L'IA prédit les dates de récolte pour les agriculteurs

Une nouvelle technologie d'intelligence artificielle (IA) offre aux agriculteurs des outils pour planifier leurs récoltes avec plus de précision. Ces modèles prédisent les périodes de cueillette optimales en tenant compte des conditions météorologiques variables, ce qui est crucial pour maximiser la qualité et les revenus des récoltes.

Joel Carter d'Okanagan Specialty Fruits explique que les méthodes traditionnelles sont insuffisantes. L'année dernière, par exemple, la récolte de pommes dans l'État de Washington a dû être interrompue en raison de la chaleur extrême. "Il faut savoir plus que simplement quand le fruit est mûr. Combien de temps avez-vous pour le cueillir ? Ces modèles sont vraiment utiles", a déclaré Carter. L'entreprise expérimente déjà des caméras de la société canadienne Vivid Machines, qui capturent des images d'arbres fruitiers pour une analyse par IA.

Bien que les modèles d'IA offrent des prévisions plus précises, leur exactitude dépend de la qualité des données historiques saisies dans le système. Carter souligne que le système doit être personnalisé pour chaque exploitation. Les pommes ont une fenêtre de récolte d'environ trois semaines, mais pour les baies comme les fraises, le délai peut n'être que de quelques jours.

FruitCast, une entreprise basée au Royaume-Uni, propose des prévisions similaires pour les récoltes de fraises, framboises, mûres, myrtilles et tomates. Le PDG Raymond Martin indique que leur système analyse des images provenant de drones, de smartphones ou de caméras montées sur des véhicules agricoles. "Nous faisons exactement ce que les agriculteurs pourraient faire, mais à une échelle qu'ils ne peuvent pas gérer", a expliqué Martin.

Les modèles de FruitCast intègrent les conditions météorologiques et d'irrigation dans leurs prévisions. L'entreprise affirme que ses prévisions sont précises à 90 % une semaine à l'avance et à 83 % trois semaines à l'avance concernant le volume réel récolté. Malgré les progrès technologiques rapides, des experts du secteur comme Neill Finlayson d'Angus Soft Fruits notent qu'il s'agit encore d'un parcours en cours et qu'un écosystème de prévision entièrement intégré n'a pas encore été atteint.