{"id":79322,"date":"2025-03-31T14:12:22","date_gmt":"2025-03-31T14:12:22","guid":{"rendered":"https:\/\/farmable.tech\/lancement-dun-logiciel-de-gestion-agricole-assiste-par-ia\/"},"modified":"2025-06-05T08:51:53","modified_gmt":"2025-06-05T08:51:53","slug":"lancement-dun-logiciel-de-gestion-agricole-assiste-par-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/farmable.tech\/fr\/lancement-dun-logiciel-de-gestion-agricole-assiste-par-ia\/","title":{"rendered":"Lancement d’un logiciel de gestion agricole assist\u00e9 par IA"},"content":{"rendered":"\t\t
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La semaine derni\u00e8re, Farmable a lanc\u00e9 des essais portant sur nos premi\u00e8res fonctionnalit\u00e9s assist\u00e9es par IA<\/strong>. Nous nous sommes associ\u00e9s \u00e0 30 de nos utilisateurs les plus investis pour tester ce d\u00e9ploiement initial, non pas pour nous convaincre de la valeur de cette technologie (nous en sommes d\u00e9j\u00e0 convaincus), mais pour nous confronter aux d\u00e9tails techniques de l’utilisation des API des mod\u00e8les d’IA. Les r\u00e9sultats jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent ? Les possibilit\u00e9s sont tout simplement stup\u00e9fiantes.<\/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 trois piliers de l'analyse assist\u00e9e par IA\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Notre premi\u00e8re impl\u00e9mentation met \u00e0 profit l’IA pour analyser les images t\u00e9l\u00e9charg\u00e9es par les utilisateurs, enrichies de m\u00e9tadonn\u00e9es provenant des bases de donn\u00e9es robustes de Farmable. Nous nous sommes focalis\u00e9s sur trois fonctions cl\u00e9s : l’identification des vari\u00e9t\u00e9s de culture, la d\u00e9tection des nuisibles et des maladies, et la pr\u00e9vision des rendements.<\/span><\/p>

  • Identification des vari\u00e9t\u00e9s de culture <\/b>: cette fonctionnalit\u00e9 se concentre sur la v\u00e9rification. Lorsqu’elle analyse une image, l’IA confirme que la culture pr\u00e9sente sur la parcelle correspond effectivement \u00e0 celle indiqu\u00e9e dans les donn\u00e9es de l’utilisateur. Il s’agit d’une mesure de protection concr\u00e8te contre les erreurs humaines et les usages incorrects, qui garantit que le syst\u00e8me refl\u00e8te bien la r\u00e9alit\u00e9.<\/span><\/li>
  • Identification des nuisibles et des maladies <\/b>: en exploitant les observations pass\u00e9es, les traitements des cultures des ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dentes et les bases de donn\u00e9es r\u00e9gionales, l’IA identifie les nuisibles et les maladies avec une pr\u00e9cision remarquable. Il suffit \u00e0 un agriculteur de t\u00e9l\u00e9charger la photo du fl\u00e9trissement d’une plante pour que l’IA identifie une maladie sp\u00e9cifique en s’appuyant sur des ann\u00e9es de donn\u00e9es locales, et propose des mesures adapt\u00e9es.<\/span><\/li>
  • Pr\u00e9vision des rendements <\/b>: la plus ambitieuse des trois fonctionnalit\u00e9s, la pr\u00e9vision des rendements est particuli\u00e8rement efficace lorsqu’elle est associ\u00e9e \u00e0 un ensemble complet de donn\u00e9es \u2014 images combin\u00e9es avec les rendements pass\u00e9s, les traitements des cultures, les plans de fumure et les indicateurs de l’\u00e9tat sanitaire des plantes. Dans ce contexte, l’IA pr\u00e9voit les rendements avec suffisamment de pr\u00e9cision pour servir de base \u00e0 des ajustements en cours de saison ou \u00e0 la planification des r\u00e9coltes. Mais sans cela, les pr\u00e9visions sont incertaines, et c’est un probl\u00e8me que nous essayons de r\u00e9soudre dans le cadre de ces essais.<\/span><\/li><\/ul>\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 avec Farmable AI<\/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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    La puissance d'un jumeau num\u00e9rique\n\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Outre des algorithmes intelligents, ce qui fait fonctionner cette IA, c’est aussi la base de donn\u00e9es de Farmable, qui constitue un jumeau num\u00e9rique des op\u00e9rations agricoles<\/strong> r\u00e9elles. Notre base de donn\u00e9es principale comprend pr\u00e8s de 200 objets reli\u00e9s entre eux, chacun \u00e9tant imbriqu\u00e9 et connect\u00e9 pour repr\u00e9senter les liens de d\u00e9pendance r\u00e9els d’une exploitation agricole. Avec les bonnes requ\u00eates, l’IA peut acc\u00e9der \u00e0 une vue d’ensemble de l’organisation et du fonctionnement d’une exploitation agricole, et ce pour chaque parcelle, chaque traitement et chaque r\u00e9colte. Il ne s’agit pas seulement de donn\u00e9es, mais d\u2019une image quasiment en temps r\u00e9el de l’exploitation.<\/span><\/p>

