L’IA et l’apprentissage automatique au service de la gestion agricole

Les secteurs non agricoles comme l’immobilier et les services financiers sont en pleine révolution grâce à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage automatique. Le secteur agricole est tout aussi riche en données, mais certaines différences font en sorte qu’il est plus difficile de confier les décisions de gestion agricole à un ordinateur.

Tony Meekes, gestionnaire de produits numériques pour une grande entreprise d’intrants agricoles qui vit en Ontario, se voue à la recherche et au développement de meilleurs outils de gestion pour les agriculteurs. Ces dernières années, l’utilisation de l’IA a connu un très grand engouement, notamment pour ce qui est de développer des outils d’aide à la décision efficaces capables d’analyser de grandes quantités de données agronomiques.

« Nous sommes sur le point de faire des avancées importantes dans certains domaines. Je crois que quelques-unes des innovations et des utilisations intéressantes de l’apprentissage automatique dans d’autres secteurs se retrouveront également en agriculture », avance M. Meekes. Il précise aussi que le terme « intelligence artificielle » a une portée très large et que l’apprentissage automatique serait un terme plus adéquat pour décrire comment des données de qualité peuvent être utilisées pour développer des outils d’aide à la décision crédibles et fiables.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?

L’apprentissage automatique est une forme d’IA. Au lieu d’apprendre à une solution technologique comment résoudre des problèmes, un programmeur conçoit des algorithmes qui le font à sa place.

Par exemple, l’apprentissage automatique sert à relever des tendances inhabituelles pour détecter les fraudes liées au crédit, mais aussi à créer des robots conversationnels capables de répondre aux questions des clients pour appuyer le service à la clientèle. 

L’apprentissage automatique dans le secteur immobilier

Les investisseurs immobiliers utilisent l’IA et des logiciels d’apprentissage automatique pour prévoir le rendement des propriétés sur le marché locatif, leur valeur future ou encore les coûts d’entretien des biens immobiliers. Ainsi, l’apprentissage automatique peut tirer parti des données immobilières mises à sa disposition tout en prenant en compte d’autres données économiques secondaires, mais tout aussi pertinentes.

Comment exploiter cette technologie en agriculture?

L’apprentissage automatique consiste à effectuer des milliers d’itérations fondées sur des données de qualité. La qualité élevée des données et la grande quantité d’itérations accélèrent le processus d’apprentissage automatique.

La qualité élevée des données et la grande quantité d’itérations accélèrent le processus d’apprentissage automatique.

Cependant, dans le domaine agricole, les données qui sont valides pour une région, une culture ou un créneau particulier ne le sont pas nécessairement pour d’autres. Les variables en jeu ont une portée plus vaste et sont moins prévisibles.

Dans le domaine de la production de grandes cultures, les conditions météorologiques demeurent un facteur difficile à prévoir par l’apprentissage machine. En revanche, les environnements contrôlés, tels que l’élevage et la production en serre, sont mieux adaptés pour en tirer profit. De plus, de nombreux fabricants emploient des outils d’apprentissage automatique pour prédire quelles composantes mécaniques d’un équipement industriel tomberont en panne et à quel moment. Cela pourrait également s’appliquer à l’agriculture.

M. Meekes indique qu’il y a quelques obstacles à surmonter avant que l’apprentissage automatique puisse être utilisé de façon optimale en agriculture. « Au cours des dernières années, nous avons un usage intensif des bases de données dans la production de cultures et l’utilisation des équipements, et cela est aussi très prometteur dans le domaine de la gestion financière », explique-t-il.

M. Meekes ajoute que le plus grand défi sera sans doute de faire accepter cette technologie par les agriculteurs. « Les producteurs agricoles ont l’habitude d’utiliser des données pour valider les décisions qu’ils prennent en se fiant à leur expérience ou à leur instinct, mais ils pourraient se montrer réticents à confier des décisions importantes à ces outils. »

Un réel potentiel

Il est plus probable qu’ils fassent confiance à l’IA pour les aider à prendre de petites décisions du quotidien en temps réel, et peut-être aussi pour mieux comprendre les répercussions de l’inflation, des politiques du marché du carbone et des taux d’intérêt afin de prendre des décisions éclairées en matière de gestion financière.

Pourtant, le succès que remporte cette technologie dans d’autres secteurs nous montre que la combinaison de données financières agrégées et de données agronomiques et de production offre un potentiel énorme », précise-t-il.

D’après un article de l’AgriSuccès par Peter Gredig.

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