L'IA pour détecter les besoins phytosanitaires
Par l’utilisation de systèmes d’observation aérienne (des drônes majoritairement), l’IA va ensuite analyser les images afin de détecter des zones qui nécessitent un traitement spécifique. Cela permet de mieux cibler l’utilisation de produits à la fois couteux et potentiellement mauvais pour l’environnement
L'IA pour le pilotage d'engins agricoles robotisés
Les travaux agricoles sont couteux en temps et en ressources humaines. Par l’utilisation de la vision par ordinateur, une IA peut detecter la position des rangs de culture afin de faire naviguer un robot au milieu. L’entreprise Toulousaine Naïo en a d’ailleurs fait sa spécialité
L'IA pour la prédiction météo à court terme
Lorsque l’on récolte, la pluie n’est pas souvent la bienvenue. De nouveau modèles prédictifs d’Intelligence Artificielle permettent de superformer les prédictions des agences météorologiques afin d’évaluer les risques de pluie dans l’heure. Deepmind, entité du groupe Alphabet, a ainsi développế une IA permettant de prédire les probabilité de pluie dans les deux heures avec une meilleure fiabilité que les modèles conventionnels : Nowcasting. Ce modèle a été développé en se basant sur les données météo du Royaume-Uni. Nul doute donc que question pluie il soit mis à rude épreuve…
