par Sandrine Guilloux (IGE 2018)
L’agriculture est en profonde mutation. Depuis près de 15 ans, le secteur souffre d’une réduction drastique du nombre d’actifs. Les exploitations se mutualisent et deviennent de plus en plus grosses, vidant nos campagnes des petites exploitations qui ne parviennent plus à survivre dans un marché mondial et très concurrentiel. La pénibilité du métier, induite par les efforts physiques, de longues journées de travail, peu de vacances et l’isolement, participe à ce phénomène. Pour rappel, en 1955, la France comptait 2,3 thousands and thousands d’exploitations agricoles. En 2013, elles ne sont plus que 450 000, soit 5 fois moins en à peine 60 ans[1]. Néanmoins, la manufacturing agricole a largement augmenté depuis 1980, passant d’une valeur de 13 milliards d’euros à 70 milliards d’euros en 2016[2], soit une multiplication par 5. L’augmentation de la manufacturing ne signifie pas que l’agriculture prend une place plus importante dans l’économie, bien au contraire. Elle est passée de 7% en 1980, à 3,5 % du PIB français en 2016[3]. D’un level de vue échanges commerciaux, l’agriculture en France est le 3ème secteur à être en excédent industrial, d’une valeur de 6,1 milliards d’euros en 2016[4], derrière le secteur du matériel de transport et des produits chimiques, parfums et cosmétiques. Malgré une place légitime au sein de l’économie, et des enjeux sociétaux forts, l’agriculture ne mobilise plus autant les décideurs français, plus enclins à moderniser l’identité française en valorisant des secteurs jugés plus porteurs et innovants. Devenue un sujet de débats sociétaux, elle n’est actuellement pas assez vue comme une resolution d’avenir. Or, l’agriculture connaît de grandes transformations, et devient peu à peu le secteur prisé de l’intelligence artificielle. Des objets dignes de movies de science-fiction et des pratiques philosophiquement questionnables apparaissent progressivement dans les exploitations. Nous allons détailler les quelques avancées d’un secteur profondément mal considéré, et pourtant essentiel.
Nourrir une inhabitants croissante nécessite d’optimiser l’utilisation des sols et des ressources. Les agriculteurs sont amenés à contrôler leur consommation d’eau, en étant les 1ers consommateurs au monde. Ils sont également incités à réduire voire supprimer l’utilization des produits phytosanitaires, devenus supply de controverses enflammées. Le tout en maintenant la viabilité économique des exploitations.
Pour répondre à ces enjeux, il y a 2 orientations possibles :
- La première correspond à un retour à des pratiques plus en équilibre avec les écosystèmes, comme la permaculture.[5]
- La deuxième amène vers des pratiques se reposant sur les nouvelles applied sciences pour gérer l’écosystème. Cela peut aller du easy robotic de traite pour les vaches à l’autonomisation quasi-totale de l’exploitation, comme dans certaines fermes hydroponiques (aux USA, une ferme autonome gérée par des machines : https://www.youtube.com/watch?v=AGcYApKfHuY). Dans les deux cas, les applied sciences sont couplées à de l’intelligence artificielle. Il y a une différence subtile entre les nouvelles applied sciences et l’IA qui repose sur ces applied sciences. En effet, les nouvelles applied sciences désignent l’ensemble des methods utilisées pour le traitement et la transmission des informations (câble, téléphone, Web, and so on.)[6], et l’intelligence artificielle désigne « un ensemble de notions s’inspirant de la cognition humaine ou du cerveau biologique, et destinés à assister ou suppléer l’individu dans le traitement des informations massives »[7].
Quelle orientation choisir ? Peut-on imaginer un lien entre ces deux varieties d’agricultures ? A première vue, la permaculture apparaît être la plus pertinente automobile elle est plus « naturelle ». Cela dit, il ne faut pas négliger l’agriculture numérique, automobile elle a de nombreux atouts et connaît un véritable essor. Analysons brièvement la deuxième orientation et les enjeux sous-jacents.
