Blog Comment l'agriculture numérique stimule les rendements et l'efficacité des cultures

L'agriculture numérique nécessite la génération et l'analyse de grandes quantités de données. Les systèmes d'aide à la décision combinent les prévisions météorologiques, les données historiques sur les rendements, les tendances du marché et les informations en temps réel sur les champs pour aider les agriculteurs à prendre des décisions fondées sur des données. Voici quelques exemples importants :

• Analyse prédictive pour prévoir les épidémies de parasites, les besoins d'irrigation et les dates de récolte: Par exemple, en Inde, des start-ups comme CropIn proposent des modèles prédictifs qui aident les petits exploitants agricoles à réduire les pertes de récoltes en anticipant les menaces météorologiques et les maladies.
• Les plateformes en nuage centralisent les données provenant de sources multiples, ce qui permet une gestion complète de l'exploitation. Des plateformes telles que John Deere Operations Center et Climate FieldView fournissent aux agriculteurs des tableaux de bord leur permettant de surveiller et de contrôler tous les aspects de leur exploitation en un seul endroit.
• Les applications mobiles offrent des interfaces conviviales pour surveiller et ajuster les opérations agricoles à distance. En Afrique subsaharienne, des applications comme FarmCrowdy et AgriWallet permettent aux agriculteurs de disposer d'outils numériques accessibles, améliorant ainsi la productivité et l'inclusion financière.

Les outils de DSS aident non seulement à prendre des décisions tactiques, mais contribuent également à la planification stratégique en analysant les tendances à long terme en matière de fertilité des sols, de rendement et de variabilité climatique.

Les drones équipés de caméras multi spectrales et de technologies de télédétection redéfinissent la surveillance des cultures. Ces outils fournissent des images à haute résolution qui révèlent le stress des plantes, les infestations de ravageurs et les carences en nutriments bien avant qu'ils ne soient visibles à l'œil nu. En voici trois exemples :

• Imagerie aérienne qui permet une intervention précoce, réduisant les pertes de récoltes. Par exemple, les vignobles français utilisent des drones pour détecter rapidement les infestations de mildiou, ce qui permet d'éviter la propagation et de minimiser l'utilisation de produits chimiques.
• Les cartes NDVI (indice de végétation par différence normalisée) identifient les zones où les plantes sont en mauvaise santé. Ces informations guident les interventions ciblées telles que le réensemencement, la fertilisation ponctuelle ou l'amélioration du drainage.
• L'imagerie thermique détecte le stress hydrique et les besoins en irrigation. Par exemple, les agriculteurs de la vallée centrale de la Californie utilisent les données thermiques pour programmer avec précision l'irrigation, ce qui permet d'économiser l'eau dans une région sujette à la sécheresse.

L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) révolutionnent la prise de décision dans l'agriculture en analysant de vastes ensembles de données pour révéler des modèles, faire des prédictions et optimiser les interventions en temps réel. Ces technologies sont de plus en plus déployées pour relever des défis agricoles complexes tels que la détection des ravageurs et des maladies, la prévision des rendements et l'adaptation au climat. Voici quelques exemples importants :

• Modélisation prédictive des rendements des cultures: Les modèles pilotés par l'IA utilisent des données climatiques historiques, des images satellite et des données de capteurs sur le terrain pour prévoir les performances des cultures et orienter les décisions de plantation. Par exemple, l'alliance de Bioversity International et du CIAT a développé des modèles d'apprentissage automatique qui intègrent les données relatives au sol, à la météo et à la télédétection pour prédire les rendements de cassava en Afrique. Ces outils aident les agriculteurs à décider quand et où planter pour obtenir un rendement maximal.
• Surveillance des ravageurs et des maladies : En Colombie, l'Alliance de Bioversity International et CIAT a collaboré avec les parties prenantes locales pour créer la plateforme PestDisPlace, qui utilise l'IA et des données géospatiales pour suivre la propagation de ravageurs tels que la chenille légionnaire d'automne. En identifiant rapidement les zones à risque, les agriculteurs et les décideurs politiques peuvent agir de manière préventive, réduisant ainsi les pertes de récoltes.
• Outils d'aide à la décision : L'IA alimente également des plateformes d'aide à la décision qui recommandent des actions spécifiques basées sur des conditions en temps réel. L'un de ces outils de l'Alliance s'appuie sur des données satellitaires et des algorithmes ML pour recommander des variétés de cultures résistantes au climat et des pratiques agricoles adaptées à des microclimats spécifiques en Amérique centrale.
• Diagnostics basés sur des images: Les systèmes d'IA formés sur de vastes ensembles d'images peuvent diagnostiquer les maladies des plantes à partir de photos prises par des smartphones. Ces applications sont particulièrement utiles dans les régions reculées où l'accès aux services de vulgarisation est limité. Une initiative notable de l'Alliance comprend la formation de réseaux neuronaux convolutionnels pour identifier les maladies des haricots, bananes, et cassava avec une grande précision.

