{"id":79309,"date":"2025-04-09T13:09:43","date_gmt":"2025-04-09T13:09:43","guid":{"rendered":"https:\/\/farmable.tech\/retour-dexperience-projet-pilote-ia-de-farmable-donnees-agriculture-plus-intelligente\/"},"modified":"2025-06-18T10:35:39","modified_gmt":"2025-06-18T10:35:39","slug":"retour-dexperience-projet-pilote-ia-de-farmable-donnees-agriculture-plus-intelligente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/farmable.tech\/fr\/retour-dexperience-projet-pilote-ia-de-farmable-donnees-agriculture-plus-intelligente\/","title":{"rendered":"Retour d’exp\u00e9rience sur le projet pilote en IA de Farmable : les donn\u00e9es au service d’une agriculture plus intelligente"},"content":{"rendered":"\t\t
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Chez Farmable, notre priorit\u00e9 est de rendre la gestion agricole<\/strong> plus simple dans les exploitations du monde entier. C’est pourquoi nous avons r\u00e9cemment lanc\u00e9 un projet pilote bas\u00e9 sur l’IA avec certains de nos utilisateurs les plus investis, c’est-\u00e0-dire des agriculteurs qui testent d\u00e9j\u00e0 nos outils sur leurs parcelles, de la Norv\u00e8ge \u00e0 l’Angleterre. Notre mission\u202f? D\u00e9terminer comment l’intelligence artificielle peut s’int\u00e9grer dans le travail quotidien des agriculteurs sans le compliquer. Les r\u00e9sultats sont l\u00e0, et nous en avons tir\u00e9 une le\u00e7on : une IA n’est performante que si elle est aliment\u00e9e par des donn\u00e9es de qualit\u00e9. D\u00e9couvrez nos conclusions, ainsi qu\u2019un guide pas \u00e0 pas pour utiliser les notes de terrain assist\u00e9es par IA dans Farmable, et ainsi am\u00e9liorer la productivit\u00e9 de votre exploitation.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

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Le projet pilote : l'IA face \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 des exploitations agricoles\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Pour ce projet pilote, nous avons introduit une nouvelle fonctionnalit\u00e9 : <\/span>les notes de terrain assist\u00e9es par IA<\/b>. Les agriculteurs avaient la possibilit\u00e9 de prendre une photo ou de noter rapidement une observation, et notre IA l’analysait ensuite pour identifier les vari\u00e9t\u00e9s de culture, d\u00e9tecter les nuisibles et les maladies ou encore estimer les rendements. Cette technologie fonctionnait sans probl\u00e8me : on t\u00e9l\u00e9chargeait une image et on obtenait une r\u00e9ponse. Mais que <\/span>valaient<\/span><\/i> ces r\u00e9ponses ? Leur qualit\u00e9 d\u00e9pendait totalement des donn\u00e9es que nous avions introduites dans le syst\u00e8me.<\/span><\/p>

Dans Farmable, nous int\u00e9grons automatiquement les m\u00e9tadonn\u00e9es d’une parcelle\u2014type de culture, historique de plantation, ant\u00e9c\u00e9dents en mati\u00e8re de nuisibles, traitements et r\u00e9coltes\u2014dans chaque analyse assist\u00e9e par IA. Ces donn\u00e9es sont plus qu’un bruit de fond ; elles constituent en fait l\u2019ingr\u00e9dient essentiel qui permet de transformer des conseils g\u00e9n\u00e9riques en informations r\u00e9ellement exploitables. Voyons maintenant comment cela s’est pass\u00e9 sur le terrain.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Cas n\u00b0 1 : transformer une photo en conseils exploitables\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Imaginons que vous g\u00e9riez un verger de pommiers en Norv\u00e8ge, une parcelle de 2,84 hectares ayant atteint un rendement record de 113 220 kg en 2023. Certaines feuilles vous semblent anormales, alors vous prenez une photo et la t\u00e9l\u00e9chargez comme note de terrain. Sans contexte, l’IA pourrait sugg\u00e9rer : \u00ab il s\u2019agit peut-\u00eatre de d\u00e9g\u00e2ts caus\u00e9s par des nuisibles, surveillez les pucerons \u00bb. <\/strong> Utile, mais pas vraiment r\u00e9volutionnaire.<\/span><\/p>

