Depuis l’émergence de ChatGPT en 2022, l’intelligence artificielle générative s’impose progressivement dans de nombreux secteurs d’activité. L’agriculture n’échappe pas à cette évolution. Automatisation de la veille, assistance à la rédaction, analyse de données, interfaces conversationnelles ou aide à la décision : les premiers cas d’usage se multiplient.
Pour aider les professionnels à mieux comprendre cette transformation, l’Acta, l’Académie d’Agriculture de France et chaire AgroTIC publient un livre blanc consacré aux enjeux, aux principes et aux applications de l’intelligence artificielle générative en agriculture.
Un livre blanc construit à partir des retours d’expérience du terrain
Contrairement à de nombreux travaux centrés sur les perspectives théoriques de l’IA, ce livre blanc s’appuie sur une démarche d’enquête auprès d’acteurs de l’écosystème agricole et numérique français.
Entreprises du numérique agricole, instituts techniques, organismes professionnels, coopératives ou encore éditeurs de logiciels… Au total, ce sont 16 entretiens qui ont été réalisés pour recueillir des retours d’expérience concrets afin d’identifier les usages déjà opérationnels, les bénéfices observés et les questions encore en suspens.
Cette approche permet de proposer un panorama des pratiques réellement déployées ou en cours d’expérimentation dans les filières agricoles.
Des usages de l’intelligence artificielle générative déjà présents dans les filières
L’étude met en évidence une grande diversité d’applications.
Au sein des entreprises agricoles et agroalimentaires, l’IA générative contribue notamment à :
automatiser la veille scientifique, technique ou réglementaire ;
produire des synthèses documentaires ;
faciliter l’accès aux bases de connaissances ;
assister les équipes de développement informatique ;
améliorer la relation client grâce aux agents conversationnels.
Du côté des agriculteurs et des conseillers, les usages concernent notamment :
la simplification de la saisie des données ;
l’utilisation de la reconnaissance vocale sur le terrain ;
l’amélioration de l’ergonomie des outils numériques ;
l’accès facilité aux informations techniques ;
l’aide à la décision fondée sur les données de l’exploitation.
L’un des principaux enseignements du livre blanc est que l’intelligence artificielle générative agit davantage comme un outil d’assistance et de valorisation des connaissances que comme un substitut à l’expertise humaine.
Comprendre les enjeux derrière les promesses technologiques
Si les opportunités sont nombreuses, le livre blanc met également en lumière plusieurs défis majeurs.
Les questions de fiabilité des réponses, de gouvernance des données, de souveraineté numérique, de confidentialité des informations ou encore d’évolution des métiers apparaissent comme des sujets centraux pour le développement de ces technologies dans le secteur agricole.
L’ouvrage invite ainsi à adopter une approche pragmatique et critique, fondée sur l’expérimentation et l’évaluation des usages réels.
6 recommandations pour accompagner le développement de l’IA générative en agriculture
À partir des témoignages recueillis et des analyses réalisées, les auteurs formulent plusieurs recommandations destinées aux acteurs du numérique agricole.
Parmi les principaux leviers identifiés :
1. Renforcer les compétences de tous les publics
La diffusion de l’IA générative passe par la montée en compétences des équipes, des conseillers et des utilisateurs finaux.
2. Partir des besoins concrets du terrain
Ancrer les projets d’IA générative dans les problématiques du terrain afin de garantir leur utilité et leur valeur ajoutée.
3. Oser tester et expérimenter
Les solutions doivent être testées, évaluées et ajustées en continu afin d’identifier leur réelle valeur ajoutée.
4. Adapter les solutions aux données sensibles
Le niveau de sensibilité des données doit guider les arbitrages entre solutions cloud, infrastructures souveraines ou modèles déployés localement.
5. Rendre la connaissance agricole exploitable par les systèmes d’IA générative
Structurer et qualifier les données agricoles afin de garantir la fiabilité et la pertinence des modèles appliqués au secteur.
6. Structurer une offre lisible de services pour les agriculteurs
L’interopérabilité et la complémentarité des outils apparaissent comme des conditions essentielles pour faciliter leur adoption par les agriculteurs.
Télécharger le livre blanc
Le livre blanc Intelligence artificielle générative en agriculture : enjeux, principes et applications propose :
les fondamentaux pour comprendre les technologies de l’IA générative ;
un panorama des applications déjà observées dans les filières agricoles ;
une analyse des opportunités et des limites ;
des recommandations pour accompagner les acteurs du secteur.
Téléchargez gratuitement le livre blanc en remplissant le formulaire ci-dessous.
Se former et comprendre les technologies du numérique agricole
L’Acta propose plusieurs formations dédiées à l’agriculture numérique, à la science des données, à la modélisation et à l’intelligence artificielle afin d’accompagner les professionnels dans l’acquisition de nouvelles compétences.
Pour approfondir ces sujets, découvrez également l’ouvrage Le numérique en agriculture : comprendre les technologies et leurs applications, qui présente les principales technologies mobilisées aujourd’hui dans les exploitations agricoles et les filières.
