L’origine de l’agriculture de précision remonte aux années 1980, lorsque les premiers systèmes de navigation par satellite (GPS) ont commencé à être utilisés dans les machines agricoles. Avec le temps, l’intégration de technologies de télédétection et de l’informatique en nuage a permis un développement significatif de cette pratique. L’évolution vers l’agriculture 4.0 s’est accélérée au cours de la dernière décennie grâce aux avancées de l’intelligence artificielle, de l’Internet des objets (IoT) et à l’utilisation de drones et de capteurs avancés. Ces développements ont facilité l’accès à des données en temps réel et une gestion plus précise et automatisée des exploitations agricoles, confirmant ainsi le rôle clé des agriculture de précision outils dans la modernisation du secteur.
Qu’est-ce que l’agriculture de précision ?
L’agriculture de précision, ou agriculture 4.0, révolutionne la gestion agricole en intégrant des technologies avancées afin d’optimiser la production. Cette méthodologie utilise des données obtenues grâce à divers outils technologiques, tels que capteurs, satellites, drones et systèmes d’information géographique (SIG), pour surveiller et analyser les conditions du sol, le climat et l’état des cultures. L’objectif est de minimiser les intrants, de maximiser les rendements et de réduire l’impact environnemental des pratiques agronomiques, en les adaptant aux besoins spécifiques de chaque parcelle. Bien que les avantages soient importants, l’adoption de ces technologies rencontre encore certaines barrières liées au coût et à la complexité technique.
Systèmes utilisés dans l’agriculture de précision
L’agriculture de précision repose sur l’utilisation coordonnée d’outils technologiques qui permettent de connaître, d’interpréter et d’agir sur la variabilité des cultures. Cinq principaux systèmes constituent sa base opérationnelle :
- Systèmes de positionnement global (GPS et GNSS) :
Ils permettent de localiser avec précision les parcelles, les équipements et les opérations agronomiques. Leur exactitude facilite des tâches telles que les semis guidés, le travail du sol linéaire ou la récolte automatisée, réduisant ainsi les chevauchements et les erreurs. - Capteurs distants et proximaux :
Intégrés dans des drones, satellites ou équipements terrestres, ces capteurs recueillent des données sur l’état physiologique de la culture, l’humidité du sol ou la présence de stress. Ils sont essentiels pour anticiper les besoins et ajuster les décisions de gestion. - Systèmes d’information géographique (SIG) :
Ils permettent d’analyser spatialement les données collectées et de représenter la variabilité des parcelles à travers des cartes thématiques. Ainsi, il est possible de prendre des décisions différenciées en fonction des caractéristiques de chaque zone. - Technologie à dose variable (VRT) :
Elle automatise l’application localisée d’intrants tels que les engrais, semences ou produits phytosanitaires, en ajustant les doses aux conditions spécifiques de chaque point de la parcelle. Cela améliore l’efficacité et réduit l’impact environnemental. - Plateformes de gestion agricole numérique :
Logiciels spécialisés qui intègrent les données générées par les différents systèmes, facilitant l’analyse et le suivi des travaux agricoles. Certains outils intègrent l’intelligence artificielle et des modèles prédictifs pour optimiser la production.
Ces cinq systèmes fonctionnent de manière complémentaire, permettant une gestion agronomique plus précise, efficace et durable, en accord avec les objectifs d’innovation et de résilience du secteur agroalimentaire.
Capteurs pour l’agriculture de précision
La capteurisation et la connexion des différentes sources de données sont essentielles dans ce nouvel environnement. Ainsi, les machines agricoles deviennent de plus en plus intelligentes et s’adaptent aux conditions de la culture et de l’environnement, ainsi qu’aux exigences de production de l’agriculteur.
Il existe une tendance au développement de nouvelles machines agricoles intégrant des capteurs innovants avec l’équipement de terrain, afin que leur fonctionnement s’ajuste de manière intelligente et automatique aux besoins des cultures. Cela facilite le travail de l’agriculteur, augmente les rendements et, par conséquent, les bénéfices.
Un exemple est l’intégration de capteurs capables d’évaluer la masse foliaire d’une culture afin d’ajuster le traitement phytosanitaire à appliquer, réduisant ainsi le gaspillage de matière et l’impact environnemental. Ou encore de mesurer la charge de fruits et leur maturité pour planifier et optimiser la récolte. Pour cela, il est essentiel d’utiliser des capteurs avancés ainsi que des véhicules terrestres autonomes (robots), guidés (tracteurs) ou aériens tels que les drones. À titre d’exemple, les Japonais utilisent des drones dans l’agriculture depuis plus d’une décennie. Aujourd’hui, leur utilisation s’est généralisée pour deux raisons principales : la polyvalence de cet outil agricole et la réduction des coûts.
