L’outil numérique propose des pistes de réflexion et des outils pratiques pour comprendre l’information agricole et de la transformer en « agriculture de décision » au plus près des besoins de nos exploitants.
L’agriculture aussi entre dans l’ère du numérique. Cette révolution va beaucoup plus loin que la simple adoption du guidage GPS. Applications, services, données, robots, drones, l’internet des objets, capteurs et systèmes de positionnement… les services sont aussi nombreux que les usages. Ce saut dans l’agriculture 2.0 devrait favoriser une production agricole plus productive et durable. Si la dynamique est déjà bien installée outre-Atlantique, moins de 24% des agriculteurs européens ont régulièrement recours à l’agriculture de précision. Et pourtant elle permet des gains considérables.
Si l’irruption du numérique dans nos campagnes s’est longtemps accompagne d’une peur du grand remplacement – les machines vont-elles remplacer les agriculteurs – cette idée a été niée de fait. S’il existe une baisse structurelle de l’emploi agricole, en réalité, le développement de nouvelles machines permet simplement à nos agriculteurs de travailler avec de meilleurs outils. Cela s’accompagne par des effets tangibles : une utilisation plus efficiente de l’eau ou une optimisation des traitements chimiques. Ces avancées peuvent donc très bien servir l’agriculture familiale et l’agriculture biologique.
Un des premiers aspects de la révolution numérique actuelle est le recours croissant à l’Intelligence Artificielle (IA). Elle permet de gérer de masses importantes de données par des algorithmes. Or, les sources d’information ont considérablement augmenté dans le monde agricole : GPS, GNSS, prévisions météorologiques, des images aériennes capturées par des drones et des satellites. Des applications qui centralisent ces informations et les recoupent sont ainsi devenues de véritables systèmes d’aide à la décision pour le pilotage des exploitations.
Le développement du numérique va de pair avec celui de la robotique. L’agriculteur et génère de fait des données en exerçant son activité grâce à des capteurs IoT (Intrnet of things, ou Internet des objets en français). Les outils d’aide à la décision permettent ainsi d’accroître l’ergonomie des outils à moyen terme, mais aussi de renforcer l’apprentissage machine en s’appuyant sur le big data pour esquisser des tendances, identifier les anomalies et s’assurer du respect de la législation. Cela permet ne spécialisation des machines aux spécificités des exploitations.
L’apparition de logiciels de gestion agricole, prévus pour la collecte, le traitement, le stockage et la dissémination des données, permet de centraliser toutes les informations et en grande partie de gérer son exploitation depuis un tablette. Il permet aussi de s’adapter aux spécificités de la demande, ce qui renforce le développement de circuits courts et de nombreuses plateformes de distribution. Dans le même temps, compte tenu de la demande croissante, nombre de start-up agricoles voient le jour, et créent une dynamique là où l’emploi agricole a décliné au cours des dernières décennies.