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L'IA dans l'agriculture

Comment l'IA dans l'agriculture révolutionne-t-elle l'industrie agricole?

By Rosa Aguiar Catraio / 28 mai 2021

8 novembre 2021
Comment l'IA dans l'agriculture révolutionne-t-elle l'industrie agricole?

L'agriculture ou l'agriculture a toujours été l'activité la plus primitive et la plus vitale au monde. Ces demandes de céréales alimentaires ont toujours augmenté depuis que les humains ont découvert l'agriculture et sont passés d'un mode de vie errant de type chasse-cueillette à celui d'agriculteurs.

Dans le secteur agricole aujourd'hui, plusieurs producteurs alimentaires ont du mal à gérer les menaces et les risques pour leurs cultures contre les ravageurs et autres maladies, qui sont aggravés par le changement climatique, la monoculture et l'utilisation répandue de pesticides. Tous ces éléments s'additionnent et émergent comme un nouveau défi pour les agriculteurs. Comme l'agriculture repose sur les forces de la nature pour la plupart de ses produits et avec l'incertitude de la pluie, la pénurie de main-d'œuvre disponible et le besoin croissant d'un meilleur rendement chaque année ont mis les fermes et les agriculteurs sous une pression extrême. Cela signifie que l'industrie agricole doit se développer massivement dans les années à venir et que l'efficacité de la ferme doit être presque doublée pour que nous puissions atteindre nos objectifs.

Service IA et ML

En gardant tous ces défis à l'esprit, le principal sujet et préoccupation émergents dans le monde aujourd'hui est l'automatisation dans l'industrie agricole. La population augmente énormément et avec cette augmentation, le besoin de nourriture et d'emploi augmente également. Les méthodes conventionnelles utilisées par nos agriculteurs aujourd'hui ne sont pas suffisantes pour répondre à ces exigences. Par conséquent, des méthodes automatisées modernes ont été ajoutées pour rendre les choses plus simples et plus fructueuses. 

L'intelligence artificielle dans le secteur agricole peut être mise en œuvre pour de nombreuses avancées technologiques. Celles-ci couvrent des éléments tels que les services de conseil en intelligence artificielle, l'analyse de données, l'Internet des objets et l'utilisation de caméras et d'autres capteurs, etc. En examinant les différentes sources de données telles que la météo, le sol, les performances des cultures et la température, l'IA en agriculture deviendra suffisamment compétent pour produire de meilleures informations prédictives.

Ces technologies basées sur l'IA peuvent aider le secteur agricole à produire de meilleures récoltes et à améliorer un large éventail de tâches liées à l'agriculture dans l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement alimentaire. Ces nouvelles méthodes ont permis d'augmenter les besoins alimentaires et ont également fourni des opportunités d'emploi à des milliards de personnes dans tout le système. L'utilisation de l'IA dans l'agriculture a révolutionné l'agriculture et a défendu le rendement des cultures contre plusieurs facteurs tels que la croissance démographique, les changements climatiques, les problèmes d'emploi et les problèmes de sécurité alimentaire.

Aussi, lisez: Comment l'IA dans le marketing révolutionne-t-elle l'industrie du marketing

Défis rencontrés par le secteur agricole

Voici quelques-uns des défis majeurs qui existent dans le domaine agricole:

  • Chaque jour qui passe, il devient difficile pour les agriculteurs de prendre des décisions pour préparer le sol, semer les graines et récolter. Comme divers facteurs climatiques tels que la température, les précipitations et l'humidité jouent un rôle vital dans l'agriculture. La pollution et la déforestation croissantes entraînent également des changements climatiques, ce qui devient un défi majeur pour les agriculteurs.
  • Chaque culture a besoin d'une nutrition précise dans le sol. Les trois principaux types de nutriments requis dans le sol sont le phosphore, le potassium et l'azote. La carence de l'un de ces nutriments peut conduire à une mauvaise qualité des cultures.
  • La protection des plantes ou des mauvaises herbes joue également un rôle important. Cela peut entraîner une augmentation des coûts de production et absorber en plus les nutriments du sol, ce qui entraîne une carence nutritionnelle dans le sol, si elle n'est pas contrôlée au bon moment.
  • Malgré un grand nombre de possibilités d'applications dans l'agriculture, il y a encore une perte de connaissance des technologies les plus modernes dans la plupart des pays du monde. 

Aussi, lisez: Comment l'IA dans le secteur de la santé révolutionne-t-elle l'industrie de la santé?

Comment le secteur agricole peut-il bénéficier des solutions basées sur l'IA?

