Quel avenir pour l’agriculture numérique ou smart farming ?

Les smartphones occupent désormais une place importante dans notre société. Ils sont utilisés par un grand nombre de personnes pour réaliser diverses tâches, tant au niveau personnel que dans le cadre pro­fes­sion­nel. C’est le cas lorsqu’il s’agit de Smart Farming, qui permet aux agriculteurs de gérer leurs champs grâce à des capteurs via leurs smartphones. Dans cet article, nous répondrons aux différentes questions que vous pouvez vous poser concernant l’avenir de l’agriculture intelligente et ses bénéfices.

Quels sont les bénéfices de l’agriculture intelligente ?

La culture de la terre date de la nuit des temps. Pour parvenir à produire des ressources alimentaires, l’homme a toujours eu recours à diverses possibilités. Il s’est d’abord servi d’animaux de trait, tels que des bœufs ou des chevaux, pour aider au travail dans les champs, puis a inventé des machines (tracteur, manutention, semoir, etc.) capables de les remplacer. Ce n’est que depuis la fin du XXe siècle qu’une grande évolution dans le milieu agricole à fait son apparition.

À l’heure actuelle, les machines utilisées par les agriculteurs deviennent de plus en plus autonomes. Équipés de GPS, d’objets connectés et de capteurs, les différents équipements des agriculteurs peuvent désormais être contrôlés depuis chez eux, à partir de leur téléphone.

Il en va de même pour la maîtrise de leur récolte, qui peut se faire via des capteurs installés dans les champs. En plus d’offrir une agriculture de précision, le smart farming donne la possibilité aux producteurs de :

  • connaître les besoins de leur production grâce à des détecteurs ancrés dans les sols ;
  • vérifier et prévoir les conditions climatiques (température, pression atmosphérique, force du vent, etc.) ;
  • faire des économies d’eau grâce à un système d’irrigation ;
  • prévenir les maladies grâce aux caractéristiques des plantations et au pourcentage de présence de pesticides ;
  • surveiller la qualité du produit grâce à des capteurs qui indiquent les qualités gustatives des récoltes ;
  • calculer le poids idéal d’engrais nécessaire pour les exploitations.

Les agriculteurs peuvent disposer de plus de temps libre, mais aussi bénéficier d’une meilleure qualité de produits et d’une connaissance approfondie de l’état de leurs champs.

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Quelles sont les perspectives d’avenir pour le smart farming ?

Le smart farming ou agriculture connectée est une innovation qui connait un succès grandissant depuis ces six dernières années. Durant l’année 2020, le programme « Horizon 2020 » a mis en place un projet visant à développer une plateforme numérique regroupant toutes les applications agricoles existant dans tous les États européens.

Le but de cet investissement est de favoriser les échanges numériques inter-européens inhérents aux pratiques de l’agriculture de précision et en particulier aux méthodes d’exploitation performantes. Les enjeux de l’agriculture intelligente sont simples : offrir une meilleure productivité aux agriculteurs, qui pourront, grâce à cette technologie, optimiser les rendements de leurs récoltes et de leur bétail, tout en réduisant considérablement les coûts des matières premières telles que les engrais.

En outre, ces systèmes pourraient potentiellement générer de nouvelles formes de revenus pour les différents acteurs, qu’ils soient éleveurs ou fermiers. En 2025, on comptera quasiment 40 millions de dispositifs d’agriculture intelligente au niveau mondial, qu’il s’agisse d’applications pour les plantes et l’élevage ou de robots et de machines agricoles.

L’IA va être amenée à jouer un rôle encore plus important au service des performances économiques et environnementales des exploitations. Ses récents développements notamment en matière de deep learning et de machine learning devraient permettre d’apporter la pierre qu’il manquait à l’édifice de l’agriculture de précision puisque toutes les données produites par les exploitations agricoles, grâce aux différents capteurs IoT notamment, vont pouvoir nourrir de nombreux algorithmes basés sur les technologies de deep learning et machine learning.

Ces algorithmes permettent aux agriculteurs d’optimiser leur activité quotidienne à travers l’automatisation des robots agricoles, la surveillance en temps réel de leurs cultures et animaux, tout en améliorant leur empreinte écologique.

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