’amélioration.

5.2. Vent arrière politique

La Chine soutient depuis longtemps l’informatisation rurale. Depuis le plan quinquennal 2011, chaque Document central n° 1 évoque la modernisation agricole. Celui de 2014 demandait explicitement la construction d’un système d’informatisation et de mécanisation complet centré sur l’IoT agricole et l’équipement de précision. Après 2015, les politiques se sont accélérées, signe d’un sentiment d’urgence.

En juillet 2017, le Conseil des affaires d’État a publié le Plan de développement de la nouvelle génération d’IA, encourageant des pilotes pour les fermes, usines végétales, ranchs, pêcheries, vergers, ateliers de transformation intelligents et chaînes logistiques vertes. Le plan « Informatique rurale 13-5 » vise une adoption des technologies IoT de plus de 17 % des activités agricoles d’ici 2020, avec un taux de croissance annuel de 10,8 %.

6. Applications commerciales et cas d’usage

6.1. Sélection assistée par conception

La semence est le point stratégique de la compétition mondiale. La sélection par conception combine génétique, bio-informatique, big data et IA, faisant de la conception moléculaire le champ de bataille principal. Les données de tests génétiques permettent d’identifier rapidement les gènes de caractère et de prédire les phénotypes. L’édition génomique crée de nouveaux traits, tandis que l’IA aide à assembler les meilleures combinaisons d’allèles.

6.2. Gestion culturale

La société Yunhe Zhilian (Hangzhou) construit des services centrés sur l’agriculteur pour fusionner science agronomique et outils numériques. Elle propose des plans fondés sur les cultures et le marché pour aider les exploitants à équilibrer temps et ressources, réduire les coûts et renforcer leurs capacités. Grâce à l’IoT et à l’IA, elle met en place des systèmes intégrés de surveillance environnementale, de modélisation des cultures et de contrôle précis, afin d’automatiser la planification, le monitoring et la production différenciée. Côté management, la data et l’IA soutiennent une prise de décision numérique garantissant rendement et qualité.

6.3. Robots agricoles

• Robots de greffage : face aux maladies de replantation qui affectent la pastèque ou la tomate, l’Institut japonais TGR a conçu des robots capables d’identifier les plants sains et d’atteindre 98 % de réussite.
• Robots désherbeurs : les mauvaises herbes rivalisent avec les cultures et abritent des parasites ; les herbicides surutilisés compactent le sol. Les robots dotés de vision artificielle distinguent sol et plantes, localisent les cibles et éliminent les adventices en continu.
• Robots cueilleurs : la cueillette manuelle est coûteuse et manque de main-d’œuvre en haute saison. OCTINION (Belgique) a mis au point un robot de récolte de fraises sur plateforme Dribble qui navigue en serre sans modification, évalue la maturité par vision et cueille un fruit toutes les trois secondes avec une qualité comparable à celle d’un opérateur expérimenté.
• Tracteurs autonomes : en 2016, Case IH a transformé le Magnum T8 en tracteur autonome utilisant radar, lidar et caméras pour détecter les obstacles, planifier ses trajets, collaborer avec les machines classiques et retourner à la base pour se réapprovisionner, le tout sous supervision à distance.
• Robots semeurs : David Dorhout (Iowa) a créé Prospero, robot semeur qui collecte les données du sol, calcule la densité optimale et peut travailler en essaim pour maximiser l’efficacité.

6.4. Détection des maladies et ravageurs

Monsanto et DataRobot ont développé une algorithme de vision capable d’identifier ravageurs et maladies avec 95,7 % de précision. Resson (Canada) utilise l’IA pour surveiller les infestations, analyser les tendances et envoyer des alertes précoces. Yunhe Zhilian installe des capteurs multispectraux sur des drones pour cartographier l’état sanitaire : un vol de 30 minutes couvre 300 mu (20 hectares) avec une précision de 95 %.

