La vision par ordinateur et l’intelligence artificielle (IA) transforment l’agriculture en permettant une optimisation sans précédent des cultures et du bétail. Ces technologies aident à surveiller les cultures, analyser les sols, gérer l’eau, et surveiller la santé du bétail, tout en réduisant l’utilisation de produits chimiques. L’agriculture de précision repose sur la collecte de données et leur analyse en temps réel, permettant des interventions ciblées qui maximisent le rendement et minimisent les pertes.
Technologies utilisées
Les technologies d’IA et de vision par ordinateur dans l’agriculture utilisent des approches avancées, dont les suivantes :
- Imagerie multispectrale et hyperspectrale : Ces systèmes sont essentiels pour mesurer la santé des cultures à travers des indices comme le NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), qui mesure la lumière infrarouge et visible reflétée par les plantes pour évaluer leur état de santé. Par exemple, les drones agricoles utilisent ces capteurs pour identifier les zones nécessitant une intervention.
- Réseaux de neurones convolutionnels (CNN) : Ces algorithmes, tels que ResNet ou YOLOv4, sont utilisés pour la détection des mauvaises herbes, des ravageurs, et des maladies à partir d’images haute définition prises par des drones ou des robots au sol.
- Automatisation agricole via l’IA : Des robots agricoles équipés de caméras et de systèmes de vision sont utilisés pour l’arrosage et l’épandage de produits chimiques de manière ciblée. Cela permet de réduire l’usage de ces produits tout en assurant une application précise.
Drônes agricoles
Surveillance des cultures
L’utilisation de drones en agriculture permet une surveillance précise et constante des champs à des échelles auparavant inaccessibles. Les drones, équipés de capteurs multispectraux, hyperspectraux, et thermiques, survolent les champs et capturent des images de haute résolution, qui sont ensuite analysées à l’aide d’algorithmes d’IA comme NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Ce processus permet de détecter les variations de la santé des plantes, invisibles à l’œil nu.
Cette technique a par exemple été utilisée dans des champs de laitue en Californie. Les modèles de vision par ordinateur ont pu identifier les zones du champ qui montraient des signes de stress hydrique et des carences en nutriments. Le modèle a également permis de prédire le rendement des cultures avec une marge d’erreur de seulement 7%.
Résultats : Cette approche a permis de réduire de 20 % la quantité d’engrais utilisée et d’améliorer les rendements de 10 %, tout en minimisant les pertes grâce à la détection précoce des problèmes. En Californie, où la gestion de l’eau est critique, ces systèmes permettent de réduire l’utilisation d’eau de manière significative, améliorant ainsi la durabilité des cultures.
Robots agricoles
Gestion des mauvaises herbes
Les mauvaises herbes représentent l’un des plus grands défis pour les agriculteurs, et leur gestion efficace est essentielle pour protéger les cultures sans surutiliser des herbicides chimiques. Les robots autonomes équipés de systèmes de vision par ordinateur utilisent des algorithmes comme YOLOv4 pour identifier les mauvaises herbes dans les champs. Une fois repérées, ces mauvaises herbes sont traitées de manière ciblée avec des herbicides ou arrachées mécaniquement, réduisant ainsi l’impact sur les cultures voisines.
Un vignoble en Allemagne a mis en place ce type de solution pour différencier les vignes des mauvaises herbes. À l’aide de pulvérisateurs embarqués, ils appliquent des herbicides uniquement sur les mauvaises herbes, réduisant l’usage de produits chimiques de 30 %. En outre, les robots sont capables de fonctionner de manière autonome sur de grandes surfaces, ce qui permet aux agriculteurs de concentrer leurs efforts sur d’autres tâches agricoles critiques.
Technologies impliquées : Caméras haute définition, algorithmes de vision par ordinateur (YOLOv4 pour la détection d’objets), et systèmes de navigation autonome utilisant la SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) pour que les robots puissent évoluer dans des environnements complexes comme les vignobles.