Les pays n’ont pas tous la même réponse face aux problématiques agricoles. Par exemple, les Pays-Bas ont dû établir très tôt une stratégie pour faire face à l’enjeu d’optimisation des sols. Ce pays si petit et affichant une forte densité de inhabitants (502 personnes/km² contre 118 personnes/km² en France métropolitaine[8]) connaît une forte pression sur la gestion de l’espace cultivé. Ainsi, le pays déploie une politique sur l’agriculture numérique depuis près de 20 ans. L’hydroponie est incontestablement l’avenir du secteur, et représente près de 10% des hectares d’horticulture/maraichage, contre 2% en France. Ces fermes sous serres sont bourrées de applied sciences. Quand un champ de pommes de terre produit en moyenne 9 tonnes par hectare, une ferme hors-sol en produit 20 tonnes par hectare. De plus, la consommation en eau y est souvent très réduite, jusqu’à -90%, de quoi interroger[9]. Autre exemple intéressant : en Espagne, grâce à un système d’irrigation clever, des viticulteurs ont réduit de 20% leur consommation de pesticides, et augmenté leur rendement de 15%[10]. Par ailleurs, en France, le premier groupe coopératif français InVivo, souhaite équiper un tiers de ses agriculteurs de son logiciel SMAG (pour « sensible agriculture ») d’ici 2025[11]. Il permet de suivre ses shares, consulter la météo, gérer ses ressources humaines…
Voici un schéma qui résume les applied sciences disponibles à ce jour dans l’agriculture, réalisé par l’Institut de l’élevage.
En clair, les outils numériques intelligents permettent d’avoir un contrôle sur les cultures. Pouvoir identifier les besoins précis en eau et en intrants par parcelle représente une avancée considérable dans l’agriculture. En automatisant ses tâches, l’agriculteur peut se libérer du temps de travail, et gérer au mieux l’utilisation des ressources naturelles. Mais ce style de technologie peut interroger, voire effrayer. Est-ce vraiment une resolution sturdy ? Peut-on faire confiance à la technologie pour produire notre nourriture ?
Quels seraient les impacts d’une agriculture connectée et en réseau, basée sur des machines-robots et déployée dans le monde entier ? Quelle quantité d’énergie devra être mobilisée pour réussir un tel exploit ? Le développement rapide de nouvelles options agronomiques est un terreau fertile pour développer de nouveaux outils digitaux, des plateformes internet en tout style, augmenter davantage notre connectivité… Bref, tout cela va très vite, et il est difficile de quantifier les impacts. Outre la théorie effrayante du contrôle de la planète par les robots, l’apparition de l’intelligence artificielle dans l’agriculture représente de gros enjeux sociaux et environnementaux :
- Accroissement des besoins énergétiques du secteur. L’énergie est alors utilisée pour extraire les matériaux utiles pour fabriquer les ordinateurs, smartphones, et autres outils connectés utilisés pour gérer la ferme digitale ; l’énergie est aussi utilisée pour les fabriquer ; ensuite pour les exploiter, (ce qui induit aussi une hausse de la facture d’électricité de l’exploitant !), stocker les données dans les information heart, puis recycler les différents outils à la fin de leur utilisation.
- Dépendance accrue en ressources minérales rares. Les métaux « rares » utilisés dans les outils numériques sont très stratégiques, et coûtent cher. De plus, les composants électroniques sont à ce jour très peu concentrés en métaux, ce qui les rend difficile à recycler. Aller chercher 0,0005g de palladium dans un smartphone ou un ordinateur s’avère être un calvaire !
- Perte de lien avec la nature. Les compétences requises pour gérer une exploitation ne seront plus les mêmes. Le métier d’agriculteur mobilisera moins de compétences biologiques, et plus de compétences informatiques. Par exemple, si un drone peut contrôler le niveau de santé de la tradition, la connaissance des organismes ravageurs ne sera plus indispensable.
- Baisse des emplois agricoles, dans la mesure où certaines tâches seront substituées par des « robots ». Toutefois, de nouveaux métiers apparaîtront.