Ces applications d'IA permettent de prendre des décisions plus ciblées, opportunes et fondées sur des données, ce qui se traduit par une réduction du gaspillage d'intrants, une minimisation des pertes de récoltes et une amélioration de la productivité. Elles sont particulièrement puissantes lorsqu'elles sont intégrées à des plateformes mobiles, permettant aux petits exploitants agricoles d'accéder à des informations qui étaient auparavant inaccessibles.

L'agriculture intelligente face au climat (AAC) vise à accroître durablement la productivité agricole, à renforcer la résilience face au changement climatique et à réduire les émissions de gaz à effet de serre dans la mesure du possible. L'agriculture numérique joue un rôle essentiel dans la mise en œuvre de la CSA en fournissant les outils nécessaires pour s'adapter, atténuer et répondre aux défis environnementaux en temps réel. Les outils numériques pour l'agriculture intelligente face au climat comprennent :

• Décision adaptative basée sur la météo: Les stations météorologiques IoT et les données satellitaires alimentent des modèles prédictifs qui permettent aux agriculteurs de prendre des décisions éclairées concernant la plantation, l'irrigation et la récolte sur la base de prévisions climatiques à court et à long terme. Ces outils contribuent à atténuer les pertes liées aux événements météorologiques extrêmes tels que les sécheresses, les inondations ou les gelées non saisonnières.
• L'agriculture du carbone et le suivi des émissions: Les plateformes numériques permettent désormais de mesurer et de vérifier la séquestration du carbone dans les sols et la biomasse, ce qui facilite la participation aux marchés des crédits carbone. La télédétection et les outils de modélisation pilotés par l'IA aident à suivre les émissions et la santé des sols, ce qui permet aux agriculteurs d'adopter des pratiques telles que le travail réduit du sol, les cultures de couverture et l'agroforesterie avec des résultats mesurables.
• Efficacité de l'eau et des ressources : Les systèmes d'irrigation numériques (tels que l'irrigation au goutte-à-goutte contrôlée par des capteurs d'humidité du sol) améliorent considérablement l'efficacité de l'utilisation de l'eau. Dans les régions où l'eau est rare, cela est essentiel non seulement pour la productivité, mais aussi pour la durabilité à long terme.
• Diversification des cultures et résilience : Les variétés de semences résistantes au climat, sélectionnées sur la base de données météorologiques et pédologiques spécifiques à un lieu, peuvent être promues par le biais de plateformes de conseil numériques. Par exemple, les services de vulgarisation basés sur la téléphonie mobile peuvent recommander des cultures résistantes à la sécheresse ou des pratiques de culture intercalaire adaptées à des microclimats spécifiques.
• Surveiller la santé des écosystèmes : Les technologies de télédétection et les drones permettent de surveiller l'utilisation des terres, les indicateurs de biodiversité et les services écosystémiques au niveau du paysage. Cela permet de soutenir les pratiques de gestion durable des terres et de veiller à ce que l'agriculture ne se fasse pas au détriment de la dégradation de l'environnement.

L'agriculture numérique intelligente face au climat permet non seulement d'atténuer les effets négatifs du changement climatique, mais aussi de soutenir les objectifs de durabilité à long terme. Elle permet une gestion adaptative, encourage la gestion écologique et favorise la résilience au niveau de l'exploitation et du paysage.