Analyse, veille et prévision : les missions principales de l'IA
L’IA en agriculture est utilisée partout :
L'IA est utilisée dans l'agriculture de précisionune approche moderne et technologique de la production agricole, qui prend en compte l'hétérogénéité au sein d'une même filière. Typiquement, un champ se compose de sections avec différentes caractéristiques du sol (le rapport d'argile, de sable et de limon, la quantité de phosphore, d'azote, de potassium, etc.). Ceci doit être pris en compte lors du semis, de la transformation et de la récolte.
Étant donné que l'agriculture n'est pas un domaine à forte marge et que de nombreux types d'activités peuvent être planifiées de manière non rentable, la capacité à réduire les coûts aide l'entreprise à survivre.
"L'IA est utilisée dans l'agriculture de précision - c'est le nom d'une approche moderne et technologique de la production agricole"
Analyse de sol
Habituellement, pour savoir de quoi est fait le sol, il fautprélever des échantillons dans différentes zones. Pour une exploitation agricole qui gère 10 à 20 000 hectares, cela coûte cher et demande beaucoup de main-d'œuvre. L'IA vient à la rescousse - elle analyse le terrain en première approximation à l'aide d'images de drones ou de satellites, détermine le type de sol, la quantité d'humus qu'il contient et le rapport des différents éléments.
Les principaux fournisseurs d'images satellitaires sont la famille de satellites Sentinel lancée par l'Agence spatiale européenne, le programme américain Landsat et Roscosmos.
Traitement différencié des champs
Si le champ n'est pas uniforme, il est divisé enplusieurs parcelles. Habituellement, l'indice NDVI est utilisé pour cela, qui est calculé à partir d'images de satellites et de drones et vous permet de savoir dans quel état se trouvent les plantes dans différentes parties du champ. A partir de cet indice et d'autres indicateurs, il est possible d'élaborer des cartes de travail différentiel des champs (labours, engrais, traitement aux produits phytosanitaires). Cela permettra d'économiser sur les engrais, les carburants et les lubrifiants et les produits phytosanitaires. L'irrigation différenciée, la pulvérisation des mauvaises herbes et des cultures fonctionnent également.
Les modèles d'IA informent l'agriculteur ou l'agronomelorsque vous avez besoin de planter une culture et de la récolter, appliquez de l'engrais. Habituellement, cela ressemble à un rappel de la nécessité de prendre des mesures, la décision est prise par une personne.
Prévoir l'incidence et l'apparition des ravageurs
L'IA peut prédire l'apparition de maladies etnuisibles dans le champ. Comme base, on utilise soit des données météorologiques (lorsque la ferme ne dispose pas d'équipements spéciaux), soit des informations provenant de capteurs, de caméras et de drones à haute résolution. Une telle analyse détecte les maladies à un stade précoce ou reconnaît les ravageurs avant qu'ils ne se propagent dans le champ et sauve la récolte.
Prévision de récolte
L'IA aide les entreprises à estimer les récoltes futures.Ces informations sont nécessaires pour toute la saison des travaux agricoles, non seulement pour faire des plans, mais aussi pour les corriger en cas de problème. Sur la base de données historiques, des algorithmes peuvent être utilisés pour construire une carte de rendement : elle montrera combien la ferme récoltera de chaque partie du champ, en fonction de ses indicateurs agrochimiques et agrophysiques, du relief. Avec les prochains atterrissages, vous pourrez vous fier à ces données.
"L'IA aide les entreprises à évaluer les récoltes futures"
Identification des zones problématiques
Avec l’IA, vous pouvez identifier les zones problématiques :zones sèches et inondées du champ. Après l’analyse initiale, un agriculteur ou un agronome peut se rendre sur place et mener des recherches en utilisant d’autres méthodes instrumentales. La détection des zones problématiques est utile à des fins d'assurance.
Évaluation de l'attractivité des investissements
Parfois, selon les documents, les champs sont conçus commeterres agricoles, mais en fait longtemps envahies d'arbustes ou d'arbres. Parfois, la terre est utilisée de manière incorrecte et la couche de sol est épuisée - il est alors nécessaire de réhabiliter le sol, ce qui représente un investissement supplémentaire. Sur la base de données historiques et d'images satellites, vous pouvez déterminer l'état du champ et estimer approximativement le montant que vous devez investir pour qu'il commence à générer des bénéfices.
Surveillance et contrôle de l'état
La superficie des terres agricoles inutilisées de la Fédération de Russie est presquesur 44 millions d'hectares. Souvent, les terres sont répertoriées comme terres agricoles, mais à leur place se trouvent des forêts, des bâtiments, des décharges (le nombre de décharges illégales enregistrées fin 2021 en Russie a dépassé 15 000, soit 30% de plus qu'à la fin de 2019). Parfois, l'État subventionne et accorde des subventions pour le développement de l'agriculture dans une certaine zone, mais les bénéficiaires n'utilisent pas la terre.
Contrôlez personnellement tous les processus en envoyantinspecteurs pour chaque champ, sur de gros volumes cela devient impossible. Nous avons besoin d'outils d'automatisation. L'IA vous permet de savoir ce qui se passe sur un terrain particulier et de planifier d'autres actions.