Ajoutez maintenant l’historique de la parcelle : une carence en magn\u00e9sium enregistr\u00e9e en 2024, des foyers de tavelure et un apport de 30 kg d’engrais au printemps. La r\u00e9ponse de l’IA change : \u00ab Compte tenu des ant\u00e9c\u00e9dents de tavelure de cette parcelle et de sa faible teneur en magn\u00e9sium, ces feuilles jaunissantes pourraient indiquer un stress d\u00fb \u00e0 une carence en nutriments. Appliquez du sulfate de magn\u00e9sium apr\u00e8s la r\u00e9colte et surveillez la tavelure avec Rimpro. \u00bb D’un seul coup, vous disposez d’un programme adapt\u00e9 \u00e0 <\/span>votre<\/span><\/i> verger, et non d’une solution th\u00e9orique.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Analyse du verger de pommiers.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Cas n\u00b0 2 : des \u00e9chantillons de sol pour des informations plus pouss\u00e9es\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Au cours du projet pilote, un agriculteur nous a pris au d\u00e9pourvu. Au lieu d’une photo de plante, il a t\u00e9l\u00e9charg\u00e9 le rapport d’analyse d’un \u00e9chantillon de sol<\/strong>. Il s’agissait d’une analyse r\u00e9alis\u00e9e par les laboratoires Lancrop pour un verger de poiriers en Angleterre, dont les r\u00e9sultats d\u00e9taillaient les niveaux de pH, de phosphore et de calcium. Nous avons pens\u00e9 que l’IA s’embrouillerait. Mais non. Elle a associ\u00e9 l’\u00e9chantillon \u00e0 la bonne parcelle, analys\u00e9 le sol par rapport aux besoins des poiriers et recoup\u00e9 ces donn\u00e9es avec l’historique des maladies. Verdict ? \u00ab Le calcium est bon, mais le magn\u00e9sium est limite. Il faut ajuster les apports pour renforcer la r\u00e9sistance aux maladies \u00bb.<\/span><\/p>

Cette exp\u00e9rience nous a d\u00e9montr\u00e9 que les donn\u00e9es de sol ne sont pas \u00e0 prendre \u00e0 la l\u00e9g\u00e8re, mais qu’elles sont au contraire fondamentales. En les associant aux journaux de traitement (comme les 10 kg de Multi-K+Mg apport\u00e9s en \u00e9t\u00e9), l’IA peut d\u00e9terminer comment la sant\u00e9 du sol d\u00e9termine l’\u00e9volution de votre culture.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

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Rapport d'analyse de l'\u00e9chantillon de sol.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Cas n\u00b0 3 : le NDVI, un outil qui permet de relier toutes les donn\u00e9es entre elles\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Nous avons ensuite ajout\u00e9 des images satellite NDVI<\/strong>, qui permettent de suivre l’\u00e9tat de la v\u00e9g\u00e9tation au fil du temps. Dans le cas du verger de pommiers, l’indice NDVI a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 des signes de croissance in\u00e9gale. L’IA a \u00e9tabli un lien avec les apports d’engrais enregistr\u00e9s et les notes relatives aux organismes nuisibles (tavelure et pucerons), sugg\u00e9rant de \u00ab tailler pour am\u00e9liorer la p\u00e9n\u00e9tration de la lumi\u00e8re et r\u00e9duire le risque de tavelure ; ces zones plus sombres pourraient n\u00e9cessiter un apport suppl\u00e9mentaire de 10 kg de Naraber \u00bb. Gr\u00e2ce \u00e0 l’indice NDVI, l’IA va au-del\u00e0 de la simple observation du pr\u00e9sent : elle \u00e9tablit un lien entre les interventions pass\u00e9es et les r\u00e9sultats actuels.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Analyse d'une image NDVI pour un verger de pommiers.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Comment utiliser les notes de terrain assist\u00e9es par IA dans Farmable : un guide pas \u00e0 pas<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Envie d’essayer sur votre exploitation ? Voici comment cr\u00e9er et stocker une note de terrain assist\u00e9e par IA dans Farmable\u2014c’est simple et \u00e7a ne prend que quelques minutes :<\/span><\/p>

