Agriculture et IA : 2 transformations à suivre dans le secteur

L’avènement des nouvelles technologies touche de plus en plus de secteurs d’activité. L’agriculture est notamment concernée avec l’Intelligence Artificielle qui s’invite dans le secteur. On assiste aujourd’hui à de nombreuses transformations qu’il serait judicieux de suivre de plus près.

Le Deep Learning

Si l’intelligence artificielle est de plus en plus fréquemment associée au secteur de l’agriculture, c’est en grande partie grâce au Deep Learning. Il s’agit d’une approche qui permet l’analyse de certaines données de façon assez précise. De nombreuses catégories d’applications assez pratiques sont nées de ce concept. Elles peuvent notamment vous aider à détecter des adventices ou certaines maladies si vous faites de la production végétale. Pour cela, vous devez être équipés des bons outils. N’hésitez pas à contacter Dilepix, une start-up experte en Deep Learning et vision par ordinateur en agriculture.

Si cela vous intéresse, vous retrouverez également des applications conçues pour mesurer le niveau de santé des plantes de votre exploitation. Ainsi, il vous sera plus facile d’anticiper les risques en termes de rendement et de prendre des mesures appropriées. En règle générale, les applications issues du Deep Learning peuvent être classées en trois catégories que sont :

  • La classification,
  • La détection,
  • La segmentation.

L’idéal si vous ne parvenez pas à identifier vos besoins réels est de vous rapprocher d’un expert qui saura vous orienter afin que vous obteniez de meilleurs rendements.

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Le Machine Learning

On ne peut évoquer l’intelligence artificielle sans aborder certaines notions phare de cette approche. Hormis le Deep Learning, vous retrouverez également le Machine Learning qui peut être traduit en français par « apprentissage automatique ». Pour définir cette branche du vaste champ qu’est l’intelligence artificielle, on dira qu’il s’agit de l’ensemble des méthodes qui permettent à un ordinateur de résoudre seul un problème. L’objectif principal de cette approche est de répondre à des problématiques qui ne pourraient être résolues si vous vous appuyez sur une règle fixe.

Le Machine Learning est une approche qui a donné naissance à différentes catégories d’applications. Parmi les plus utilisées, vous retrouverez la régression, la classification ou encore le clustering. Si la régression permet les prédictions de valeur numérique à partir d’autres valeurs numériques d’entrée, la classification permet l’identification des différentes classes. Le clustering, quant à lui, va se servir des similarités qui peuvent être retrouvées entre plusieurs données afin d’effectuer une classification.

Notez que grâce aux différents algorithmes conçus dans le cadre du Machine Learning, on a pu assister à une certaine évolution du secteur agricole. Il vous est notamment possible, en tant qu’agriculteur, de pratiquer une agriculture de précision. Celle-ci pourra bien évidemment prendre en compte l’hétérogénéité ou encore les données extraites pour chaque parcelle ou pour chaque région. De même, adapter vos actions aux différents écosystèmes que vous rencontrerez ne devrait plus être une tâche impossible à accomplir, notamment grâce à l’intelligence artificielle, .

L’agriculture, compte tenu des nombreuses transformations que peuvent permettre l’intelligence artificielle, a de beaux jours devant elle. Toutefois, il convient que les différents acteurs de ces secteurs travaillent main dans la main.

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