IA : y a plus qu’à…

« L’IA appliquée à l’agriculture et à l’agroalimentaire n’est pas une option technologique parmi d’autres, c’est une nécessité stratégique ». Tel est le postulat posé par le Conseil général de l’agriculture de l’alimentation et des espaces ruraux (CGAAER) dans un rapport sur l’IA appliquée aux secteurs agricole et agroalimentaire. « Dans un contexte marqué par la compétition mondiale pour la souveraineté alimentaire, l’urgence climatique, l’évolution des attentes sociétales et le renouvellement des générations, une ambition claire doit être affichée : faire de l’IA un levier de compétitivité, de durabilité et de résilience pour les filières agricoles et agroalimentaires françaises ».

L’IA de tous les défis

Selon les auteurs du rapport, l’IA a « le potentiel » pour contribuer à relever les défis assignés à la loi d’orientation agricole de mars 2025, à savoir la nécessité de préserver la souveraineté alimentaire du pays, d’assurer le renouvellement des générations et d’opérer les transitions environnementale et climatique.

En ce qui concerne l’appareil productif, l’IA offre des moyens concrets d’optimisation des processus, de réduction des coûts, et d’amélioration de la qualité des productions. Pour les agriculteurs, elle permet de modéliser des stratégies culturales ou zootechniques adaptées en temps réel aux conditions agro-climatiques, grâce à l’analyse de données issues de différentes sources (capteurs, satellites, stations météo). Elle contribue ainsi à la maîtrise des intrants, à la réduction des pertes, et à la valorisation des produits. Elle permet de dégager des gains de temps en libérant l’agriculteur de tâches récurrentes.

Côté industries agroalimentaires, l’IA permet de dégager des gains de productivité en optimisant les chaînes de production par le biais du contrôle qualité automatisé (vision par ordinateur, détection de non-conformités), de la maintenance prédictive, ou encore de la planification logistique intelligente. Les outils d’analyse de données facilitent par ailleurs la prévision de la demande, l’ajustement des stocks, et la maîtrise des coûts logistiques.

Sur le front des transitions, en combinant capacités de calcul, traitement de données massives, modélisation prédictive et robotique, l’IA permet de mieux comprendre, d’anticiper et de gérer la complexité des agrosystèmes complexes. Et de citer Telaqua (gestion intelligente de l’irrigation), Chouette (solution de cartographie et de suivi automatisé de l’état sanitaire des vignes) ou encore la plateforme Maelia de l’INRAE, permettant de modéliser les interactions complexes entre agriculture, ressources naturelles et dynamiques économiques locales.

Enfin en ce qui concerne la transition générationnelle, les auteurs du rapport voient l’IA le moyen de transmettre le savoir empirique accumulé par le cédant, souvent transmis oralement, via des technologies d’IA vocale, de traitement automatique du langage naturel ou de génération de contenus (tutoriels, fiches pratiques, simulateurs de décision).

Les défis de l’IA

Mais pour transformer ces promesses en bénéfices tangibles, le CGAAER estime que l’IA à la mode agricole vaut bien l’élaboration d’une stratégie nationale dédiée, dans le prolongement de la 3^ème révolution agricole décrétée en 2021 par Julien Denormandie, formalisant la première brique de l’écosystème des startups de l’IA agricole. En préambule, le rapport pointe notamment le verrou « majeur » que représentent la qualité et l'accessibilité des données, l’IA ayant besoin d’être nourrie avec de la donnée disponible, même si l’un des grands changements avec l’IA générative est sa capacité à traiter de la donnée non structurée. « Les données agricoles sont souvent fragmentées, hétérogènes et de qualité variable, ce qui complique leur utilisation pour l'IA. La première action à mettre en œuvre consiste à donner la priorité à la publication des données publiques par les services du ministère de l’Agriculture, ses opérateurs et ses délégataires sur la plateforme publique data.gouv.fr ».

L’essor de la robotisation (tracteurs autonomes, robots de traite, drones pour les traitements phytosanitaires) permettra quant à lui de pallier à la difficulté à recruter de la main d’œuvre, notamment des tractoristes, amenés à devenir des opérateurs capables de piloter des machines automatisées, de gérer des interfaces numériques et de traiter des données.

Le rapport appelle ensuite à formaliser le Grand défi de l’IA agricole, lancé par la ministre Annie Genevard en juin 2025 à l’occasion des LFDays de la Ferme Digitale, de nature à « accélérer la maturation, la mise sur le marché et l’interopérabilité des solutions ». Il recommande un échafaudage en trois axes : une gouvernance partenariale et opérationnelle calquée sur celle du PARSADA, une massification des financements, en mobilisant les reliquats France 2030 et d’autres crédits, en particulier le CASDAR, pour créer des effets leviers significatifs et enfin une orientation vers la résolution de problèmes concrets, en priorisant l’amélioration de la prise de décision en situation complexe et prenant en compte le réchauffement climatique, la simplification et l’allègement de la charge administrative, l’optimisation de l’utilisation de l’agroéquipement et des données collectées.

Le rapport préconise par ailleurs un effort massif de formation initiale et continue et recommande de territorialiser le déploiement de l’IA, en s’appuyant sur des communautés locales, adossées aux établissements d’enseignement agricole, incluant des initiatives ayant fait leurs preuves, telles que Digifermes et les Mobilabs. « La France dispose indéniablement d’atouts pour devenir un des leaders européens de l’agriculture connectée et prendre le virage de l’IA au service de l’agriculture : des pôles de recherche reconnus, des startups innovantes, des filières performantes, et des écosystèmes territoriaux en capacité d’être mobilisés ». Y a plus qu’à.