L’agriculture est peut-être le plus ancien métier de l’humanité, mais elle connaît actuellement une modernisation résolument du 21e siècle. Après avoir suivi pendant des années comment la technologie transforme les industries, j’ai vu l’intelligence artificielle passer de la science-fiction aux stratégies d’entreprise. Maintenant, elle arrive dans nos champs, et le moment ne pourrait être plus crucial.
Les chiffres dressent un tableau préoccupant. L’ONU prévoit que nous devrons nourrir près de 10 milliards de personnes d’ici 2050, nécessitant une augmentation de 70% de la production alimentaire. Parallèlement, les changements climatiques menacent de réduire les rendements dans de nombreuses régions jusqu’à 30% durant la même période, selon les données de l’Institut des ressources mondiales.
C’est la tempête parfaite – plus de bouches à nourrir dans des conditions de culture de plus en plus instables.
« Nous faisons face à des défis sans précédent que l’agriculture traditionnelle n’a simplement pas été conçue pour gérer, » explique Dr. Rashmi Kumar, économiste agricole à l’Université de Guelph. « Les événements météorologiques extrêmes, l’appauvrissement des sols, la rareté de l’eau – ce ne sont plus des problèmes occasionnels. C’est la nouvelle normalité. »
C’est ici que l’intelligence artificielle entre en jeu – non pas comme un gadget technologique tape-à-l’œil, mais comme une bouée de sauvetage potentielle.
Prenons l’exemple de Terramera, une entreprise agrotech basée à Vancouver. Ils ont développé un système d’IA qui analyse des milliers d’échantillons de sol pour recommander des quantités précises d’engrais nécessaires pour des champs spécifiques. Les premiers essais montrent une réduction de 20% de l’utilisation d’engrais tout en maintenant ou même en augmentant les rendements.
« L’ancienne approche était essentiellement des suppositions éclairées, » explique Karn Manhas, fondateur de Terramera. « Les agriculteurs appliquaient à peu près la même quantité d’engrais sur l’ensemble des champs. Notre système crée des cartes centimètre par centimètre montrant exactement quels nutriments sont nécessaires et où. »
Ce type d’agriculture de précision représente seulement une facette de la transformation agricole par l’IA.
Dans la Vallée Centrale de Californie, stressée par la sécheresse, une startup appelée Ceres Imaging utilise l’IA pour analyser des images aériennes, aidant les agriculteurs à détecter des problèmes d’irrigation invisibles à l’œil nu. Leur système a réduit l’utilisation d’eau jusqu’à 15% tout en améliorant la santé des cultures.
Le modèle est clair : faire plus avec moins. Moins d’eau, moins de terres, moins d’engrais, moins de déchets – tout en maintenant ou en augmentant la production.
Mais la véritable révolution pourrait se produire dans la génétique. Des entreprises comme Benson Hill utilisent l’apprentissage automatique pour accélérer la sélection des cultures, identifiant des combinaisons génétiques qui créent des plantes plus résistantes à la sécheresse, aux parasites ou aux maladies. Ce qui prenait autrefois des décennies de sélection peut maintenant se produire en une fraction du temps.
« L’IA nous permet de simuler des milliers de scénarios de sélection avant même de planter une seule graine, » explique Marty Hale, généticien agricole chez Benson Hill. « Nous comprimons essentiellement l’évolution. »
L’impact potentiel dans les pays en développement pourrait être encore plus profond. Prenons l’exemple de l’organisation canadienne Farm Radio International, qui utilise l’IA pour traduire des conseils agricoles dans des dizaines de langues locales à travers l’Afrique. Les agriculteurs peuvent appeler une ligne d’assistance, poser des questions dans leur langue maternelle et recevoir des recommandations de culture personnalisées basées sur leurs conditions spécifiques.
C’est la démocratisation des connaissances agricoles dans des régions où les services de vulgarisation sont limités ou inexistants.
Statistique Canada rapporte que les agriculteurs canadiens ont déjà commencé à adopter ces technologies, avec 29% utilisant une forme d’IA ou d’outils d’agriculture de précision en 2023. Les premiers utilisateurs signalent une réduction moyenne de 8% des coûts d’intrants et une amélioration de 12% des rendements.
Mais l’IA n’est pas une solution miracle. La technologie fait face à d’importants obstacles avant de pouvoir véritablement transformer les systèmes alimentaires mondiaux.
D’abord, il y a la fracture numérique. Alors que les grandes exploitations commerciales des pays riches peuvent se permettre des capteurs et des logiciels sophistiqués, les petits exploitants – qui produisent environ un tiers de la nourriture mondiale – manquent souvent même d’une connectivité internet de base.
« Le risque est que l’IA élargisse les inégalités existantes plutôt que de les réduire, » prévient Sophia Rodriguez, directrice de l’inclusion numérique à l’Institut international de recherche sur les politiques alimentaires. « Nous devons nous assurer que ces technologies atteignent ceux qui en ont le plus besoin. »
Ensuite, il y a le défi des données. Les systèmes d’IA nécessitent d’énormes quantités de données agricoles pour apprendre, mais qui possède ces informations? Lorsque les données du champ d’un agriculteur sont introduites dans un algorithme d’entreprise, qui contrôle les insights générés?
Plusieurs coopératives agricoles canadiennes ont commencé à créer des fiducies de données – des systèmes où les agriculteurs mettent en commun leurs informations tout en maintenant la propriété collective et le contrôle sur leur utilisation.
La préoccupation la plus profonde concerne peut-être la biodiversité. Si les systèmes d’IA optimisent pour les variétés à plus haut rendement de quelques cultures principales, nous risquons d’homogénéiser davantage notre approvisionnement alimentaire – le rendant plus vulnérable aux maladies ou aux changements climatiques.
« Il existe une tension entre l’efficacité et la résilience, » explique Dr. Kumar. « Le système le plus productif n’est pas nécessairement le plus stable. Nous devons nous assurer que l’IA aide à préserver la diversité agricole plutôt que de l’éliminer. »
Malgré ces défis, l’intégration de l’IA dans l’agriculture représente notre meilleur espoir pour nourrir une population croissante sur une planète qui se réchauffe. La Banque du Canada a identifié la technologie agricole comme un secteur d’investissement stratégique, créant un fonds de 250 millions de dollars pour soutenir les startups agrotech canadiennes développant des solutions résilientes au climat.
Malgré toute la complexité des algorithmes d’apprentissage automatique, l’objectif reste remarquablement simple : aider les plantes à mieux pousser en utilisant moins de ressources. Il s’agit d’augmenter la sagesse des générations d’agriculteurs avec une puissance de calcul qu’ils ne pourraient jamais posséder seuls.
En tant que personne qui suit les tendances technologiques depuis des décennies, j’ai appris à séparer la véritable transformation de l’engouement passager. L’IA en agriculture appartient fermement à la première catégorie. Elle ne remplace pas les agriculteurs – elle les dote d’outils pour faire face à des défis que leurs grands-parents n’auraient jamais pu imaginer.
L’ancienne pratique consistant à faire pousser de la nourriture à partir du sol est en train d’être repensée pour une ère de mégadonnées et d’incertitude climatique. Et bien qu’aucune technologie ne puisse garantir la sécurité alimentaire dans un avenir imprévisible, l’IA offre quelque chose d’inestimable : l’adaptation à la vitesse et à l’échelle que le moment exige.
