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Surveillance des champs et des sols -

La première application majeure de l'IA dans l'agriculture concerne la surveillance des cultures et des sols. Pour que les cultures se développent correctement, il est crucial que le sol contienne les bons nutriments et que leur croissance soit suivie de près.

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Surveillance des champs et des sols -

Historiquement, cette tâche était manuelle : les agriculteurs vérifiaient eux-mêmes la composition du sol et suivaient l'évolution des cultures en se basant sur leurs propres observations. Cependant, cette méthode manque souvent de précision et d'efficacité.

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Surveillance des champs et des sols -

Avec l'IA, les agriculteurs peuvent désormais utiliser des drones pour collecter des données visuelles et entraîner des modèles de vision par ordinateur qui surveillent de manière intelligente l'état des sols et des cultures.

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Détection des maladies -

L'IA peut aussi être utilisée pour aider les agriculteurs à gérer l'un des aspects les plus imprévisibles de l'agriculture : les insectes et les maladies qui nuisent aux plantes.

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Détection des maladies -

Les parasites et maladies peuvent dévaster les récoltes. Mais grâce à la reconnaissance d'images, leur détection peut maintenant être automatisée.

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Détection des maladies -

Il existe déjà des technologies basées sur des modèles de classification, de détection et de segmentation d'images pour aider les agriculteurs à protéger la santé de leurs plantes.

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Surveillance du bétail -

Évidemment, l'agriculture ne se limite pas aux cultures. De nombreux éleveurs de bétail bénéficient aussi de la technologie IA.

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Surveillance du bétail -

L'une des entreprises leaders dans ce domaine est CattleEye, qui utilise des caméras aériennes et des algorithmes de vision par ordinateur pour surveiller la santé et le comportement du bétail.

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Surveillance du bétail -

Cela présente des avantages évidents : les agriculteurs n'ont plus besoin de se tenir à proximité de leurs animaux pour détecter un grave problème potentiel.

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Traitement optimal -

Jusqu'à présent, nous avons exploré comment l'IA permet de repérer les problèmes dans une exploitation agricole. Mais elle peut aussi être utilisée pour les prévenir.

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Traitement optimal -

En effet, des drones équipés de systèmes de vision artificielle peuvent automatiser la pulvérisation uniforme de pesticides ou d'engrais sur une zone donnée.

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Traitement optimal -

Opérant avec une grande précision, ces drones réduisent significativement le risque de contamination.

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Élimination automatique des mauvaises herbes -

Pour lutter contre les mauvaises herbes, l'IA permet non seulement de les repérer, mais aussi de les éliminer efficacement.

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Élimination automatique des mauvaises herbes -

C'est là qu'intervient BoniRub : un robot agricole qui utilise une caméra et la reconnaissance d'images pour repérer les mauvaises herbes et les éliminer en enfonçant un boulon dans le sol.

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Élimination automatique des mauvaises herbes -

BoniRub apprend à distinguer les mauvaises herbes des cultures en analysant la taille, la forme et la couleur des feuilles, garantissant ainsi l'élimination des mauvaises herbes sans nuire aux cultures de valeur.

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Surveillance aérienne -

L'IA peut également analyser les images capturées par des drones et satellites, permettant ainsi aux agriculteurs de surveiller de vastes exploitations.

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Surveillance aérienne -

Grâce à ces systèmes, les agriculteurs reçoivent des alertes automatiques en cas de problème, sans avoir à observer constamment leurs terres.

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Tri -

Enfin, l'IA peut simplifier la vie des agriculteurs lors du tri des récoltes.

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Tri -

De la même manière que la vision par ordinateur peut repérer des défauts sur les cultures en pleine croissance, elle peut aussi automatiser le tri des produits récoltés, en séparant les bons des mauvais fruits ou légumes avec une grande précision.

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Tri -

De la même manière que la vision par ordinateur peut repérer des défauts sur les cultures en pleine croissance, elle peut aussi automatiser le tri des produits récoltés, en séparant les bons des mauvais fruits ou légumes avec une grande précision.

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Potentiel -

Il est donc évident que l'IA a le potentiel de bouleverser et même de transformer l'industrie agricole au 21ᵉ siècle.

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Potentiel -

L'augmentation de l'accès à la vision par ordinateur pourrait améliorer considérablement l'efficacité, promouvoir la durabilité et améliorer la qualité des produits agricoles.

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Risques -

Cependant, l'introduction massive de l'IA dans l'agriculture n'est pas sans risques.

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Chômage -

D'autre part, il existe des inquiétudes quant à une possible concentration de la propriété des terres, l'IA profitant principalement aux grandes entreprises ou aux exploitants fortunés, au détriment des petites fermes.

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Centralisation -

D'autre part, il existe des inquiétudes quant à une possible concentration de la propriété des terres, l'IA profitant principalement aux grandes entreprises ou aux exploitants fortunés, au détriment des petites fermes.

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Données privées -

Enfin, comme dans toute industrie, des préoccupations relatives à la confidentialité des données émergent à mesure que l'IA collecte de grandes quantités de données agricoles.

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Aller de l'avant -

Que l'on soit pour ou contre, l'IA est sur le point de transformer l'agriculture. Utilisée de manière judicieuse, elle pourrait aider les agriculteurs à faire face aux défis climatiques et environnementaux du 21ᵉ siècle.

Sources : (V7) (Forbes)

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