du travail (durée, tâches, charge mentale,....) et du métier des agriculteurs (relations à l’animal, au terrain, etc.) ;
des prises de décision, des compétences et des connaissances utiles pour piloter ces systèmes ;
du rapport à l’espace (le satellite remplace le berger ; les algorithmes des robots de traite sont produits dans des pays avec des modèles d’élevage différent, etc.) ;
des métiers du conseil ;
des nouveaux rapports entre acteurs privés et publics autour de la conception, la validation et la diffusion de ces nouveaux outils ;
des relations aux consommateurs (intégration consommation-production avec un suivi des données de consommation ; diffusion des informations sur les exploitations aux consommateurs par exemple en lien avec le bien-être animal ; acceptabilité́ sociale d’exploitations hyper techniques, etc.).
Egalement, au titre de l’agriculture numérique, les outils dédiés à la gestion administrative (télédéclaration PAC, identification animale par internet, etc.), ou aux demandes de traçabilité́ (coopératives, distributeurs, organismes certificateurs, administration etc.), ainsi qu’à la gestion de l’interface avec les partenaires économiques des exploitants (fournisseurs, groupements de producteurs et coopératives, etc.) sont à mentionner.
Les outils numériques permettent des collaborations plus horizontales et l’émergence, en agriculture, de nouveaux réseaux de coopération et d’innovation.
Les objets agricoles connectés collectent une grande quantité́ de données, qui alimentent ce qui est nommé le « big data ». Le principe est d’objectiver l’information grâce à la quantité́ de données. La masse de données et les nouvelles méthodes d’exploration de celles-ci permettraient de déplacer la question de la validité́ de manière à ne plus être forcément tributaire de la fiabilité́, de l’objectivité́, et de la précision des données. Leur valorisation peut être l’évaluation d’un matériel, d’une semence, d’un produit, etc.
L’internet des objets (IoT : Internet of Things) se développe aussi dans et autour de l’industrie agro-alimentaire. Le secteur des IAA en a saisi le potentiel. Par exemple, l’IoT permet d’améliorer la qualité́ de la viande produite dans l’UE et de réduire les risques de fraude en améliorant la transparence et la traçabilité́. Autre exemple, le marché́ viticole européen représente la plus grande part des revenus agricoles au sein de l’UE. Pour faire face à la concurrence internationale, les technologies de l’IoT peuvent être utilisées par la viticulture, tant conventionnelle que biologique, pour améliorer la qualité́ et la durabilité́ environnementale, ainsi que diminuer les coûts de production.
L’IoT peut répondre aux besoins de l’ensemble de la chaîne de valeur et des utilisateurs finaux, et modifier profondément la production de nourriture.
Selon l’IDELE, institut technique du réseau ACTA, l’intelligence artificielle devrait progresser notamment dans les pratiques de l’élevage (cf article ACTA du 16 février 2019, blog Réseau numérique et agriculture). L’IDELE a référencé de nombreux modèles de monitoring (capteurs associés à un modèle pour prévenir chaleurs et vêlage, robot de traite, …). Aucun de ces outils n’est infaillible, l’expertise humaine reste essentielle, mais elle peut être assistée par le développement de l’apprentissage automatique (machine learning) ou profond (deep learning) qui repose sur des techniques d’intelligence artificielle.
Photo : © Eduardo Ruibal
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