Lancement d’un logiciel de gestion agricole assisté par IA
La semaine dernière, Farmable a lancé des essais portant sur nos premières fonctionnalités assistées par IA. Nous nous sommes associés à 30 de nos utilisateurs les plus investis pour tester ce déploiement initial, non pas pour nous convaincre de la valeur de cette technologie (nous en sommes déjà convaincus), mais pour nous confronter aux détails techniques de l’utilisation des API des modèles d’IA. Les résultats jusqu’à présent ? Les possibilités sont tout simplement stupéfiantes.
Les trois piliers de l'analyse assistée par IA
Notre première implémentation met à profit l’IA pour analyser les images téléchargées par les utilisateurs, enrichies de métadonnées provenant des bases de données robustes de Farmable. Nous nous sommes focalisés sur trois fonctions clés : l’identification des variétés de culture, la détection des nuisibles et des maladies, et la prévision des rendements.
- Identification des variétés de culture : cette fonctionnalité se concentre sur la vérification. Lorsqu’elle analyse une image, l’IA confirme que la culture présente sur la parcelle correspond effectivement à celle indiquée dans les données de l’utilisateur. Il s’agit d’une mesure de protection concrète contre les erreurs humaines et les usages incorrects, qui garantit que le système reflète bien la réalité.
- Identification des nuisibles et des maladies : en exploitant les observations passées, les traitements des cultures des années précédentes et les bases de données régionales, l’IA identifie les nuisibles et les maladies avec une précision remarquable. Il suffit à un agriculteur de télécharger la photo du flétrissement d’une plante pour que l’IA identifie une maladie spécifique en s’appuyant sur des années de données locales, et propose des mesures adaptées.
- Prévision des rendements : la plus ambitieuse des trois fonctionnalités, la prévision des rendements est particulièrement efficace lorsqu’elle est associée à un ensemble complet de données — images combinées avec les rendements passés, les traitements des cultures, les plans de fumure et les indicateurs de l’état sanitaire des plantes. Dans ce contexte, l’IA prévoit les rendements avec suffisamment de précision pour servir de base à des ajustements en cours de saison ou à la planification des récoltes. Mais sans cela, les prévisions sont incertaines, et c’est un problème que nous essayons de résoudre dans le cadre de ces essais.
La puissance d'un jumeau numérique
Outre des algorithmes intelligents, ce qui fait fonctionner cette IA, c’est aussi la base de données de Farmable, qui constitue un jumeau numérique des opérations agricoles réelles. Notre base de données principale comprend près de 200 objets reliés entre eux, chacun étant imbriqué et connecté pour représenter les liens de dépendance réels d’une exploitation agricole. Avec les bonnes requêtes, l’IA peut accéder à une vue d’ensemble de l’organisation et du fonctionnement d’une exploitation agricole, et ce pour chaque parcelle, chaque traitement et chaque récolte. Il ne s’agit pas seulement de données, mais d’une image quasiment en temps réel de l’exploitation.
Sans cette structure, nous serions à nouveau confrontés au vieux problème des données cloisonnées : feuilles de calcul isolées, bases de données SQL et informations fragmentées. Grâce à l’approche du jumeau numérique, l’IA ne se contente pas de voir une simple image, elle comprend l’histoire qui se cache derrière. Par exemple, l’identification d’un nuisible ne se limite pas au seul végétal sur la photo, mais tient compte de l’historique de la culture, de la dynamique des populations d’organismes nuisibles dans la région et des interventions passées de l’agriculteur. Voilà la différence entre faire des suppositions et faire appel à l’intelligence.
Le cheminement technique
Ces essais servent de terrain d’expérimentation pour tester tous les rouages de l’infrastructure technique nécessaire à l’intégration de l’IA. Comment optimiser les appels d’API pour plus de rapidité ? Comment gérer les cas limites, comme l’envoi de données incorrectes ? Comment contraindre l’IA pour qu’elle génère une tâche précise de Farmable, par exemple une « tâche de pulvérisation » ? Nos 30 participants à l’essai nous aident à affiner ces détails, et leurs premiers retours nous permettent déjà de concevoir les prochaines étapes.
Voir plus loin
Ce n’est que le début. Dans un avenir proche, nous allons étendre la portée de l’IA à l’ensemble de l’écosystème de Farmable. Imaginez une IA capable d’analyser des lots de récolte pour retracer leur qualité jusqu’à leurs parcelles d’origine, ou de traiter des images satellites pour donner une vision en temps réel de la santé des cultures. Nous prévoyons même de scanner les fiches de résultats des stations de conditionnement pour en extraire les données de qualité et de prix, et ainsi lier directement les résultats financiers aux performances des parcelles. Chaque avancée nous rapproche d’une plateforme totalement intégrée, où l’IA pourra accompagner les agriculteurs à chaque étape : automatiser les tâches répétitives, éclairer les enjeux complexes et améliorer la prise de décision.
Les perspectives de Farmable
À terme, notre objectif est simple mais ambitieux : utiliser l’IA pour améliorer les performances financières des agriculteurs. En l’intégrant à chaque niveau de Farmable, de la planification à la récolte en passant par la commercialisation, nous créons un système aussi performant que les personnes qu’il assiste. Les essais que nous avons lancés la semaine dernière constituent une étape importante, mais aussi une promesse. Pour Farmable, l’IA n’est pas une simple tendance, elle est le pilier d’un avenir agricole plus performant et plus rentable.
