Agriculture de précision, connectée, numérique : un nouveau regard sur vos champs
Plus ou moins proches, ces termes sont tous révélateurs d’une révolution technologique en cours. Une révolution brusque ? Non plutôt une évolution en pleine accélération !
Aujourd’hui, le numérique est partout et les dispositifs ont la capacité de communiquer entre eux, d’interagir. Pour les productions végétales, cela laisse entrevoir automatisation voire robotisation des interventions basées sur des données recueillies aux champs.
L’agriculture de précision : pour des cultures économes en intrants
L’agriculture de précision est un terme ancien. En grandes cultures, le concept est apparu aux Etats-Unis dès les années 1980. Il renvoie à
l’idée d’utiliser les nouvelles technologies (en particulier le GPS et les capteurs sur les machines) pour intégrer la diversité des plantes et des sols à une échelle intraparcellaire et ainsi moduler densité de semis, apports d’engrais, désherbage localisé ...
Agriculture connectée : smartphones, capteurs,
drones, satellites, OAD...
Les principaux accélérateurs vers l'agriculture connectée - ou numérique - sont la démocratisation des smartphones et à présent le développement de l'internet des objets (ou IoT, pour
« Internet of Things »). Ce concept désigne l'échange de données via Internet entre ordinateurs et « objets du monde réel ». Les données recueillies étant ensuite valorisées grâce à des outils d’aide à la décision (OAD) proposés par différents prestataires.
En agriculture, ces objets ce sont tout d’abord les machines. En utilisant les réseaux mobiles et la norme de communication ISOXML (basée sur l’ISOBUS), tracteurs, ensileuses, moissonneuse, semoirs ou pulvérisateurs … peuvent être mis en réseau pour surveiller des niveaux, centraliser des réglages, mesure les rendements ...
Un autre exemple d’IoT : les capteurs aux champs. Une startup comme Weenat s’est spécialisée dans les sondes enterrées et les stations météo connectées afin d’adapter
l’irrigation de manière précise.
Le recueil d’information peut aussi venir de plus haut. Pour analyser les besoins en azote du blé et du colza, des systèmes de cartographie ont ainsi été développés à partir d’images satellites (Farmstar) ou drone (Airinov, Wanaka). En France, près d’un million hectares sont déjà couverts : les images sont traduites en carte de modulation intraparcellaire transmise par Internet aux agriculteurs. Une fois équipé d’un autoguidage GPS sur son tracteur, d’une console et d’un épandeur adapté, pour l'agriculteur tout se passe automatiquement. A l’intérieur de la parcelle, l’apport d’azote est modulé selon les besoins réels de la culture. A terme, ce type de chantier pourrait être effectué par un tracteur autonome voire par un robot.
Le big data et la propriété des données
Un agriculteur utilisateur de ces technologies produit une multitude de données centralisées sur les « clouds » de ses prestataires. Ceux-ci sont en mesure d’agréger de grandes quantités de données issues de différentes exploitations, d’y combiner des données extérieures (météo…) et surtout de les valoriser à l’échelle d’un territoire (région, pays) ou d’une filière de production. On parle de « big data ».
La détention et la valorisation des données agricoles posent de véritables questions. Qui est propriétaire ? Seront-elles vendues à des tiers ? Un risque souvent évoqué : l’agriculteur pourrait devenir à terme un simple exécutant de préconisations émises par les prestataires qui, au final, seraient les véritables gestionnaires des exploitations.
Aux USA, dès janvier 2014, l’American Farm Bureau Association s’est positionné via une charte : les données recueillies auprès des exploitations ont de la valeur et doivent rester la propriété de l’agriculteur.
