DATA AGRICOLES : DE LA FERME AUX INNOVATIONS DURABLES

traiter

L'enjeu : répondre aux besoins des agriculteurs

Les données agricoles alimentent des modèles d'intelligence artificielle pour une agriculture plus performante et durable.

215

start-up et entreprises référencées en AgriTech et en FoodTech en France

2,5 milliards

d'euros, c'est le marché estimé de l’IA en agriculture en 2025

44%

des agriculteurs utilisent un outil d'aide à la décision

La data et l'IA au service de l'agriculture de précision

Le témoignage de Philippe Cantet, arboriculteur dans les Deux-Sèvres.

“La disponibilité des données, apportée par la numérisation, offre au secteur agricole, notamment, des perspectives prometteuses en matière de vision partagée, d’automatisation et de gestion optimisée des flux.”

Antoine Couret, président d'ALEIA
illustration datas

Pas d'IA sans data

  • Une fois collectées et échangées en toute sécurité, les data sont traitées et analysées afin d’alimenter des modèles et des services innovants.
  • En effet, data et intelligence artificielle se mettent au service des exploitations agricoles pour répondre à des enjeux de plus en plus importants : améliorer la performance économique et le rendement agricole, réduire les intrants et la consommation d’eau, faire évoluer les conditions de travail et réduire la pénibilité, agir en faveur du bien-être animal, etc.
illustration écrous dans le cloud

Pour une agriculture de précision

  • Les algorithmes qui sont déployés aujourd’hui et alimentent les solutions numériques agricoles sont capables de fournir des prédictions et des recommandations et de détecter des anomalies, ce qui permet d’anticiper et de prendre de meilleures décisions, parfois vitales pour la bonne conduite de l’exploitation.
  • Ainsi, l’étude d’une parcelle photographiée sous différents angles ou l’analyse plus macro d’images satellitaires peuvent révéler un problème à gérer selon un timing précis et aider à réduire les intrants.