L'agriculture d'aujourd'hui utilise notamment des robots, des capteurs de température et d'humidité, des images aériennes et la technologie GPS, ce qui a déjà rendu l'agriculture plus rentable, plus efficace, plus sûre et plus respectueuse de l'environnement en se concentrant sur :

• Les tâches répétitives
• La collecte de données

• Les capteurs sont utilisés pour la collecte de données sur le sol, la gestion de l'eau, la croissance des plantes, les conditions climatiques, etc.

• La prévoyance

• Pour une variété de situations, des instruments de prévision agricoles sont déjà très efficaces.

Demain, les agricultures vont utiliser massivement les appareils mobiles, le cloud computing, les plates-formes IoT, l'intelligence artificielle, les robots, les drones, les capteurs intelligents, l'impression 3D, la réalité augmentée, l'informatique portable, les technologies de localisation, l'analyse des mégadonnées, des algorithmes très complexes, la Blockchain, l'energy harvesting, l'authentification et la détection des fraudes, la relation avec le client final ainsi que des interfaces pour l'interaction homme-machine. L'objectif est d'optimiser les rendements des cultures et réduire les déchets.

Une agriculture de précision

L'innovation la plus importante sera l'agriculture de précision. Il s'agit de contrôler les cultures à l'aide de systèmes de commande et de contrôle à distance, des machines autonomes, etc. pour obtenir des données précises pour améliorer et augmenter la qualité et la quantité de production avec un coût possible le plus bas. L'objectif est de faire plus, de meilleure qualité, à moindre coût et, surtout, avec moins de ressources.

Par exemple, des capteurs à distance placés dans les champs permettent aux agriculteurs d'obtenir des informations détaillées telles que l'acidité, la température et l'humidité du sol, qui peuvent permettre de prédire les conditions météorologiques pour les jours et les semaines à venir.

L'agriculture de précision va permettre de prendre les meilleures décisions, ce qui signifie logiquement la meilleure production agricole, en plus de la collecte et de l'analyse des données. Tout sera anticipé, piloté, mesuré et en interaction permanente avec tous les acteurs d'une marketplace qui rassemble tous les acteurs impliqués dans les la chaîne de production, de distribution et de commercialisation des produits agricoles.

La vigne est un bon exemple de l'agriculture de précision. Les quantités de produits dispersés ont été divisées par 4 grâce à la précision des pulvérisateurs. La vie des sols reprend progressivement. Cela suppose des investissements significatifs, et des coûts de main d'œuvre supplémentaires que les robots et l'intelligence artificielle permettront d'effacer progressivement.

Voici quelques exemples de l'impact des innovations digitales dans l'agriculture :

La connectivité

D'après une étude de McKinsey, les données et la connectivité dans l'agriculture pourraient ajouter 500 milliards de dollars de valeur supplémentaire au produit intérieur brut mondial d'ici 2030.

Par exemple :

• L'agriculture intelligente et l'agriculture de précision dépendent fortement des appareils IoT pour prendre en charge la communication entre les données du terrain et les appareils intelligents utilisés pour la gestion de l'exploitation.
• Les agriculteurs pourront mettre en œuvre une large gamme de technologies capables de fonctionner en tandem, telles que des applications mobiles, des équipements automatisés, des drones, des capteurs et la transmission de données.
• Une communication bidirectionnelle plus rapide et opérations de terrain plus précises en partageant les données plus rapidement et plus efficacement.
• Une capacité à prendre de meilleures décisions plus rapidement tout en améliorant les performances de la machine pour une productivité, une efficacité et des rendements accrus.

Les drones

L'utilisation de drones va permettre de créer des cartes électroniques des champs en temps réel, de surveiller rapidement l'état des cultures, de surveiller les performances des travaux sur le terrain, de prévoir les rendements des cultures et d'effectuer une surveillance environnementale des terres.

Les cartes d'occupation du sol seront utilisées pour évaluer l'état de l'environnement et surveiller l'utilisation des terres. L'objectif est d'augmenter les rendements, d'améliorer les propriétés agrochimiques du sol, de réduire les coûts financiers grâce à l'utilisation optimale des semences, des engrais, des produits phytosanitaires et du carburant.

Par exemples, les drones vont permettre :

• L'identification des plantes déficientes en azote, qui pousseront plus lentement et auront donc besoin d'un apport de ce nutriment.
• L'identification des plantes qui souffrent d'une maladie ou qui ont besoin d'irrigation.
• La détection des mauvaises herbes résistantes aux herbicides présentes dans les champs.

Les robots

L'objectif des robots agricoles est de stimuler la production telle que la récolte et le dépistage.

Par exemple :

• Plantation en pépinière
• Semis de cultures
• Surveillance et analyse des cultures
• Fertilisation et irrigation
• Désherbage et pulvérisation des cultures
• Éclaircissage et taille
• Tracteurs autonomes
• Traite
• Etc.

