Ces dernières années, les usages de l’intelligence artificielle générative (IAG) se développent dans de nombreux secteurs : agents conversationnels, assistants de rédaction, aide au codage ou encore valorisation de bases documentaires. L’agriculture n’échappe pas à cette dynamique.

Mais au-delà des effets d’annonce, quels sont les usages réellement observés ? Quelles opportunités ces technologies ouvrent-elles pour les entreprises agricoles, les conseillers, les instituts techniques, les coopératives ou les agriculteurs ? Quels points de vigilance doivent accompagner leur déploiement ?

Pour répondre à ces questions, l’Acta – les instituts techniques agricoles, la Chaire AgroTIC et l’Académie d’Agriculture de France publient un livre blanc consacré à l’IAG appliquée au secteur agricole. Ce travail s’appuie notamment sur des entretiens menés auprès d’acteurs du numérique agricole, d’entreprises, d’instituts techniques, d’organismes de recherche et de services

Un panorama concret des usages de l’IAG en agriculture

L’objectif de ce livre blanc n’est pas de présenter l’IAG comme une solution miracle mais de documenter des usages concrets et d’identifier les conditions nécessaires à un déploiement utile, fiable et maîtrisé.

Le document propose d’abord des repères accessibles pour comprendre les principes de fonctionnement de l’IAG avant de présenter une typologie des cas d’usage observés dans le secteur agricole. Il met notamment en lumière des applications liées à la veille, à l’assistance au codage, à l’automatisation d’analyses, à la valorisation de bases documentaires ou encore à l’accompagnement des agriculteurs et des conseillers.

Au-delà des exemples d’application, le livre blanc aborde également les enjeux économiques, environnementaux, sociaux, techniques et organisationnels associés à ces technologies. Il invite ainsi les acteurs du monde agricole à s’approprier progressivement ces outils, tout en gardant un regard critique sur leurs limites, leurs conditions d’usage et leurs impacts.

6 recommandations pour rendre l’IAG opérationnelle dans le secteur agricole

Déployer des actions de formation adaptées à la diversité des publics. Il s’agit à la fois de susciter l’intérêt, de former à des usages concrets et de développer les compétences techniques plus avancées pour mener des projets d’IAG.

Ancrer les projets d’IAG dans les problématiques concrètes du terrain. L’identification des cas d’usage doit répondre à des irritants réels pour garantir la valeur ajoutée des solutions.

Encourager une logique d’itération : tester, évaluer, ajuster. L’adoption de l’IAG nécessite d’accepter une part d’essai-erreur tout en maintenant un regard critique sur les résultats pour limiter les biais, les erreurs et les phénomènes de paresse cognitive.

Choisir les solutions techniques en fonction des enjeux de confidentialité, de souveraineté et de ressources disponibles. Le recours au cloud, à des infrastructures souveraines ou à des déploiements hybrides doit être arbitré selon la nature des données mobilisées.

Structurer et qualifier les corpus de données. La qualité et l’accessibilité de ces ressources conditionnent la pertinence des modèles et leur capacité à produire des résultats fiables et contextualisés pour le domaine agricole.

Dans un contexte de multiplication des outils, il est essentiel de limiter la fragmentation en veillant à leur interopérabilité. Une structuration claire de l’offre permet d’éviter la dispersion des efforts et de proposer aux agriculteurs des services plus cohérents, complémentaires et facilement utilisables.

Ressources supplémentaires :

Pour prolonger la lecture, une synthèse des entretiens rédigée par le coordinateur du groupe de travail côté Académie d’Agriculture de France est mise à votre disposition. Ce document ne constitue pas un compte rendu exhaustif des échanges mais propose une restitution synthétique des principaux éléments partagés lors des auditions, lorsque leur diffusion est autorisée. Des éléments issus de la veille sur le sujet de l’Académie d’Agriculture de France sont également disponibles.

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