Robotique et intelligence artificielle dans l'agriculture et la sylviculture

L'agriculture et la sylviculture sont confrontées à des défis importants tels que l'augmentation de la productivité et de la rentabilité, la pénurie de main-d'œuvre, les pressions climatiques et les exigences en matière de durabilité. Dans ce contexte, l'introduction de l'agriculture de précision et de l'agriculture intelligente a révolutionné l’approche de l'agriculture et de la gestion forestière. Ces approches s'appuient fortement sur des technologies de pointe, telles que la robotique et l'intelligence artificielle (IA), afin de permettre des décisions plus précises, fondées sur des données, et de répondre à la complexité des pratiques agricoles et forestières modernes. 

Au cours du séminaire, plusieurs projets ont été mis en avant. L'un des principaux enseignements tirés a été la forte collaboration entre les agriculteurs, les chercheurs et les parties prenantes du secteur, l'accent étant mis sur l'esprit d'entreprise qui est à l'origine de nouveaux modèles commerciaux intégrant des technologies de pointe dans les activités agricoles.

Le Partenariat européen d'innovation agricole (EIP-AGRI) permet de mettre en relation les chercheurs, les agriculteurs, les conseillers et les entreprises et d'accélérer le développement et l'adoption de solutions de pointe, via la transformation numérique.

Quelques exemples de projets : 

Éliminer les mauvaises graines grâce à l'IA : La lutte contre les adventices (mauvaises herbes) est un défi majeur dans l'agriculture biologique, où l'utilisation d'herbicides chimiques n'est pas envisageable, le désherbage manuel est très exigeant en main-d'œuvre et la pression exercée par les adventices affecte la qualité et le rendement des cultures.

Utiliser des semences propres et de haute qualité peut faire partie de la solution, mais bien que la production de semences soit continuellement améliorée, il reste difficile de distinguer les semences de cultures et de graminées des semences de adventices indésirables.

En se concentrant sur le ray-grass, un groupe opérationnel suédois utilise l'IA, l'apprentissage automatique et la technologie des capteurs pour filtrer les graines de mauvaises herbes et les espèces envahissantes. L'analyse basée sur l'IA permet de distinguer les caractéristiques des graines qui ne sont pas visibles à l'œil nu, notamment leur taille, leur forme, leur couleur et leur texture. Cette technologie aide les agriculteurs conventionnels et biologiques à réduire la pression des mauvaises herbes, à diminuer les coûts de main-d'œuvre, à améliorer les rendements et la biodiversité, et à mettre en place des pratiques agricoles plus durables. 

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Traite automatique : outils pour gérer le flux d'informations : Les systèmes de traite robotisée sont de plus en plus utilisés dans les exploitations laitières européennes. Afin d'aider les agriculteurs à améliorer l'efficacité et la durabilité de leurs robots de traite, un groupe opérationnel espagnol développe deux outils décisionnels intelligents pour aider à gérer la grande quantité d'informations générées.

Une application de gestion intelligente combine les informations en temps réel fournies par le robot de traite avec les données existantes sur l'historique de chaque vache dans la salle de traite. Cela permet aux agriculteurs de surveiller la façon dont les vaches s'adaptent au robot et de détecter les premiers signes de problèmes de santé, tels que la boiterie ou la mammite.

Un deuxième outil intègre ces informations dans un programme d'amélioration génétique. Il ajoute des caractéristiques qui aident les agriculteurs à sélectionner les animaux les mieux adaptés à la traite robotisée. Ces informations peuvent être utilisées pour élever la prochaine génération de vaches avec les caractéristiques génomiques appropriées pour une traite efficace tout en garantissant leur santé et leur bien-être.

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PEI Agri – Digitalisation 

Séminaire « Robotique et IA dans l'agriculture et la sylviculture » 

Magazine Agrinnovation n°11 axé sur la robotique, l'IA et les technologies numériques