L'IA : nouvelle révolution agricole en marche
L’intelligence artificielle entre progressivement dans la vie des exploitations agricoles. Elle s’annonce comme un allié précieux pour façonner l’agriculture de demain, mais l’agriculteur devra rester maître de ses décisions.
L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée dans de nombreux domaines et secteurs d’activité, y compris dans notre vie quotidienne, et l’agriculture n’échappe pas à la règle. Les utilisations en agriculture des outils de l’IA se multiplient et entrent progressivement dans la vie des exploitations agricoles, comme dans celles des organisations et sociétés qui gravitent autour. « En France, environ 18 % des exploitations agricoles utilisent déjà des solutions basées sur l’IA, un chiffre qui pourrait doubler d’ici 2030 grâce aux subventions et à l’essor de l’agriculture connectée », estime Isagri. Néanmoins, il existe des disparités significatives entre les différentes filières agricoles : les grandes cultures et l’élevage laitier semblent les plus avancés dans l’adoption de ces technologies, en revanche, les filières fruits et légumes, l’élevage allaitant et les plus petites filières seraient plus en retrait. Pour le Conseil général de l’alimentation, de l’agriculture et des espaces ruraux (CGAAER), qui vient de publier un rapport sur l’intelligence artificielle au service de l’agriculture : « L’IA constitue une opportunité stratégique pour l’agriculture en France, en particulier dans le contexte de renouvellement des générations dans la décennie à venir. Elle peut participer à relever les défis majeurs de la transition agroécologique et de l’adaptation au changement climatique, renforcer la performance économique des exploitations agricoles et des filières. Enfin, elle est porteuse de moyens d’action opérationnels pour simplifier fortement la charge administrative dans les exploitations ». L’IA est perçue comme un levier stratégique face aux profondes mutations de l’agriculture.
Utilisations déjà réelles
Déjà aujourd’hui, l’IA trouve des applications de plus en plus variées dans le secteur agricole. Elle est, par exemple, très utilisée pour la surveillance des cultures et des élevages (maturité des plantes, détection de maladies, surveillance de la santé ou du bien-être des animaux) ; pour l’optimisation de la production (prédiction des rendements, gestion de l’irrigation ou de la fertilisation) ; pour l’automatisation et la robotisation des tâches (cueillette robotisée des fruits ; désherbage automatisé ; traite des animaux…). Selon les spécialistes, l’utilisation de l’IA en agriculture permettrait de réduire de 30 % le coût des intrants grâce à une meilleure optimisation des traitements ; de réduire de 20 % les pertes grâce à l’analyse prédictive, d’augmenter les rendements grâce aux outils d’analyse des sols et de gestion des cultures ou encore de réduire de 40 % l’impact environnemental des exploitations via une gestion optimisée des ressources.
