{"id":6835,"date":"2024-01-30T10:53:00","date_gmt":"2024-01-30T09:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/numalis.com\/?p=6835"},"modified":"2025-01-15T10:52:20","modified_gmt":"2025-01-15T09:52:20","slug":"comment-lagriculture-la-foresterie-et-la-peche-peuvent-recolter-les-fruits-de-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/numalis.com\/fr\/comment-lagriculture-la-foresterie-et-la-peche-peuvent-recolter-les-fruits-de-lia\/","title":{"rendered":"Comment l’agriculture, la foresterie et la p\u00eache peuvent r\u00e9colter les fruits de l’IA"},"content":{"rendered":"\n

L’\u00e9volution de la dynamique du climat, de la population et des \u00e9v\u00e9nements m\u00e9t\u00e9orologiques dramatiques continue de nuire aux syst\u00e8mes alimentaires et forestiers. Cependant, la croissance exponentielle de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) promet de nouvelles solutions innovantes pour r\u00e9aliser des gains d’efficacit\u00e9, de durabilit\u00e9<\/a> et de pr\u00e9cision dans tous les domaines. L’impact est d\u00e9j\u00e0 \u00e9vident avec des dirigeants comme Dejan Jakovlevic, responsable de l’information \u00e0 la FAO, qui admet que l’IA aura un impact sur les syst\u00e8mes agroalimentaires1<\/a><\/sup>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Des \u00e9tudes montrent que la pression sur les ressources naturelles va se poursuivre, la population mondiale devant franchir la barre des 9 milliards d’habitants d’ici \u00e0 20502<\/a><\/sup>. Cela n\u00e9cessitera une augmentation de 70 % de la production agroalimentaire3<\/a><\/sup>. On estime qu’environ 600 millions de personnes souffriront de la faim d’ici \u00e0 20304<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n

De plus, environ 22,8 millions d’hectares de for\u00eats ont disparu chaque ann\u00e9e entre 2010 et 20205<\/a><\/sup>. Les ressources marines continuent \u00e9galement de s’\u00e9puiser6<\/a><\/sup>. L’IA aide les acteurs des secteurs agroalimentaire et forestier \u00e0 tirer de multiples avantages tout en repoussant les limites dans ces domaines.  <\/p>\n\n\n\n

Le march\u00e9 de l’IA agricole devrait atteindre 1,7 milliard de dollars d’ici \u00e0 la fin de 2023. Il devrait conna\u00eetre un TCAC de 22,50 % et atteindre 4,70 milliards de dollars d’ici 20287<\/a><\/sup>. <\/p>\n\n\n\n

Il existe de nombreux cas d’utilisation de la technologie de l’IA, notamment l’optimisation, les pr\u00e9visions et les syst\u00e8mes adaptatifs. Cet article examine l’impact de l’IA sur la productivit\u00e9 agricole, la sylviculture et la p\u00eache. Nous d\u00e9couvrons \u00e9galement les avantages et les d\u00e9fis de l’utilisation de l’IA dans ces domaines.<\/p>\n\n\n\n

Secteurs cl\u00e9s o\u00f9 l’IA a un impact sur l’industrie agricole<\/h2>\n\n\n\n

Les progr\u00e8s technologiques ont conduit \u00e0 une synergie entre l’IOT, le cloud, la disponibilit\u00e9 des donn\u00e9es et l’am\u00e9lioration des ressources informatiques, ce qui favorise la croissance de la production agricole bas\u00e9e sur l’IA. <\/p>\n\n\n\n

Les m\u00e9thodes de machine learning telles que les arbres de d\u00e9cision, l’analyse en composantes principales (ACP), le KNN (K-Nearest Neighbour) et le XGBoost ont eu un impact significatif, en particulier dans les activit\u00e9s de surveillance et de pr\u00e9vision. Les techniques de deep learning telles que les CNN (Convolutional Neural Networks) sont \u00e9galement tr\u00e8s utiles pour la classification, la surveillance et la pr\u00e9diction. <\/p>\n\n\n\n

Gestion des ravageurs et des maladies<\/h3>\n\n\n\n

La FAO estime que les ravageurs et les maladies r\u00e9duisent le rendement des cultures de 20 \u00e0 40 % par an8<\/a><\/sup>. Par cons\u00e9quent, leur d\u00e9tection pr\u00e9coce est cruciale pour intervenir \u00e0 temps. L’IA peut analyser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es provenant de drones, d’images satellites et de capteurs, ce qui permet aux agriculteurs de d\u00e9tecter rapidement les infestations de maladies et de ravageurs.<\/p>\n\n\n\n

La SVM (Support Vector Machine) et les techniques CNN (Deep CNN) sont des exemples d’algorithmes qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour la classification des maladies. En outre, les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l’IA peuvent extraire des caract\u00e9ristiques et d\u00e9terminer le type de maladie9<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