Résultats : L’adoption de robots dans les vignobles a permis de réduire de manière drastique l’utilisation d’herbicides, tout en améliorant la précision des traitements. Ce gain en précision et en productivité a également permis d’augmenter les rendements de 5 à 10 % grâce à une meilleure santé des plantes et une réduction de l’usage de produits chimiques.
Gestion du bétail
La gestion du bétail, notamment des vaches laitières, est souvent un processus manuel qui demande des ressources importantes. Grâce à l’IA et à la vision par ordinateur, la surveillance des troupeaux peut être automatisée, ce qui permet d’identifier des signes de maladies ou de comportements anormaux avant qu’ils ne deviennent des problèmes graves.
Dans une ferme laitière en Australie, un système de surveillance par caméra a été déployé pour suivre le comportement des vaches. L’algorithme utilisé, basé sur OpenPose, surveille les postures des vaches et identifie les changements subtils qui pourraient signaler des douleurs ou des maladies, telles que la boiterie. En analysant des images en continu, l’algorithme génère des alertes pour les agriculteurs, leur permettant d’intervenir avant que la santé de l’animal ne se détériore.
Technologies impliquées : Caméras fixes installées dans les enclos, algorithmes de reconnaissance des postures (OpenPose), et systèmes d’alerte automatisés. Les données sont collectées en continu, analysées en temps réel et utilisées pour suivre la santé des animaux et anticiper des problèmes comme les maladies.
Résultats : Grâce à ce système, les agriculteurs ont pu réduire de 15 % les cas de boiterie parmi le troupeau, ce qui a entraîné une augmentation de 12 % de la production de lait. En plus des bénéfices pour la santé animale, le système a permis de réduire la charge de travail des agriculteurs, qui peuvent désormais se concentrer sur d’autres tâches essentielles.
Irrigation intelligente
Dans les régions où l’eau est une ressource rare, comme la Californie, l’irrigation intelligente est essentielle pour garantir la durabilité des cultures. Les capteurs au sol, combinés à des drones et des algorithmes de vision par ordinateur, permettent de surveiller l’humidité du sol et la santé des plantes en temps réel.
Dans plusieurs exploitations agricoles en Californie, un système d’irrigation intelligente a été mis en place, utilisant des capteurs au sol pour mesurer l’humidité et des drones pour surveiller les champs. L’algorithme, basé sur MobileNet, analyse les images capturées par les drones et détecte les zones stressées en raison du manque d’eau. Ce système déclenche ensuite l’irrigation uniquement lorsque c’est nécessaire, réduisant ainsi le gaspillage d’eau.
Technologies impliquées : Drones avec caméras multispectrales, capteurs d’humidité au sol, et algorithmes d’IA pour l’analyse des images et des données d’humidité. L’ensemble du système est connecté à un réseau centralisé qui permet de contrôler l’irrigation de manière autonome.
Résultats : Ce système a permis de réduire de 25 % la consommation d’eau dans ces fermes tout en augmentant les rendements de 10 %. En outre, la capacité à surveiller en continu la santé des cultures a permis d’anticiper les besoins en eau, améliorant ainsi la résilience des cultures face aux conditions climatiques variables.
Chiffres & Impact
| Technologie | Réduction des pertes de rendement | Réduction de l’utilisation de produits chimiques | Réduction de la consommation d’eau | Amélioration de la santé du bétail |
|---|---|---|---|---|
| Drones et analyse NDVI | 7-15% | 20% | — | — |
| Robots agricoles avec YOLOv4 | — | 30% | — | — |
| Irrigation intelligente avec MobileNet | 10% | — | 25% | — |
| Surveillance du bétail avec OpenPose | — | — | — | 15% |
Conclusion
Ces exemples montrent à quel point l’intelligence artificielle et la vision par ordinateur peuvent transformer les pratiques agricoles et d’élevage. De la surveillance des cultures à la gestion du bétail, ces technologies permettent non seulement d’optimiser les ressources, mais aussi d’améliorer la productivité et la durabilité des exploitations. À mesure que l’IA se démocratise, l’agriculture devient plus efficace, plus respectueuse de l’environnement, et plus résiliente face aux défis climatiques.