Des projets en cours
L’IA marque une nouvelle ère pour l’agriculture et les évolutions et avancées technologiques en la matière offrent des perspectives prometteuses et des solutions de plus en plus performantes pour faciliter le quotidien des agriculteurs et les aider à relever les défis auxquels ils sont confrontés. Le chercheur Samuel Soubeyrand de l’Inrae confirme que l’IA peut être décisive dans la détection de certaines bactéries comme Xylella fastidiosa. « Via des drones autonomes, guidés par une IA et alimentant celle-ci en retour, on peut imaginer scruter avec précision et efficacité l’état sanitaire des cultures d’une exploitation et de son environnement, repérant une maladie à des stades ultra-précoces », explique-t-il. Concernant X. fastidiosa, cette détection ultra-précoce serait décisive, car il faut arracher les plantes infectées le plus tôt possible pour empêcher la dissémination de la bactérie. L’école Hectar, de son côté, travaille au développement d’un chatbot basé sur l’intelligence artificielle. L’outil vise à « automatiser et optimiser la gestion des tâches administratives des agriculteurs. En moyenne, un agriculteur consacre neuf heures par semaine aux démarches administratives », rappelle l’équipe d’Hectar. Une charge conséquente que l’innovation entend alléger. Un autre projet porteur d’espoir pour favoriser l’innovation agroécologique, le projet Twinfarms, lancé en février 2025, copiloté par l’Inrae et l’Inria. En 4 ans, l’objectif de Twinfarms est de déployer neuf démonstrateurs de jumeaux numériques qui seront évalués sur leur valeur ajoutée pour assister les choix tactiques ou stratégiques dans un contexte de transition agroécologique. Un jumeau numérique agricole consiste en une représentation virtuelle d’un système agricole réel qui simule en temps réel les interactions complexes de ces systèmes avec leur environnement grâce à des capteurs et des données externes (météorologiques, de sol, de culture, etc.) pour permettre d’adopter des pratiques plus durables. Dans le domaine de l’élevage, Charlotte Gaillard et Olivier Martin, chercheurs à l’Inrae, sont co-porteurs d’un autre projet de jumeau numérique fondé sur le simulateur inSiliCow. Cet atelier laitier virtuel est destiné à piloter un élevage réel de vaches laitières. « On peut notamment prédire la production de lait et sa composition pour la lactation suivante, selon différents scénarios d’alimentation », détaille Charlotte Gaillard. La ferme virtuelle devient ainsi un outil d’aide à la décision pour l’éleveur pour améliorer les performances économiques, sociales et environnementales de son élevage. L’intégration de l’IA dans les pratiques agricoles peut rendre de nombreux services et façonner l’agriculture du futur. Mais encore faut-il que les agriculteurs s’approprient et investissent dans ces nouveaux outils. Encore faut-il aussi qu’ils bénéficient d’une bonne connectivité. Enfin, au-delà des enjeux techniques, il subsiste toujours les questions de la propriété et de la protection des données.
La condition de l'accès au réseau
L’IA s’impose progressivement dans les exploitations agricoles. Mais ces usages reposent sur un socle incontournable : l’accès à un réseau Internet et mobile fiable. Selon l’Autorité de régulation des communications électroniques, des postes et de la distribution de la presse (Arcep), chargée de réguler les réseaux de télécommunications en France, le déploiement de la fibre optique atteint un taux de couverture de 93,5 % au 30 septembre 2025. Sur les 45 millions de locaux recensés au niveau national, plus de 42 millions sont raccordables à la fibre optique, tandis que près de 3 millions restent à rendre raccordables. Sur le volet mobile, toujours selon l’Arcep, la couverture 4G est aujourd’hui très étendue et le déploiement de la 5G progresse avec plusieurs dizaines de milliers de sites ouverts commercialement. Pour autant l’écart entre zones urbaines et zones rurales persiste dans l’accès à des réseaux de qualité. Selon un rapport de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), la performance des réseaux (vitesse, stabilité, latence) reste nettement inférieure dans les zones rurales comparées aux zones urbaines, ce qui nuit à des usages exigeants en données comme les applications d’intelligence artificielle. En France, des données parlementaires confirment que la qualité de l’Internet mobile est plus faible en zones rurales qu’en zones denses. Une part non négligeable des zones rurales n’atteint pas encore le seuil du « bon haut débit » (8 Mbit/s), condition nécessaire à de nombreux services numériques avancés. Pour un agriculteur, l’impact se traduit par des difficultés à utiliser des outils dépendants d’une connexion fiable. Les robots d’ensilage ou de traite automatisée nécessitent une latence faible et un débit constant pour fonctionner efficacement. Sans cela, l’IA embarquée ou connectée ne peut pas garantir des décisions en temps réel. Les systèmes de capteurs au champ (météo locale, humidité des sols, santé des cultures) exigent des transferts réguliers de données, difficilement réalisables avec des débits instables. L’IA dans les outils d’optimisation des intrants ou de prévision des rendements repose sur des échanges de données volumineuses avec des serveurs distants. Une connexion insuffisante peut rendre ces services inefficaces ou indisponibles.