Les principaux avantages attendus de l’utilisation de machines agricoles de dernière génération sont l’amélioration des conditions de travail sur le terrain et l’augmentation de la qualité de la production.
Avantages de l’agriculture de précision
Puisque l’agriculture de précision fait référence aux techniques visant à optimiser la qualité et la quantité de la production agricole, son influence sur l’avenir de l’agriculture est indiscutable. Ses principaux avantages sont :
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Gestion plus efficace des ressources : permet une gestion optimisée de l’eau, des engrais et des pesticides, réduisant les coûts et minimisant l’impact environnemental.
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Amélioration de la productivité : fournit des données précises qui aident à prendre des décisions éclairées, optimisant ainsi les pratiques agricoles et augmentant les rendements.
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Détection précoce des ravageurs et maladies : contribue à détecter rapidement les ravageurs et maladies, facilitant une intervention opportune et réduisant les pertes.
La collecte de toutes les informations de terrain issues des capteurs, combinée aux données d’origine, traitements ou informations météorologiques stockées dans le cloud, permet d’appliquer des modèles d’aide à la décision pour améliorer le rendement des cultures, anticiper les problèmes et renforcer la rentabilité des exploitations ayant adopté les nouvelles technologies. Un exemple concret est celui du secteur viticole.
Les exploitations viticoles doivent évaluer la qualité du raisin rapidement, de manière fiable et objective. Pour ce faire, le contrôle des variables influençant le raisin doit être effectué dès les phases de production : suivi de la maturation des fruits, détection des maladies, planification correcte des vendanges, etc. Ensuite, la qualité doit être mesurée à la réception en cave. Différentes technologies sont utilisées à cet effet, telles que la réfractométrie, les titrateurs, les analyseurs multiparamétriques, les spectrophotomètres infrarouges et les biocapteurs.
Obstacles à l’adoption de l’agriculture de précision
Malgré ses avantages, plusieurs obstacles freinent l’adoption de l’agriculture de précision, comme nous l’avons confirmé lors de l’analyse sectorielle avec des entreprises partenaires :
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Coût de mise en œuvre des technologies : l’une des principales limitations est le coût d’investissement. Les équipements et systèmes avancés, tels que les drones, capteurs de haute précision et plateformes d’analyse de données, peuvent être prohibitifs et représenter une dépense injustifiée pour de nombreuses petites et moyennes exploitations.
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Complexité technique : la complexité technique de nombreuses technologies exige une formation spécialisée, ce qui peut constituer un défi pour les agriculteurs et techniciens de terrain ne disposant pas de connaissances préalables ou réticents à modifier leurs méthodes traditionnelles. Le manque de programmes de formation accessibles et efficaces peut aggraver cette situation et rendre plus difficile la transition vers des pratiques plus technologiques et efficaces.
Trois voies pour surmonter les obstacles à l’adoption de l’agriculture de précision
Pour surmonter ces difficultés, AINIA travaille sur le projet AGRISME qui développe et applique des technologies innovantes telles que l’imagerie satellitaire, les systèmes de télédétection à faible coût et la création d’un espace de données intégré. À cette fin, AGRISME a travaillé sur trois axes principaux :
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Accès et récupération d’images satellitaires issues de bases de données en libre accès : notamment celles des satellites Sentinel 1–6, inclus dans le programme européen Copernicus d’observation de la Terre.
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Mise au point d’un système de télédétection à faible coût : basé sur une caméra multispectrale intégrée dans un drone, afin de caractériser les arbres et d’extraire des indices agronomiques des parcelles de manière efficace, en utilisant moins de temps et moins de ressources.
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Conception d’un espace de données : destiné à stocker, analyser et partager les données issues non seulement des sources mentionnées mais aussi d’autres actuellement utilisées par les agriculteurs et les techniciens de terrain.
Le projet prévoit de profiter de la campagne 2024/2025 pour avancer dans l’intégration des technologies sélectionnées et créer une boîte à outils numériques AGRISME, destinée à démontrer le potentiel transformateur des pratiques de l’agriculture de précision dans un secteur particulièrement important de la Communauté valencienne : les agrumes.
Ce projet bénéficie du soutien de la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme de la Generalitat Valenciana, via l’IVACE, et est financé par l’Union européenne à travers le programme FEDER Communauté valencienne 2021-2027.