Maintenant, comprenons d'abord le concept d'agriculture de précision et comment il contribue à révolutionner les applications dans le secteur agricole:

L'industrie agricole bénéficie de solutions basées sur l'IA
L'industrie agricole bénéficie de solutions basées sur l'IA
[intégrer l'image]

1) Gérer les défis environnementaux grâce à l'utilisation des prévisions météorologiques

Les informations météorologiques jouent un rôle très nécessaire dans le domaine en évolution de l'agriculture de précision, qui est une pratique agricole qui maintient le contrôle et la précision tout en cultivant les cultures. Divers défis environnementaux tels que le changement climatique et d'autres sont les plus grandes menaces pour la productivité agricole, cependant, les systèmes basés sur l'IA et l'agriculture basée sur les données utilisent une gestion des ressources plus intelligente qui aide les agriculteurs à gérer les changements en fonction des conditions environnementales changeantes.

2) Système de surveillance de la santé des sols et des cultures

À l'aide de solutions émergentes et en installant des capteurs IoT dans le sol agricole, les agriculteurs peuvent instantanément identifier la teneur en humidité du sol et connaître sa composition chimique et sa structure. Ces dispositifs implantés peuvent être configurés pour informer automatiquement les agriculteurs lorsque le niveau d'éléments tels que le potassium, l'azote, le phosphore ou la teneur en humidité dans le sol atteint des valeurs inadéquates. 

La télédétection complétée par le balayage laser 3D est également utile pour fournir des mesures de récolte des terres agricoles, ce qui garantit que les cultures poussent dans des conditions de sol parfaites. Les drones jouent également un rôle très important avec les capteurs et caméras multispectraux professionnels pour détecter et quantifier les problèmes de santé des cultures plus tôt, en fournissant des informations précieuses qui aident à augmenter le rendement et à réduire les coûts des intrants.

Aussi, lisez: Comment l'IA dans l'éducation révolutionne-t-elle l'industrie de l'éducation?

3) Analyse prédictive et agriculture de précision

L'analyse prédictive avec l'utilisation de technologies recueille les informations et les données nécessaires pour prendre des décisions sur la façon de stimuler la production et prendre toutes les mesures correctives pour atteindre l'objectif.

D'autre part, l'agriculture de précision implique une gamme de stratégies et de dispositifs qui permettent aux agriculteurs d'optimiser et d'améliorer la productivité et la qualité des sols. Avec l'utilisation de ces outils, vous pouvez effectuer l'intervention appropriée, au bon endroit, au moment opportun, en répondant aux exigences particulières des différentes cultures et des différentes superficies de terrain avec d'excellents niveaux de précision.

4) Système activé par l'IA pour évaluer les données de la ferme et détecter les ravageurs

Pour chaque culture que les humains cultivent, il y a au moins un insecte ou un ravageur qui désire la manger! Et les fermes produisent des milliers de nombres de points de données chaque jour. Mais les agriculteurs peuvent désormais analyser une variété de choses en temps réel, en incorporant l'IA dans l'agriculture. Ils peuvent installer des capteurs dans leurs champs pour surveiller le moment où les insectes émergent, et les capteurs peuvent comprendre de quel type d'insecte il s'agit. S'il s'agit d'un insecte utile ou neutre, il part et ne fait rien. Mais s'il s'agit d'un bug sérieux ou d'un ravageur nuisible, il transmet les informations au cloud. 

Ainsi, les technologies basées sur l'IA aident les agriculteurs à optimiser la planification pour produire des rendements plus généreux grâce à une utilisation appropriée des ressources, à la gestion des choix de cultures, etc.

5) Agriculture durable avec une irrigation adéquate

La demande croissante de denrées alimentaires a conduit les agriculteurs à augmenter leur rendement par différents moyens, ce qui conduit à un abus des sols. L'augmentation des rendements au fil du temps diminue la qualité de la terre, qui produit un rendement trop faible pour même payer le prix des semences. Il existe plusieurs services fournis par l'IA, tels que FarmShots, qui se concentrent sur l'examen des données agricoles à l'aide de drones et de satellites utilisant l'IA pour identifier les ravageurs, les maladies et la réduction de la nutrition des plantes. L'utilisation de ce logiciel d'IA peut observer et restreindre l'utilisation d'engrais jusqu'à 40 pour cent.

L'irrigation est un processus à forte intensité humaine, qui nécessite environ 70% de l'eau douce disponible. Divers systèmes d'automatisation peuvent désormais tirer parti de l'IA et de l'apprentissage automatique pour analyser la qualité des sols, les modèles météorologiques historiques et le type de culture afin d'aider les agriculteurs à gérer correctement leurs ressources en eau. L'utilisation de solutions IoT cognitives peut aider à une meilleure gestion de l'eau en plantant la bonne culture au moment opportun, en réduisant le gaspillage d'eau et en améliorant les rendements.