Il est \u00e9galement possible de pr\u00e9voir l’apparition de parasites en fonction des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques en utilisant des r\u00e9seaux de m\u00e9moire \u00e0 long terme10<\/a><\/sup>. De nombreux services, tels que Plantix, proposent aux agriculteurs des applications aliment\u00e9es par l’IA pour d\u00e9tecter les dommages caus\u00e9s par les ravageurs ou les maladies et recommander des solutions correspondantes11<\/a><\/sup>. Celles-ci utilisent la technologie de reconnaissance d’images et des techniques de deep learning pour classer rapidement les images et d\u00e9tecter les anomalies.<\/p>\n\n\n\n

L’agriculture de pr\u00e9cision<\/h3>\n\n\n\n

Le march\u00e9 de l’agriculture de pr\u00e9cision a atteint 7,88 milliards de dollars en 2022 et devrait cro\u00eetre \u00e0 un taux de croissance annuel moyen de 12,7 % jusqu’en 203012<\/a><\/sup>. Cette approche vise \u00e0 optimiser la production agricole, en transformant les pratiques conventionnelles en automatisation et en prise de d\u00e9cision fond\u00e9e sur des donn\u00e9es. L’agriculture de pr\u00e9cision avec l’IA aide les agriculteurs \u00e0 accro\u00eetre leur productivit\u00e9 gr\u00e2ce au d\u00e9sherbage, \u00e0 l’irrigation, \u00e0 la r\u00e9colte et \u00e0 la lutte contre les ravageurs.<\/p>\n\n\n\n

Les exploitations agricoles peuvent produire de nombreuses donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection, aux drones et aux cam\u00e9ras. Les points de donn\u00e9es comprennent la temp\u00e9rature, l’utilisation de l’eau, la m\u00e9t\u00e9o et le sol, que les techniques d’IA et de ML peuvent analyser en temps r\u00e9el pour fournir des informations13<\/a><\/sup>. Par exemple, les techniques d’apprentissage profond telles que CNN et LSTM peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour l’optimisation de l’irrigation14<\/a><\/sup>. Ces syst\u00e8mes favorisent la productivit\u00e9 agricole gr\u00e2ce \u00e0 une irrigation pr\u00e9cise, ce qui permet de conserver l’eau.<\/p>\n\n\n\n

Les robots autonomes et les drones \u00e9quip\u00e9s de vision artificielle peuvent cibler pr\u00e9cis\u00e9ment les plantes et d\u00e9terminer la quantit\u00e9 d’herbicide ou de pesticide \u00e0 pulv\u00e9riser. Les entreprises de ce secteur int\u00e8grent d\u00e9j\u00e0 l’IA dans leurs machines pour une agriculture intelligente, en particulier pour le contr\u00f4le des mauvaises herbes15<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

Production animale<\/h3>\n\n\n\n

Les agriculteurs peuvent utiliser l’IA pour contr\u00f4ler le bien-\u00eatre de leurs animaux, notamment en pr\u00e9voyant l’apparition de maladies et en optimisant les programmes d’alimentation. Il est possible de surveiller le b\u00e9tail en temps r\u00e9el, ce qui peut aider les agriculteurs \u00e0 exploiter les donn\u00e9es pour effectuer des interventions proactives.<\/p>\n\n\n\n

En utilisant des capteurs et la technologie de l’IA, les agriculteurs peuvent suivre les habitudes alimentaires des animaux, y compris la fr\u00e9quence et la quantit\u00e9, afin de d\u00e9terminer le bien-\u00eatre de l’animal16<\/a><\/sup>. Des outils tels que l’\u00e9chelle d’expression faciale de la douleur ovine utilisent l’IA pour d\u00e9tecter les signes de douleur chez les ovins. Cela permet de d\u00e9tecter rapidement les probl\u00e8mes de sant\u00e9 et d’\u00e9viter la propagation de maladies contagieuses17<\/a><\/sup>.<\/p>\n\n\n\n

L’impact de l’IA sur la sylviculture<\/h2>\n\n\n\n

L’industrie foresti\u00e8re est confront\u00e9e \u00e0 de nombreux d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 des pressions externes telles que les incendies de for\u00eat et la d\u00e9forestation. La combinaison de l’IA avec l’imagerie a\u00e9rienne et les capteurs IoT ouvre diverses voies pour aider \u00e0 g\u00e9rer et \u00e0 pr\u00e9server les for\u00eats. En voici quelques-unes qui ont un impact sur la foresterie.<\/p>\n\n\n\n

Prot\u00e9ger et soutenir les \u00e9cosyst\u00e8mes forestiers<\/h3>\n\n\n\n

Les drones \u00e9quip\u00e9s de capteurs et de cam\u00e9ras permettent aux conservationnistes de collecter facilement des donn\u00e9es. L’utilisation de l’IA sur ces donn\u00e9es permet de d\u00e9couvrir diff\u00e9rents types d’informations, notamment:<\/p>\n\n\n\n