6.5. Analyse non destructive des produits

Les techniques d’imagerie évaluent la qualité des fruits sans les endommager en mesurant taille, forme, couleur et autres paramètres physiques afin de classer les produits.

6.6. Usines végétales

Les usines végétales collectent en temps réel les données des serres via l’IoT et utilisent big data et IA pour contrôler l’environnement et la fertilisation. Elles augmentent les rendements, améliorent la qualité, économisent la main-d’œuvre et accroissent la rentabilité. À l’avenir, elles nourriront les missions de longue durée sur Mars.

6.7. Élevage

Cainthus (Canada) exploite des caméras et la vision artificielle pour analyser les visages, les émotions et l’état de santé des vaches laitières. Connecterra (Pays-Bas) combine capteurs portables et détecteurs fixes pour suivre la santé et les cycles de chaleur du troupeau.

7. Les défis de l’IA agricole

7.1. Infrastructures rurales fragiles

Les performances réseau des zones rurales représentent moins de 20 % de celles des villes. Beaucoup de champs n’ont pas de signal mobile stable, ce qui complique le déploiement de l’IoT et affaiblit les projets d’IA. Les sanctions qui restreignent l’accès à des équipements télécoms abordables, comme l’interdiction de Huawei aux États-Unis, ralentissent encore la connectivité rurale.

7.2. Manque de données

La plupart des projets d’IA se concentrent sur l’industrie, les smart cities ou l’éducation, secteurs à fort retour sur investissement. Peu d’entreprises parient sur l’agriculture car il faut des volumes massifs de données, des itérations annuelles (les cycles culturaux ne fournissent qu’une récolte par an) et des modèles biologiques qui demandent parfois des décennies. Cela freine l’enthousiasme des acteurs pour la R&D agricole.

7.3. Limites des méthodes « lean »

Le lean management valorise l’adaptation rapide, mais l’agriculture dépend du terroir, du climat, du sol, des maladies, de la biodiversité et d’écosystèmes microbiens complexes. Un modèle d’IA performant dans une région peut échouer ailleurs, obligeant à recalibrer algorithmes et modèles avec l’aide d’agronomes. Les agriculteurs, de leur côté, hésitent à déployer des technologies non éprouvées sur leurs terres ; ils veulent voir des résultats concrets avant d’élargir l’usage. Difficile, dans ces conditions, d’appliquer les stratégies « lancer vite, scaler vite » à l’agri-IA.

8. Perspectives

L’IA agricole se structurera autour de quatre axes :

1. Intelligence big data : combiner fouille de données et expertise métier pour découvrir des schémas cachés et élaborer des stratégies de précision.
2. Intelligence inter-média : à mesure que l’information passe du mono-support au multi-support, l’analyse inter-média devient cruciale. La vision artificielle en est le cœur, améliorant l’analyse spectrale, vidéo et image pour diagnostiquer les maladies.
3. Intelligence collective : l’interconnexion profonde entre humains, big data et IoT reconfigure le monde cyber-physique et dynamise e-commerce agricole, traçabilité et logistique.
4. Intelligence augmentée hybride : face à des problèmes complexes et incertains, aucune machine ne peut remplacer totalement l’humain. L’intégration de la cognition humaine dans les systèmes — le « human-in-the-loop » — accélérera les véhicules autonomes et la robotique agricole.

9. Références

• Stafford, V. John. Precision Agriculture ’15. Wageningen Academic Publishers, 2015.
• Zhang, Qin. Precision Agriculture Technology for Crop Farming. CRC Press, 2015.
• Chen Guifen. « Avancées de la recherche sur l’IA agricole à l’ère du big data ». China Agricultural Abstracts, 2019.
• TF Securities. « L’essor de l’agriculture numérique : qui contrôlera l’entrée stratégique ? », rapport 2019.
• Zhao Chunjiang. « L’intelligence artificielle ouvre une ère nouvelle pour l’agriculture ». China Agricultural Information, 2018.

Publié le: 15 nov. 2025 · Modifié le: 19 nov. 2025