Aussi, lisez: Guide en 4 étapes pour le déploiement de modèles de machine learning

Quelle est la portée de l'IA en agriculture?

L'agriculture a été témoin d'une adoption accélérée des algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle à la fois en termes de techniques agricoles de plein champ et de produits agricoles. Aujourd'hui, l'informatique cognitive est devenue une technologie innovante d'intelligence artificielle dans l'agriculture, qui peut expérimenter, apprendre et réagir à diverses situations pour améliorer l'efficacité. L'IA peut également aider les agriculteurs à prédire la demande en analysant des informations telles que les modèles de demande historiques de produits alimentaires, le taux de croissance démographique, les modèles d'aliments de base par région, y compris d'autres données et informations.

La portée de l'IA dans l'agriculture est large et permet de pulvériser à l'aide de capteurs, de désherbage et d'autres moyens installés dans des drones et des robots. Ces technologies aident à économiser l'utilisation excessive de pesticides, d'eau, d'herbicides, préservent la fertilité du sol et contribuent également à l'utilisation efficace de la main-d'œuvre et augmentent la productivité tout en améliorant la qualité. 

Réflexions finales

Ces technologies basées sur l'IA sont aujourd'hui utilisées pour résoudre les objectifs de diverses industries telles que le transport, la finance, la santé et maintenant dans l'agriculture. La mise en œuvre de cette technologie d'IA a transformé le parcours complet de l'alimentation, avec d'énormes avantages. Intelligence artificielle dans l'agriculture aide non seulement les agriculteurs à automatiser leur culture et leur agriculture, mais conduit également à une agriculture précise pour un meilleur rendement des cultures et une meilleure qualité tout en utilisant moins de ressources.

L'IA utilise des techniques modernes qui aident les agriculteurs à observer leurs cultures sans avoir besoin de surveiller personnellement l'intérieur de la ferme. Aujourd'hui, plusieurs entreprises et start-ups attendent avec impatience le développement de l'IA dans l'agriculture. L'IA dans l'agriculture redéfinit le modèle conventionnel de l'agriculture. L'avenir de l'IA dans l'agriculture devient progressif dans le développement d'une transformation globale avec différentes stratégies avancées.

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L'agriculture ou l'agriculture a toujours été l'activité la plus primitive et la plus vitale au monde. Ces demandes de céréales alimentaires ont toujours augmenté depuis que les humains ont découvert l'agriculture et sont passés d'un mode de vie errant de type chasse-cueillette à celui d'agriculteurs.

Dans le secteur agricole aujourd'hui, plusieurs producteurs alimentaires ont du mal à gérer les menaces et les risques pour leurs cultures contre les ravageurs et autres maladies, qui sont aggravés par le changement climatique, la monoculture et l'utilisation répandue de pesticides. Tous ces éléments s'additionnent et émergent comme un nouveau défi pour les agriculteurs. Comme l'agriculture repose sur les forces de la nature pour la plupart de ses produits et avec l'incertitude de la pluie, la pénurie de main-d'œuvre disponible et le besoin croissant d'un meilleur rendement chaque année ont mis les fermes et les agriculteurs sous une pression extrême. Cela signifie que l'industrie agricole doit se développer massivement dans les années à venir et que l'efficacité de la ferme doit être presque doublée pour que nous puissions atteindre nos objectifs.

Service IA et ML

En gardant tous ces défis à l'esprit, le principal sujet et préoccupation émergents dans le monde aujourd'hui est l'automatisation dans l'industrie agricole. La population augmente énormément et avec cette augmentation, le besoin de nourriture et d'emploi augmente également. Les méthodes conventionnelles utilisées par nos agriculteurs aujourd'hui ne sont pas suffisantes pour répondre à ces exigences. Par conséquent, des méthodes automatisées modernes ont été ajoutées pour rendre les choses plus simples et plus fructueuses. 

L'intelligence artificielle dans le secteur agricole peut être mise en œuvre pour de nombreuses avancées technologiques. Celles-ci couvrent des éléments tels que les services de conseil en intelligence artificielle, l'analyse de données, l'Internet des objets et l'utilisation de caméras et d'autres capteurs, etc. En examinant les différentes sources de données telles que la météo, le sol, les performances des cultures et la température, l'IA en agriculture deviendra suffisamment compétent pour produire de meilleures informations prédictives.

