La diffusion des nouvelles technologies promet de révolutionner l’agriculture tricolore
Les outils d’aide à la décision (OAD) sont déjà utilisés par les agriculteurs pour maximiser leurs rendements tout en limitant leurs coûts et leur impact sur l’environnement. L’intelligence artificielle (IA) est cependant amenée à révolutionner la portée et l’efficacité de ces outils, et plus largement la gestion des exploitations et le conseil aux agriculteurs, de l’avis des experts de Xerfi. Des logiciels de deep learning guideront ainsi des robots pour identifier les fruits et légumes mûrs. L’utilisation de l’IA en génomique permettra également de sélectionner des animaux plus résistants aux maladies et de réduire les dépenses en traitements vétérinaires associés. Sans oublier que la computer vision permettra d’ajuster les dosages d’intrants aux besoins réels des cultures, favorisant alors une baisse de l’empreinte carbone des exploitations.
L’agriculture tricolore est confrontée à une pénurie de main-d’œuvre sans précédent, en particulier pour la récolte de fruits et de légumes mais aussi les vendanges. La filière souffre en effet d’un déficit d’attractivité lié à des niveaux de revenus modestes au regard du nombre d’heures travaillées. La pénibilité de certaines tâches est aussi pointée du doigt. Cette situation menace la capacité du secteur agricole à répondre aux enjeux de souveraineté alimentaire du pays.
La robotisation de l’agriculture semble ainsi indispensable pour automatiser les opérations les plus ingrates et intenses en main-d’œuvre. La plupart des solutions sont encore à l’état de prototype. Néanmoins, les progrès en matière d’IA faciliteront la diffusion de ces outils en augmentant leur précision et leur efficacité. Dans le même temps, d’importantes disparités persistent dans la digitalisation des exploitations agricoles françaises.
Le frein du prix
Dans un secteur conservateur tel que l’agriculture, la diffusion des innovations est lente, notamment dans les petites exploitations. À l’image de la mécanisation des engins ou des premiers logiciels de guidage ou d’aide à la décision, nous estimons que le déploiement de l’intelligence artificielle n’y sera que très progressif, notamment dans les petites exploitations agricoles qui composent pourtant l’essentiel du tissu agricole français. Le prix d’achat des matériels derniers cris et des solutions logicielles de pointe reste élevé et limite la possibilité d’un retour sur investissement rapide. Le manque de compétences est un facteur aggravant.
Le prix constitue donc un frein majeur à la démocratisation des outils d’agriculture de précision. Le coût de matériels récents et adaptés mais aussi de robots autonomes varie de 100 000 à 300 000 euros en moyenne. Sans parler des frais de maintenance. En réalité, seules les aides publiques à l’investissement soutiennent aujourd’hui l’achat d’agroéquipements innovants. Un modèle économique reste donc à inventer.
A ce titre, la facturation à la prestation peut être une piste à explorer pour généraliser l’utilisation de ces outils dans les exploitations agricoles, de l’avis des experts de Xerfi. Les coopératives peuvent aussi endosser le rôle d’acteurs clés de la diffusion des nouvelles technologies, à l’instar d’InVivo qui s’est dotée d’une filiale dédiée aux solutions d’agriculture de précision. D’autres optent pour des partenariats ou la croissance externe afin d’étoffer leur offre d’accompagnement de leurs adhérents vers le numérique. Eureden s’est ainsi associée à la start-up suisse Ecorobotix pour déployer un outil de désherbage ultra localisé pour réduire le recours aux herbicides dans les cultures de ses adhérents. A une plus petite échelle, les CUMA (coopératives d’utilisation de matériels agricoles) peuvent permettre d’amortir plus rapidement l’achat de matériels en assurant le déploiement de robots ou d’objets connectés sur un ensemble de parcelles.
A la faveur de la diffusion des nouvelles technologies dans l’agriculture, les leaders du machinisme agricole font évoluer leur modèle économique vers l’économie servicielle. Ils structurent alors leur offre autour de services basés sur l’exploitation des données comme l’application ciblée d’intrants, la surveillance en temps réel des cultures ou encore la prédiction des rendements.
Au-delà de la simple acquisition de matériels, il s’agit en effet pour ces acteurs de miser sur des prestations à forte valeur ajoutée. C’est par exemple le cas de John Deere qui ambitionne de générer 10% de son chiffre d’affaires grâce aux logiciels d’ici 2030. Les grands fournisseurs d’intrants agricoles (BASF, Bayer et Yara) se sont, eux, récemment associés à des géants du numérique pour concevoir une nouvelle génération d’OAD, destinés à l’avant-traitement des parcelles pour moduler les dosages en engrais et pesticides. En offrant des réponses instantanées et personnalisées sous forme de texte, d’images et de vidéos des produits commercialisés par les fournisseurs, l’IA générative est sur le point de révolutionner ces outils
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