  1. Ouvrez l’application et cr\u00e9ez une nouvelle note<\/b>
    <\/b>Appuyez sur le bouton \u00ab + \u00bb et s\u00e9lectionnez \u00ab Note de terrain \u00bb. Des options s’affichent pour saisir une observation rapide (par exemple, \u00ab Feuilles jaunes tachet\u00e9es \u00bb) ou t\u00e9l\u00e9charger une photo, par exemple de votre culture ou d’un \u00e9chantillon de sol.<\/span><\/li>
  2. Ajoutez des d\u00e9tails et prenez une photo<\/b>
    <\/b>Si vous t\u00e9l\u00e9chargez une image, utilisez l’appareil photo de votre t\u00e9l\u00e9phone directement depuis l’application ou s\u00e9lectionnez-en une dans la biblioth\u00e8que de votre t\u00e9l\u00e9phone. Par exemple, prenez une photo de votre pommier ou d’un rapport d\u2019analyse de sol de la parcelle. Ajoutez une br\u00e8ve note si vous le souhaitez (par exemple, \u00ab Recherche de tavelure \u00bb).<\/span><\/li>
  3. Laissez l’IA faire l’analyse<\/b>
    <\/b>Appuyez sur \u00ab Demander \u00e0 l’IA \u00bb : l’IA entre en action. Elle va scanner la photo ou le texte, les comparer \u00e0 l’historique de votre parcelle (par exemple, la pulv\u00e9risation de la semaine derni\u00e8re) et vous fournir des informations, telles que des alertes sur les nuisibles ou des conseils sur les nutriments.<\/span><\/li>
  4. Stockez et partagez<\/b>
    <\/b>Une fois que l’IA a r\u00e9pondu, la note est enregistr\u00e9e dans le journal de votre parcelle, accessible \u00e0 tout moment via l’onglet \u00ab Notes \u00bb. Vous avez besoin de la communiquer \u00e0 un agronome ou \u00e0 un organisme de r\u00e9glementation ? Exportez-la au format PDF ou cr\u00e9ez un lien via notre API.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Cr\u00e9ation de notes de terrain et interrogation de l'IA depuis l'application.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t
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    C’est aussi simple que cela. L’application fait l’essentiel du travail, en combinant vos donn\u00e9es avec les donn\u00e9es historiques, les caract\u00e9ristiques du sol et le NDVI, pour vous fournir des conseils en toute simplicit\u00e9.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    L'essentiel \u00e0 retenir : les donn\u00e9es sont primordiales\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Notre projet pilote a permis de d\u00e9finir trois cat\u00e9gories de donn\u00e9es indispensables \u00e0 l’IA pour la gestion agricole :<\/span><\/p>

    • Donn\u00e9es historiques des parcelles<\/b> : r\u00e9coltes, registres des attaques de nuisibles et t\u00e2ches effectu\u00e9es donnent le contexte.<\/span><\/li>
    • \u00c9chantillons de sol<\/b> : ils servent de r\u00e9f\u00e9rence, comme l’a montr\u00e9 le cas de l’ajustement des nutriments dans le verger de poiriers.<\/span><\/li>
    • Imagerie NDVI<\/b> : elle permet de suivre les progr\u00e8s, en \u00e9tablissant un lien au fil du temps entre les interventions et les r\u00e9sultats.<\/span><\/li><\/ul>

      S’il manque l’une de ces donn\u00e9es, les conseils de l’IA manquent de pr\u00e9cision. En les associant, vous obtenez des mesures pr\u00e9cises et exploitables, avec moins de \u00ab essayez peut-\u00eatre ceci \u00bb, et plus de \u00ab il faut faire cela tout de suite \u00bb.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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      Les avantages pour les responsables d\u2019exploitation<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Il ne s’agit pas de remplacer votre expertise, mais plut\u00f4t de l’\u00e9largir. Prenons l’exemple du producteur de pommes : son rendement de 2023 a \u00e9t\u00e9 exceptionnel, mais l’indice NDVI de 2024 a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 des zones de stress. Gr\u00e2ce \u00e0 l’IA, il peut modifier son programme pour la saison prochaine, par exemple en augmentant la quantit\u00e9 de potassium \u00e0 apporter pour produire plus de 1 200 caisses. C’est une question de profit, pas seulement de donn\u00e9es.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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      Entrez dans l\u2019agriculture de demain\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Nous commen\u00e7ons \u00e0 peine \u00e0 d\u00e9couvrir le potentiel de l\u2019IA. Notre projet pilote \u00e9volue, et nous invitons les agriculteurs comme vous \u00e0 le faire \u00e9voluer. Vous souhaitez tester les notes de terrain assist\u00e9es par IA dans votre exploitation ? Inscrivez-vous \u00e0 une session de d\u00e9monstration ou rejoignez notre prochaine phase pilote. Partagez vos donn\u00e9es, et, ensemble, cultivons de fa\u00e7on plus intelligente.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

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