Ces technologies basées sur l'IA peuvent aider le secteur agricole à produire de meilleures récoltes et à améliorer un large éventail de tâches liées à l'agriculture dans l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement alimentaire. Ces nouvelles méthodes ont permis d'augmenter les besoins alimentaires et ont également fourni des opportunités d'emploi à des milliards de personnes dans tout le système. L'utilisation de l'IA dans l'agriculture a révolutionné l'agriculture et a défendu le rendement des cultures contre plusieurs facteurs tels que la croissance démographique, les changements climatiques, les problèmes d'emploi et les problèmes de sécurité alimentaire.

Aussi, lisez: Comment l'IA dans le marketing révolutionne-t-elle l'industrie du marketing

Défis rencontrés par le secteur agricole

Voici quelques-uns des défis majeurs qui existent dans le domaine agricole:

  • Chaque jour qui passe, il devient difficile pour les agriculteurs de prendre des décisions pour préparer le sol, semer les graines et récolter. Comme divers facteurs climatiques tels que la température, les précipitations et l'humidité jouent un rôle vital dans l'agriculture. La pollution et la déforestation croissantes entraînent également des changements climatiques, ce qui devient un défi majeur pour les agriculteurs.
  • Chaque culture a besoin d'une nutrition précise dans le sol. Les trois principaux types de nutriments requis dans le sol sont le phosphore, le potassium et l'azote. La carence de l'un de ces nutriments peut conduire à une mauvaise qualité des cultures.
  • La protection des plantes ou des mauvaises herbes joue également un rôle important. Cela peut entraîner une augmentation des coûts de production et absorber en plus les nutriments du sol, ce qui entraîne une carence nutritionnelle dans le sol, si elle n'est pas contrôlée au bon moment.
  • Malgré un grand nombre de possibilités d'applications dans l'agriculture, il y a encore une perte de connaissance des technologies les plus modernes dans la plupart des pays du monde. 

Aussi, lisez: Comment l'IA dans le secteur de la santé révolutionne-t-elle l'industrie de la santé?

Comment le secteur agricole peut-il bénéficier des solutions basées sur l'IA?

Maintenant, comprenons d'abord le concept d'agriculture de précision et comment il contribue à révolutionner les applications dans le secteur agricole:

L'industrie agricole bénéficie de solutions basées sur l'IA
L'industrie agricole bénéficie de solutions basées sur l'IA
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1) Gérer les défis environnementaux grâce à l'utilisation des prévisions météorologiques

Les informations météorologiques jouent un rôle très nécessaire dans le domaine en évolution de l'agriculture de précision, qui est une pratique agricole qui maintient le contrôle et la précision tout en cultivant les cultures. Divers défis environnementaux tels que le changement climatique et d'autres sont les plus grandes menaces pour la productivité agricole, cependant, les systèmes basés sur l'IA et l'agriculture basée sur les données utilisent une gestion des ressources plus intelligente qui aide les agriculteurs à gérer les changements en fonction des conditions environnementales changeantes.

2) Système de surveillance de la santé des sols et des cultures

À l'aide de solutions émergentes et en installant des capteurs IoT dans le sol agricole, les agriculteurs peuvent instantanément identifier la teneur en humidité du sol et connaître sa composition chimique et sa structure. Ces dispositifs implantés peuvent être configurés pour informer automatiquement les agriculteurs lorsque le niveau d'éléments tels que le potassium, l'azote, le phosphore ou la teneur en humidité dans le sol atteint des valeurs inadéquates. 

La télédétection complétée par le balayage laser 3D est également utile pour fournir des mesures de récolte des terres agricoles, ce qui garantit que les cultures poussent dans des conditions de sol parfaites. Les drones jouent également un rôle très important avec les capteurs et caméras multispectraux professionnels pour détecter et quantifier les problèmes de santé des cultures plus tôt, en fournissant des informations précieuses qui aident à augmenter le rendement et à réduire les coûts des intrants.

Aussi, lisez: Comment l'IA dans l'éducation révolutionne-t-elle l'industrie de l'éducation?

3) Analyse prédictive et agriculture de précision

L'analyse prédictive avec l'utilisation de technologies recueille les informations et les données nécessaires pour prendre des décisions sur la façon de stimuler la production et prendre toutes les mesures correctives pour atteindre l'objectif.

D'autre part, l'agriculture de précision implique une gamme de stratégies et de dispositifs qui permettent aux agriculteurs d'optimiser et d'améliorer la productivité et la qualité des sols. Avec l'utilisation de ces outils, vous pouvez effectuer l'intervention appropriée, au bon endroit, au moment opportun, en répondant aux exigences particulières des différentes cultures et des différentes superficies de terrain avec d'excellents niveaux de précision.

