L’IA envahit le secteur agroalimentaire !

Les fabricants alimentaires savent bien que le secteur de l’agriculture est particulièrement difficile. Le fait que les gens continuent à manger et à boire apporte une certaine tranquillité. Cependant, la concurrence est rude, les risques climatiques et environnementaux s’accroissent, les marchés des matières premières sont imprévisibles, les tensions commerciales sont palpables, les goûts des consommateurs évoluent rapidement, et les exigences des régulateurs sont de plus en plus rigoureuses.

L’intelligence artificielle ne peut pas résoudre tous ces problèmes, mais les logiciels intégrant l’IA, en interaction avec les solutions d’agriculture intelligente des fournisseurs de traitement des ressources d’entreprise, s’attaquent à bon nombre d’entre eux.

Applications émergentes de l’IA pour l’agriculture

Certaines solutions d’IA illustrent parfaitement cette dynamique. Par exemple, Agranimo combine des capteurs de sol, des données météorologiques et satellitaires pour maximiser le rendement des produits frais, tandis que Clarifruit utilise la vision par ordinateur pour procéder à des vérifications de qualité. Solena évalue la santé et la qualité du sol en se basant sur des caractéristiques du microbiome, du climat, de la culture et du sol. De son côté, Vista regroupe des données provenant de satellites, de la topographie, de l’hydrologie et d’autres éléments pour optimiser les intrants, maximiser les rendements et offrir une visibilité pour des décisions commerciales éclairées.

D’autres acteurs ne restent pas en reste dans l’intégration de l’IA au service de l’agriculture. En Inde, des chatbots IA fournissent des conseils adaptés aux agriculteurs pour faire face à des défis tels que la sécheresse et les invasions de ravageurs. Le fournisseur mondial de semences, KWS, utilise l’IA pour optimiser la génétique des semences, permettant ainsi aux agriculteurs de cultiver des plantes plus résilientes adaptées aux conditions locales. L’IA facilite également l’évaluation des fournisseurs, l’analyse des itinéraires de transport pour diminuer les émissions et réduire le risque de perte durant le transit, tout en planifiant des scénarios pour d’éventuelles perturbations de la chaîne d’approvisionnement dues à des événements climatiques extrêmes ou à des tensions géopolitiques.

Les premiers utilisateurs de l’IA, comme Royal Eswatini Sugar, constatent déjà des bénéfices. Grâce à l’analyse de données agronomiques, satellitaires et de modélisation météorologique, le producteur sud-africain de canne à sucre a réalisé un gain d’environ 5 millions de dollars, économisé 157 000 dollars en coûts par saison et amélioré de 10 % la précision de ses prévisions.

IA pour la conformité agricole

Un autre domaine émergent lié à l’IA dans l’agriculture mérite d’être cité : la traçabilité et la conformité face à un environnement de plus en plus complexe et souvent contradictoire. La section 204 de la loi américaine sur la sécurité alimentaire et la modernisation (FSMA) approche de son échéance – le 1er janvier 2026. Deux jours auparavant, la réglementation européenne sur les produits sans déforestation (EUDR), récemment reportée, entrera en vigueur. En ajoutant les nouveaux régimes de différenciation géographique de l’UE, les réglementations locales et les politiques des grands clients, il est indéniable que la visibilité sur la provenance exacte des produits agricoles n’est plus une option.

Prenons l’exemple d’un grand producteur de fruits. Ce dernier doit se conformer à un ensemble de réglementations mondiales, de normes sectorielles et de règles locales dans chaque pays où il opère. Ces règles peuvent différer dans leurs intentions, même si elles se rejoignent sur le plan linguistique. Par exemple, la nécessité d’assurer la disponibilité de “structures sanitaires” sur les sites de production peut signifier des murs et un toit dans une juridiction, contre un espace entièrement climatisé dans une autre. Ensuite, se posent les obligations de conformité là où les fruits frais sont vendus et les normes variées des principaux acheteurs.

GenAI comme outil de conformité

Dans le passé, répondre à l’analyse des exigences de conformité nécessitait des équipes examinant des milliers de pages de documents, établissant des politiques à suivre à différents stades, et identifiant les données exactes nécessaires pour prouver et documenter la conformité. Souvent, ces données proviennent d’agriculteurs en amont et de partenaires commerciaux à travers des enquêtes, des audits, ou des captures automatiques lors des opérations de fertilisation et de protection des cultures.

Une fois ces règles établies, le suivi continu de la réglementation est crucial pour ajuster les approches de conformité en fonction des changements. Cet effort s’accorde parfaitement avec les capacités de l’IA générative (GenAI), et msg global est l’une des entreprises qui en tirent parti dans le domaine de la conformité.

Cette entreprise allemande a développé un outil GenAI capable d’aider les acteurs de l’agriculture à extraire des documents pertinents, qu’ils soient municipaux ou internationaux, et à les synthétiser en déclarations claires sur les obligations de conformité spécifiques auxquelles ils doivent se conformer, de la production au point de vente. À mesure que la réglementation évolue, le système met automatiquement à jour les obligations de conformité, les diffuse aux secteurs concernés, et supporte la validation et la mise à jour des politiques internes.

GenAI comme consultant et rapporteur

Bien sûr, résumer les exigences n’est qu’un premier pas dans l’effort de conformité. Le système de conformité GenAI peut également poser des questions à divers acteurs — agriculteurs, experts en logistique, acheteurs, vendeurs, ou gestionnaires — dans un langage accessible (que ce soit en anglais, en espagnol ou en swahili).

Les réponses obtenues aident à clarifier le statut de conformité et à générer des rapports préliminaires adaptés aux différents niveaux réglementaires. À noter que les données collectées à des fins de conformité peuvent également alimenter d’autres systèmes d’IA dans l’entreprise.

La dispersion géographique de l’agriculture, souvent rurale, pose des défis pour le déploiement de l’IA, allant du manque de ressources financières à des difficultés de connectivité Internet et des lacunes de compétences. Surmonter ces obstacles nécessitera collaboration, soutien gouvernemental, initiatives éducatives et développement de solutions d’IA rentables et évolutives que les petites structures pourront adopter. Néanmoins, des investissements dans des technologies allant de l’agriculture de précision à la conformité continueront d’apporter des bénéfices à l’ensemble du secteur ainsi qu’à ses clients.

Article original rédigé par : Cedrik Kern et Eric Somitsch.