On va voir de plus en plus de robots plus petits qui pourront travailler dans des conditions de sol empêchant l'utilisation de machinerie lourde et de travailler en permanence en « essaims » de manière coordonnée, jour et nuit.

La robotique dans l'agriculture représente un marché mondial de plus de 5 milliards de dollars et devrait doubler au cours des cinq prochaines années.

L'IoT et les capteurs

D'ici 2050, une ferme normale devrait produire 4,1 millions de points de données chaque jour.

L'explosion des appareils IoT dans d'autres industries (46 milliards d'appareils sont connectés) pourrait pâlir par rapport aux opportunités représentées dans l'agriculture, déjà un marché de 11,4 milliards de dollars .

Ces dispositifs peuvent être constitués de plusieurs capteurs qui examinent par exemple en parallèle plusieurs paramètres influençant le développement des plantes (humidité du sol, température ou conductivité électrique du sol) et les données permettent de surveiller en temps réel l'état des plantes et de prédire quand l'irrigation ou la fertilisation ou l'utilisation d'un pesticide seront nécessaires dans certaines zones.

L'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle sera utilisée massivement dans l'agriculture pour automatiser les opérations, réduire les risques et rendre l'agriculture plus facile et plus efficace.

Par exemple, l'IA est sera de plus en plus utilisée pour :

• identifier les graines réagissant aux conditions climatiques.
• fournir des conseils et des recommandations variées.
• prédire les conditions météorologiques et d'autres circonstances agricoles, telles que la qualité des terres, les eaux souterraines, le cycle de culture et les attaques de ravageurs, entre autres.
• « former » les robots en « numérisant » de nombreuses cultures dans différentes circonstances, ou à analyser des dizaines de milliers d'images représentant les cibles, par ex. cultures et mauvaises herbes. Les informations sont ensuite automatiquement analysées par des réseaux de neurones puis utilisées pour programmer des robots pour traiter chaque plante et chaque parcelle de sol selon le « deep learning ».

Notons aussi que les réseaux de neurones seront de plus en plus utilisés dans l'agriculture pour reconnaître des relations entre des images grâce à un processus qui imite le fonctionnement du cerveau humain.

Les nanotechnologies

Les nanocapteurs sont devenus une technologie innovante qui a plusieurs applications dans les secteurs agricole et forestier :

• L'utilisation des nanomatériaux dans l'agriculture peut aider à réduire les coûts et les efforts dans l'agriculture de précision menant à des systèmes agricoles innovants.
• Les nanocapteurs peuvent être utilisés pour surveiller les conditions du sol, la santé du sol, la carence en nutriments du sol, la croissance des cultures, les maladies des plantes, l'estimation des produits agrochimiques dans le sol, la toxicité des produits chimiques pour assurer la santé du sol et des plantes.

La gamification de l'agriculture

La capacité de la VR à enseigner aux étudiants le fonctionnement interne des animaux (sans vivisection) et la croissance des plantes - ou simplement à pouvoir visiter des fermes - est une opportunité extraordinaire pour les étudiants et les consommateurs de s'engager avec l'élevage.

La formation virtuelle recrée un véritable environnement de travail. Un employé peut effectuer le traitement du champ avant la plantation ou la récolte. Il ou elle exécute les scénarios donnés et reçoit un certain nombre de points. Une fois la tâche terminée, les points sont additionnés et l'employé obtient une note de qualification. Si quelque chose ne fonctionne pas dès le premier essai, vous pouvez toujours « rejouer ».

La Blockchain

Grâce à des solutions basées sur des contrats intelligents, chaque transaction peut être écrite dans une blockchain, garantissant ainsi la légitimité et l'origine de chaque transaction. Cela évitera d'éventuelles fraudes sur la qualité des produits.

Avec le système blockchain, les agriculteurs accèdent facilement à des sources de financement et à des lieux de négociation pour commercialiser leurs produits à des prix équitables. Cet écosystème améliorera les revenus des agriculteurs. À partir des produits agroalimentaires entreposés dans la chaîne de valeur, la technologie blockchain peut être utilisée pour surveiller le système à une structure rentable et fiable.

En conclusion, Bertrand Weisgerber, propriétaire du château La Peyruche, domaine bio en Bordelais, résume très bien l'enjeu majeur de la numérisation de l'agriculture : « L'agriculture de demain doit s'inspirer des tendances que l'on constate déjà dans la viticulture, notamment l'accent mis sur la relation avec le consommateur final, qui peut désormais suivre quotidiennement, via les réseaux sociaux, les différentes phases de la culture de la vigne et du processus de vinification. De même, les technologies propres à l'agriculture de précision contribuent fortement à l'amélioration de la qualité des vins, en préservant les terroirs tout en permettant la reconstitution de la biodiversité ».