4) Système activé par l'IA pour évaluer les données de la ferme et détecter les ravageurs

Pour chaque culture que les humains cultivent, il y a au moins un insecte ou un ravageur qui désire la manger! Et les fermes produisent des milliers de nombres de points de données chaque jour. Mais les agriculteurs peuvent désormais analyser une variété de choses en temps réel, en incorporant l'IA dans l'agriculture. Ils peuvent installer des capteurs dans leurs champs pour surveiller le moment où les insectes émergent, et les capteurs peuvent comprendre de quel type d'insecte il s'agit. S'il s'agit d'un insecte utile ou neutre, il part et ne fait rien. Mais s'il s'agit d'un bug sérieux ou d'un ravageur nuisible, il transmet les informations au cloud. 

Ainsi, les technologies basées sur l'IA aident les agriculteurs à optimiser la planification pour produire des rendements plus généreux grâce à une utilisation appropriée des ressources, à la gestion des choix de cultures, etc.

5) Agriculture durable avec une irrigation adéquate

La demande croissante de denrées alimentaires a conduit les agriculteurs à augmenter leur rendement par différents moyens, ce qui conduit à un abus des sols. L'augmentation des rendements au fil du temps diminue la qualité de la terre, qui produit un rendement trop faible pour même payer le prix des semences. Il existe plusieurs services fournis par l'IA, tels que FarmShots, qui se concentrent sur l'examen des données agricoles à l'aide de drones et de satellites utilisant l'IA pour identifier les ravageurs, les maladies et la réduction de la nutrition des plantes. L'utilisation de ce logiciel d'IA peut observer et restreindre l'utilisation d'engrais jusqu'à 40 pour cent.

L'irrigation est un processus à forte intensité humaine, qui nécessite environ 70% de l'eau douce disponible. Divers systèmes d'automatisation peuvent désormais tirer parti de l'IA et de l'apprentissage automatique pour analyser la qualité des sols, les modèles météorologiques historiques et le type de culture afin d'aider les agriculteurs à gérer correctement leurs ressources en eau. L'utilisation de solutions IoT cognitives peut aider à une meilleure gestion de l'eau en plantant la bonne culture au moment opportun, en réduisant le gaspillage d'eau et en améliorant les rendements.

Aussi, lisez: Guide en 4 étapes pour le déploiement de modèles de machine learning

Quelle est la portée de l'IA en agriculture?

L'agriculture a été témoin d'une adoption accélérée des algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle à la fois en termes de techniques agricoles de plein champ et de produits agricoles. Aujourd'hui, l'informatique cognitive est devenue une technologie innovante d'intelligence artificielle dans l'agriculture, qui peut expérimenter, apprendre et réagir à diverses situations pour améliorer l'efficacité. L'IA peut également aider les agriculteurs à prédire la demande en analysant des informations telles que les modèles de demande historiques de produits alimentaires, le taux de croissance démographique, les modèles d'aliments de base par région, y compris d'autres données et informations.

La portée de l'IA dans l'agriculture est large et permet de pulvériser à l'aide de capteurs, de désherbage et d'autres moyens installés dans des drones et des robots. Ces technologies aident à économiser l'utilisation excessive de pesticides, d'eau, d'herbicides, préservent la fertilité du sol et contribuent également à l'utilisation efficace de la main-d'œuvre et augmentent la productivité tout en améliorant la qualité. 

Réflexions finales

Ces technologies basées sur l'IA sont aujourd'hui utilisées pour résoudre les objectifs de diverses industries telles que le transport, la finance, la santé et maintenant dans l'agriculture. La mise en œuvre de cette technologie d'IA a transformé le parcours complet de l'alimentation, avec d'énormes avantages. Intelligence artificielle dans l'agriculture aide non seulement les agriculteurs à automatiser leur culture et leur agriculture, mais conduit également à une agriculture précise pour un meilleur rendement des cultures et une meilleure qualité tout en utilisant moins de ressources.

L'IA utilise des techniques modernes qui aident les agriculteurs à observer leurs cultures sans avoir besoin de surveiller personnellement l'intérieur de la ferme. Aujourd'hui, plusieurs entreprises et start-ups attendent avec impatience le développement de l'IA dans l'agriculture. L'IA dans l'agriculture redéfinit le modèle conventionnel de l'agriculture. L'avenir de l'IA dans l'agriculture devient progressif dans le développement d'une transformation globale avec différentes stratégies avancées.

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