    Sans cette structure, nous serions \u00e0 nouveau confront\u00e9s au vieux probl\u00e8me des donn\u00e9es cloisonn\u00e9es : feuilles de calcul isol\u00e9es, bases de donn\u00e9es SQL et informations fragment\u00e9es. Gr\u00e2ce \u00e0 l’approche du jumeau num\u00e9rique, l’IA ne se contente pas de voir une simple image, elle comprend l’histoire qui se cache derri\u00e8re. Par exemple, l’identification d’un nuisible ne se limite pas au seul v\u00e9g\u00e9tal sur la photo, mais tient compte de l’historique de la culture, de la dynamique des populations d\u2019organismes nuisibles dans la r\u00e9gion et des interventions pass\u00e9es de l’agriculteur. Voil\u00e0 la diff\u00e9rence entre faire des suppositions et faire appel \u00e0 l’intelligence.<\/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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    Le cheminement technique\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Ces essais servent de terrain d\u2019exp\u00e9rimentation pour tester tous les rouages de l\u2019infrastructure technique n\u00e9cessaire \u00e0 l\u2019int\u00e9gration de l\u2019IA. Comment optimiser les appels d’API pour plus de rapidit\u00e9 ? Comment g\u00e9rer les cas limites, comme l\u2019envoi de donn\u00e9es incorrectes ? Comment contraindre l\u2019IA pour qu\u2019elle g\u00e9n\u00e8re une t\u00e2che pr\u00e9cise de Farmable, par exemple une \u00ab t\u00e2che de pulv\u00e9risation \u00bb ? Nos 30 participants \u00e0 l’essai nous aident \u00e0 affiner ces d\u00e9tails, et leurs premiers retours nous permettent d\u00e9j\u00e0 de concevoir les prochaines \u00e9tapes.<\/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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    Voir plus loin\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Ce n’est que le d\u00e9but. Dans un avenir proche, nous allons \u00e9tendre la port\u00e9e de l’IA \u00e0 l’ensemble de l’\u00e9cosyst\u00e8me de Farmable. Imaginez une IA capable d\u2019analyser des lots de r\u00e9colte<\/strong> pour retracer leur qualit\u00e9 jusqu’\u00e0 leurs parcelles d\u2019origine, ou de traiter des images satellite<\/strong> pour donner une vision en temps r\u00e9el de la sant\u00e9 des cultures. Nous pr\u00e9voyons m\u00eame de scanner les<\/strong> fiches de<\/strong> r\u00e9sultats<\/strong> des stations de conditionnement pour en extraire les donn\u00e9es de qualit\u00e9 et de prix, et ainsi lier directement les r\u00e9sultats financiers aux performances des parcelles. Chaque avanc\u00e9e nous rapproche d\u2019une plateforme totalement int\u00e9gr\u00e9e, o\u00f9 l\u2019IA pourra accompagner les agriculteurs \u00e0 chaque \u00e9tape : automatiser les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives, \u00e9clairer les enjeux complexes et am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision.<\/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 perspectives de Farmable\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    \u00c0 terme, notre objectif est simple mais ambitieux : utiliser l’IA pour am\u00e9liorer les performances financi\u00e8res des agriculteurs. En l’int\u00e9grant \u00e0 chaque niveau de Farmable, de la planification \u00e0 la r\u00e9colte en passant par la commercialisation, nous cr\u00e9ons un syst\u00e8me aussi performant que les personnes qu’il assiste. Les essais que nous avons lanc\u00e9s la semaine derni\u00e8re constituent une \u00e9tape 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.<\/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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