L’intelligence artificielle peut-elle remplacer le conseiller agricole ?
[Vidéo] Il ne se passe plus une journée sans que les prouesses ou les limites de ChatGPT ne fassent l’objet de commentaires dans les médias. Pour autant, l’Intelligence Artificielle (IA) ne date pas d’hier et ses applications sont déjà nombreuses, y compris dans le domaine agricole. Décryptage avec Arnaud Rey, expert en innovation à la direction agri-agro du Crédit Agricole.
Cela fait déjà plusieurs années que des algorithmes de détection et d’aide à la décision existent en agriculture. L’analyse d’image est d’ailleurs sûrement le domaine de l’agriculture où l’IA est la plus utilisée aujourd’hui. On la retrouve ainsi dans le domaine de la viticulture (les solutions de Chouette ou Scanopy par exemple) pour réaliser des cartes de vigueur ou détecter le mildiou, mais également dans le domaine de l’élevage (chez AI Herd) pour analyser les comportements des animaux à partir de vidéo. Toujours au registre de l’analyse d’image, les pulvérisateurs de précision seraient « aveugles » si l’IA ne leur permettait pas de détecter les adventices au sein des cultures !
En dépit des atouts de ces applications de l’intelligence artificielle, elles restent encore peu diffusées, et c’est là que l’irruption des IA conversationnelles, comme ChatGPT, pourrait accélérer les choses, voire entraîner à une véritable révolution dans les usages, comme l’ont été les smartphones il y a une quinzaine d’années. Ainsi, demain l’intelligence artificielle pourrait être le conseiller et l’assistant des agriculteurs : c’est la voie choisie par Farmers Business Network, une plateforme américaine qui a lancé un conseiller agronomique issu de l’intelligence artificielle et baptisé Norm. Au-delà du conseil, l’IA pourrait aussi demain permettre de prendre en charge une large partie du travail administratif des agriculteurs, notamment en matière déclarative.
L’intelligence artificielle présente donc des atouts qui pourraient être mis à profit dans le domaine agricole et assister les agriculteurs dans leurs prises de décisions. Pour autant, elle fait déjà face à plusieurs défis dans le monde agricole : avoir accès à de larges bases de données exploitables mais également aux compétences pour les développer et les exploiter.