Les USA et la Chine sont en passe d’être les leaders du numérique dans le domaine. Par exemple, Microsoft[12] et IBM[13] ont solidement investis dans le section de l’agriculture. Au-delà des impacts environnementaux sous-jacents au développement du numérique et de l’IA en agriculture, certains blocages en France justifient notre place dans le domaine. L’impression sur l’emploi représente une des plus grandes sources d’inquiétude en France. En effet, il est difficile de quantifier les emplois qui seront remplacés par des outils numériques. La reconversion des agriculteurs est aussi un sujet difficile à appréhender. D’autre half, dans son rapport « Une stratégie pour la France en matière d’IA », Cédric Villani affirme que les investissements dans la recherche sont très insuffisants. Denis Allard, Directeur de Recherche à l’INRA au Département Mathématiques et Informatique Appliquées et chargé du partenariat pour le domaine de l’agriculture numérique, analyse le phénomène de blocage en trois temps. Premièrement, c’est le biais culturel qui existe entre la recherche agronomique et la recherche numérique. Depuis toujours, l’INRA a pour however de comprendre finement les processus, pour les modéliser. Or, en IA, ce sont les données et les algorithmes qui vont permettre de comprendre et de modéliser. Pour les chercheurs en agriculture, l’IA n’a rien de très excitant… Deuxièmement, pour modéliser, il faut réussir à collecter des thousands and thousands de données que la France n’est, à ce jour, pas succesful de collecter ou d’agréger. Pour ce faire, il faudrait équiper les agriculteurs de milliers de capteurs dans les exploitations, pour réussir à modéliser les interactions entre les plantes, les animaux, l’air… Troisièmement, l’environnement est très changeant et très hétérogène selon les endroits, et il est complexe de modéliser et homogénéiser toutes les interactions dans, et entre les écosystèmes. Enfin, il existe des enjeux de souveraineté énormes, à savoir à qui appartiennent les données, qui les collectent, qui prend les décisions : la plateforme en Californie, ou l’agriculteur ?
Pour Denis Allard, l’agro-écologie se développera par le numérique, mais pas par de l’IA autonome dans un premier temps. En effet, si les exploitations sont équipées de simples capteurs capables de détecter une maladie sur une portion de parcelle, l’agriculteur peut cibler l’épandage de produits. Dès lors, les outils numériques sont une aide à la gestion de l’exploitation pour l’agriculteur. C’est une sorte d’agriculture traditionnelle un peu plus raisonnée. Néanmoins, les coûts pour mettre en place des outils numériques peuvent être élevés, et peu compétitifs face aux prix des produits phytosanitaires.
En conclusion, il y a encore de nombreuses de recherches à mener dans le domaine de l’intelligence artificielle dans l’agriculture. Les impacts environnementaux doivent faire l’objet de recherches plus poussées. Par exemple, il existe peu de littérature scientifique sur les impacts de l’agriculture numérique sur la consommation en énergie et en matières premières minérales. Dans la même veine, il faudrait avoir une imaginative and prescient exhaustive de la conversion des compétences dans le secteur agricole. Comme le rappelle Cédric Villani, l’IA est l’affaire de tout le monde ! Surtout lorsqu’il s’agit de ce qu’il y a dans notre assiette. C’est un sujet qui divise, stigmatise, et qui est pourtant indispensable à notre développement.
Références :
[1] https://www.lemonde.fr/economie-francaise/article/2018/02/24/dix-chiffres-cles-sur-l-agriculture-francaise_5261944_1656968.html
[2] http://agreste.agriculture.gouv.fr/IMG/pdf/memo17_integral.pdf
[3] http://agreste.agriculture.gouv.fr/IMG/pdf/memo17_integral.pdf
[4] https://www.lemonde.fr/economie-francaise/article/2018/02/24/dix-chiffres-cles-sur-l-agriculture-francaise_5261944_1656968.html
[5] La permaculture désigne un mode d’motion plutôt qu’une méthode figée, et ambitionne une manufacturing agricole sturdy, très économe en énergie et respectueuse des êtres vivants et de leurs relations réciproques, tout en laissant à la nature « sauvage » le plus de place attainable.
[6] https://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/NTIC/186559
[7] https://www.economie.gouv.fr/information/information/PDF/2017/Rapport_synthese_France_IA_.pdf
[8] https://agriculture.gouv.fr/pays-bas-1
[9] https://www.nationalgeographic.com/journal/2017/09/holland-agriculture-sustainable-farming/
[10] https://usbeketrica.com/article/agritech-le-futur-de-l-agriculture-s-invente-maintenant
[11] https://smag.tech/nos-logiciels/logiciel-de-gestion-de-parcelles/
[12] https://information.microsoft.com/fr-fr/options/the-yield-comment-nourrir-la-planete-sans-la-detruire/
[13] https://www.ibm.com/blogs/internet-of-things/agricultural-industry/
