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L'utilisation de l'IA dans l'agriculture résout l'insécurité alimentaire

Utilisation de l'IA dans l'agriculture
L'intelligence artificielle (IA) fait référence aux systèmes informatiques qui peuvent effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement des humains, y compris la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la traduction linguistique. Le développement de l'IA a explosé au cours des dernières années et les industries commencent à adopter de tels systèmes pour augmenter la productivité et relever les défis de la croissance.

Le secteur agricole est une industrie qui bénéficie de la mise en œuvre de la technologie de l'IA, et les gens discutent et appliquent chaque jour de nouvelles applications pour cette technologie. Plusieurs entreprises, comme IBM, la FAO et Microsoft, développent des formes d'IA qui promeuvent des moyens durables de parvenir à la sécurité alimentaire et nutritionnelle. Actuellement, il existe trois applications principales de l'utilisation de l'IA en agriculture.

Présenter les applications de l'IA en agriculture

  1. Robots agricoles – Certains utilisent des robots pour effectuer des tâches agricoles essentielles et chronophages à un rythme plus rapide. Par exemple, les robots peuvent récolter les produits à un rythme plus rapide que les ouvriers humains avec un travail physique considérablement réduit. Une entreprise qui crée de tels robots est Harvest CROO Robotics. Le développement le plus récent de la société est un robot qui cueille et emballe les fraises; il peut récolter huit acres de baies par jour et remplacer 30 ouvriers humains par machine. En utilisant ces robots, les entreprises peuvent améliorer leur productivité et augmenter leur rendement.
  2. Surveillance des cultures et des sols – À l'aide de la reconnaissance d'image, l'IA peut utiliser des caméras pour analyser la qualité du sol et identifier les éventuels défauts et carences en nutriments. La startup technologique PEAT a fait des progrès dans le domaine de l'IA de surveillance des sols dans le développement de Plantix, une application d'apprentissage en profondeur qui corrèle les modèles de feuillage avec les défauts du sol, les maladies ou les ravageurs des plantes. Cette application permet aux agriculteurs d'identifier rapidement les problèmes de qualité du sol, leur permettant de résoudre les problèmes avant que la culture ne subisse des dommages.
  3. Analyses prédictives – Ces systèmes d'IA analysent les données pour faire des prédictions sur les résultats futurs. En agriculture, l'analyse prédictive peut améliorer les recommandations du marché, la modélisation des ravageurs et les prévisions de rendement des cultures. Ces informations précieuses fournissent aux agriculteurs une plus grande certitude quant aux résultats de leurs produits tout en réduisant les ressources qu'ils perdent en raison de circonstances imprévues. Precision Farming est une entreprise qui utilise les données des satellites et des drones, telles que la température, les précipitations et le rayonnement solaire, pour prédire les conditions météorologiques et la nutrition des plantes.

Œuvrer pour un développement durable

L'utilisation de l'IA dans l'agriculture permet aux agriculteurs d'être plus précis dans leurs cultures, produisant un rendement et une qualité plus élevés. Les robots agricoles optimisent l'activité humaine et améliorent les conditions de travail des agriculteurs, tandis que les systèmes de surveillance des cultures et des sols et d'analyse prédictive permettent aux agriculteurs d'utiliser les ressources plus efficacement. Cela favorise la durabilité dans l'agriculture, car des résultats de production plus réussis amènent les agriculteurs à gaspiller moins de ressources.

Ces systèmes d'IA contribuent grandement à la conservation des sols et de l'eau. Le système d'indice de stress agricole (ASIS), un indicateur mis au point par la FAO, est un ordinateur qui utilise la technologie des satellites pour surveiller les zones très sensibles à la sécheresse et au stress hydrique. La sécheresse est la catastrophe naturelle la plus dommageable pour les moyens de subsistance, en particulier dans les pays en développement. Par conséquent, prévoir et traiter les conditions de sécheresse avant qu'elles ne causent des dommages à grande échelle non seulement permet de conserver l'eau en cas de besoin, mais protège les moyens d'existence humains. Cela signifie que davantage d'agriculteurs, en particulier dans les pays en développement, auront les moyens de subvenir à leurs besoins et à ceux de leur famille.

Lutter contre l'insécurité alimentaire

Avant la propagation du COVID-19, 135 millions de personnes étaient aux prises avec l'insécurité alimentaire. Aujourd'hui, la pandémie a exacerbé ce problème affectant les rendements agricoles et les moyens de subsistance. La pandémie a touché les régions qui dépendent normalement des importations pour soutenir leurs populations, notamment l'Afrique et les États insulaires.

Par conséquent, l'utilisation de l'IA dans l'agriculture dans ces régions peut faire une différence significative pour les populations qui sont peut-être déjà en difficulté. Le portail WaPOR de la FAO surveille l’utilisation de l’eau grâce à des données dérivées par télédétection sur l’Afrique, ce qui permet d’évaluer la productivité de l’eau et des terres. Économiser des ressources précieuses fait une différence cruciale pour les pays qui doivent s'appuyer davantage sur les matériaux nationaux en raison des circonstances actuelles.

En outre, le Programme alimentaire mondial (PAM) des Nations Unies met en place une unité de suivi qui collecte des données pour étendre le suivi à distance de la sécurité alimentaire à 40 pays. La carte identifie rapidement les urgences en matière de sécurité alimentaire et permet une réponse rapide, aidant les humanitaires à prendre des décisions fondées sur des preuves sur la manière et le lieu de lutter contre l'insécurité alimentaire qui pourrait nuire à une population. En réduisant le temps nécessaire aux populations pour résoudre ces problèmes, le PAM est en mesure de remédier à l'insécurité alimentaire dans un plus grand nombre de régions en un laps de temps plus court et de les empêcher de dégénérer en situations de malnutrition.

Avec tous les progrès déjà réalisés dans l'IA et ses applications, il est facile d'oublier que la technologie est nouvelle et possède un vaste potentiel inexploité. À mesure que l'industrie continue de se développer, l'agriculture se développera à mesure que l'utilisation de l'IA dans l'agriculture résoudra davantage de problèmes mettant en cause un rendement, une durabilité et une sécurité alimentaire accrus.

– Natasha Cornelissen
Photo: Flickr

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