L'IA propose des solutions d'agriculture de précision pour lutter contre la hausse des coûts

Le secteur agricole est confronté à des défis importants, avec une augmentation des coûts de production, notamment des semences, des engrais, de la main-d'œuvre, de l'énergie et de la distribution, qui ont tous été affectés par le changement climatique et les pénuries de ressources telles que l'eau. Selon le cabinet de conseil ERA Group, ces pressions font qu'il est de plus en plus difficile pour les producteurs agricoles de rester rentables. Cependant, les progrès technologiques, en particulier l'intelligence artificielle (IA), offrent des solutions pour améliorer la durabilité et l'efficacité opérationnelle dans l'industrie.

Un rapport du groupe IMARC estime que le marché mondial de l'IA dans l'agriculture atteindra 10,1 milliards de dollars d'ici 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 20,51 % entre 2024 et 2032. L'IA transforme l'agriculture en permettant une agriculture de précision, où les décisions sont guidées par les données. Les drones équipés de caméras intelligentes surveillent les cultures, détectent les maladies à un stade précoce et évaluent l'état des sols avec une précision sans précédent. Des algorithmes d'apprentissage automatique analysent ces données pour fournir des recommandations sur l'irrigation, la fertilisation et la lutte contre les parasites, optimisant ainsi l'utilisation des ressources et augmentant les rendements. Cela permet non seulement de stimuler la productivité, mais aussi de réduire l'impact environnemental des activités agricoles.

Le groupe ERA souligne plusieurs façons dont l'IA atténue la pression sur la rentabilité de l'industrie agroalimentaire. L'IA joue un rôle essentiel dans la promotion de la durabilité, car les agriculteurs peuvent utiliser plus efficacement des ressources telles que l'eau, les engrais et les pesticides. Les drones et les capteurs recueillent des données en temps réel sur l'état des cultures, des sols et des conditions météorologiques. Des algorithmes analysent ensuite ces informations pour proposer des recommandations précises, en veillant à ce que les ressources ne soient utilisées que là où c'est nécessaire et quand c'est nécessaire. La nature prédictive de l'IA permet également d'optimiser la logistique de la chaîne d'approvisionnement, en réduisant les distances de transport et la consommation de carburant. En outre, l'IA aide à gérer le bétail en améliorant les pratiques d'alimentation et en réduisant les émissions de méthane, qui contribuent de manière significative aux gaz à effet de serre. La technologie blockchain ajoute de la transparence et de la traçabilité à la chaîne d'approvisionnement, en enregistrant chaque étape et en aidant les entreprises à respecter les exigences réglementaires tout en assurant les consommateurs de la durabilité de leurs aliments.

L'IA améliore également l'efficacité énergétique dans la production alimentaire. La maintenance prédictive, par exemple, utilise des algorithmes pour analyser les données des machines et programmer les réparations avant les pannes, réduisant ainsi le gaspillage d'énergie. Dans les usines de transformation alimentaire, l'IA peut optimiser l'utilisation de l'énergie en analysant les données de production et en identifiant les inefficacités, en veillant à ce que les processus tels que le chauffage et le refroidissement ne soient utilisés que lorsque c'est nécessaire.

Dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, l'IA améliore les prévisions de la demande en analysant de vastes ensembles de données tels que les tendances du marché, l'activité des médias sociaux, les modèles météorologiques et les indicateurs économiques, produisant ainsi des prédictions très précises. Les fabricants peuvent ainsi mieux aligner leurs stratégies de production, d'inventaire et de distribution sur la demande réelle du marché, évitant à la fois la surproduction et les ruptures de stock. Les algorithmes d'IA peuvent également évaluer des facteurs tels que les conditions de circulation, les prix du carburant et les délais de livraison afin de déterminer les itinéraires de transport les plus efficaces, réduisant ainsi la consommation de carburant, les coûts de transport et les délais de livraison.