"La superficie des terres agricoles inutilisées dans la Fédération de Russie est de près de 44 millions d'hectares"
Spécificités de l'agriculture en Russie
Le marché russe a quatre caractéristiques qui affectent le niveau d'adoption de l'IA.
Faible numérisation.Le complexe agro-industriel russe compte peupénétration des technologies informatiques. Le ministère de l'Agriculture de Russie a soutenu la numérisation du complexe agro-industriel russe il y a cinq ans, mais seulement 5 % des entreprises du secteur agricole en ont profité. Et ce n'est pas de l'IA, mais des technologies simples comme l'automatisation des rapports.
Les grandes exploitations agricoles ont un niveau de numérisation plus élevé.Ils utilisent plus souvent l'application différenciée des engrais, s'intéressent à la prévision des rendements, surveillent l'état des champs et contrôlent de manière autonome les équipements. Mais même eux utilisent des solutions dispersées qui couvrent un ou deux besoins.
Il existe peu de produits complexes sur le marché russe,qui regroupent toutes les informations et créent un jumeau numérique de l'exploitation agricole, bien que la demande soit forte. Une surveillance complète des conditions du sol augmente la productivité des cultures agricoles d'au moins 20 %.
Fragmentation de ces entreprises agricoles.Une autre caractéristique du marché russe - il n'y a pasformats de données et protocoles communs pour leur transmission. De ce fait, les informations pour l'IA sont stockées sous une forme fragmentée et sont difficiles à analyser. Parfois, des informations importantes ne sont pas du tout disponibles par voie électronique.
Il existe peu d'équipements de notre propre production.Avant l'imposition de sanctions en Russie, ils utilisaientTechnologie occidentale - par exemple, la société américaine John Deere. Pour sa maintenance, des pièces de rechange importées sont nécessaires et le micrologiciel ne peut être remplacé que dans les salons de service officiels. En raison du fait que l'entreprise a cessé ses activités en Russie, il sera bientôt impossible d'utiliser leurs machines.
Il existe des fabricants nationaux dans le pays"hardware" et software pour le complexe agro-industriel. Par exemple, la société Cognitive Pilot, qui développe des systèmes de contrôle "intelligents" haut de gamme pour les machines agricoles. Mais pour faire évoluer ces solutions et augmenter le nombre d'équipements assemblés dans le pays avec des modules russes installés, il faut du temps.
Difficultés avec la reconversion des spécialistes.De nombreux agriculteurs et agronomes se renseignent sur la nature exactel'agriculture qu'après des cours de remise à niveau. Les spécialistes peuvent stocker des informations sur leurs domaines sur papier ou dans leur tête, plutôt que dans un système d'information. Lorsqu'une personne prend sa retraite ou déménage dans une autre entreprise agricole, cette connaissance doit être restaurée à partir de zéro. Dans le même temps, l'âge moyen d'un agriculteur dans le monde est de 55 ans, cette situation correspond à peu près à la réalité russe (bien qu'elle soit en baisse). Certains sont prêts à se recycler, mais beaucoup n'acceptent pas de nouvelles formations ou n'ont pas les moyens de poursuivre leurs études.
Malgré toutes les difficultés, les perspectives deL'agriculture russe est bonne, car la Russie possède d'énormes ressources foncières. La superficie du fonds foncier de la Fédération de Russie dépassait 1,7 milliard d'hectares, dont environ 22% de terres agricoles. La question est que ces terres doivent être correctement cultivées - et l'intelligence artificielle y contribuera.
"Beaucoup d'agriculteurs et d'agronomes n'apprennent l'agriculture de précision qu'après des formations avancées"
L'IA à la place ou avec une personne
Les experts débattent depuis des années pour savoir si l'IA peutremplacer une personne. Bien sûr, cela aidera les moyennes et grandes entreprises à prendre des décisions et à économiser de l'argent grâce au traitement d'énormes quantités d'informations, à la visualisation des résultats, aux recommandations de qualité et aux analyses. Mais jusqu'à présent, aucun produit sur le marché ne fait confiance à l'IA pour l'évaluation d'experts, la définition d'objectifs, la planification et le contrôle des tâches.
Il y a des problèmes dans le domaine juridique:il est nécessaire de former un cadre législatif pour réglementer les activités utilisant l'IA, afin de déterminer qui sera responsable de ses erreurs. Et une personne n'est pas psychologiquement prête à abandonner le contrôle de la technologie.
Mais de nouveaux métiers apparaîtront, le travail changera etdevenir plus intelligent. D'ici 2025, 97 millions de nouveaux emplois seront créés parce que les gens, les machines et les algorithmes travailleront de plus en plus ensemble, prédit le Forum économique mondial. Avec le développement de la technologie, il y aura un besoin de personnel plus qualifié avec des compétences numériques.
L'industrie agricole va partiellement changeraux bureaux dans les villes, d'où ils géreront ce qui se passe dans les champs. Les opérations de routine sont automatisées, mais la personne de la chaîne décisionnelle ne va nulle part.
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