- L’Asie abrite plus de la moitié de la population mondiale, mais seulement un cinquième de ses terres agricoles, ce qui la rend particulièrement exposée à l’urgence alimentaire mondiale.
- Le changement climatique et la hausse des prix des denrées alimentaires menacent la sécurité alimentaire à long terme dans toute la région, plus d’un milliard de personnes n’ayant pas accès à une alimentation suffisante.
- Les données et l’intelligence artificielle peuvent aider les agriculteurs à prendre des décisions plus éclairées, à augmenter leur productivité et à augmenter leurs récoltes.
J’ai grandi dans une petite station de montagne appelée Shillong. C’est une belle région du nord-est de l’Inde qui s’appelle « l’Écosse de l’Est » et non loin de l’endroit où l’on cultive le thé en Assam. C’est à environ 50 miles de l’endroit le plus pluvieux du monde près de la frontière avec le Bangladesh.
L’inégalité économique que j’ai vue grandir m’a appris à essayer de comprendre à quoi la communauté au sens large est confrontée; comprendre ce que tant de gens font chaque jour pour survivre. Nous pouvons tous faire plus et donner en retour.
Avec seulement un cinquième des terres agricoles du monde, l’Asie abrite plus de la moitié de la population mondiale. Le changement climatique et la hausse des prix alimentaires sont des menaces critiques pour la sécurité alimentaire à long terme – plus de 1 milliard de personnes n’ont pas accès à une nourriture suffisante à travers la région. La situation fait partie d’une tendance mondiale que les Nations Unies qualifient de «urgence alimentaire sans précédent”.
Répondre à la demande alimentaire de l’Asie sera difficile en raison du ralentissement des gains de productivité agricole, de la surexploitation des ressources naturelles et de la rareté croissante de l’eau. Au fur et à mesure que la région devient plus urbaine et prospère, les prix alimentaires continueront d’augmenter à moins que l’offre ne puisse suivre la demande. Pour nourrir la population croissante de l’Asie de manière plus durable et plus efficace, la façon dont la nourriture est produite doit changer.
Des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA), les capteurs et les drones peuvent contribuer à accroître la productivité agricole, la sécurité alimentaire et la durabilité du système agroalimentaire. Du sol – où de meilleures pratiques agricoles peuvent atténuer le changement climatique – à l’étagère – où les clients recherchent des produits à empreinte carbone minimale – la chaîne de valeur agricole et alimentaire asiatique est prête pour l’innovation.
Construire les fermes durables du futur
L’objectif de Microsoft est de démocratiser les informations basées sur les données pour aider tous les agriculteurs et organisations à obtenir plus et à transformer la chaîne de valeur agroalimentaire pour devenir plus productifs et plus transparents, et générer une valeur partagée jusqu’aux producteurs.
Microsoft a récemment annoncé Gestionnaire de données Microsoft Azure pour l’agriculture en avant-première. Ce qui a commencé avec Project FarmBeats, une initiative de recherche ambitieuse pour collecter et transformer des données agricoles, a maintenant évolué vers une solution commerciale opportune. Azure Data Manager pour l’agriculture étend la plate-forme de données intelligente Microsoft avec des connecteurs de données spécifiques à l’industrie et des fonctionnalités pour connecter les données de la batterie à partir de sources disparates.
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Par exemple, leader de l’industrie Plateforme FieldView de Bayer ingère les données des pipelines satellites et météorologiques d’Azure Data Manager for Agriculture pour produire des informations sur les facteurs potentiels limitant le rendement dans les champs des producteurs. Bayer a également développé un ensemble de solutions numériques disponibles pour les entreprises clientes qui fournissent des informations opportunes sur la santé des cultures, les prévisions météorologiques, le suivi de la croissance des cultures, etc.
L’agriculture axée sur les données est également un élément fondamental de Les offres numériques de Land O’Lakesincluant le Truterra outil de durabilité. Ce service numérique innovant fournit aux agriculteurs un aperçu de l’impact de différentes pratiques agricoles sur l’eau, l’azote et le carbone dans une exploitation, leur permettant de suivre la séquestration du carbone de leur sol, entre autres applications.
Entre-temps, Bharat Agri, une start-up agricole indienne, exploite les données de l’imagerie satellite pour surveiller la santé des cultures et analyser des exploitations aussi petites que 1/40 d’acre. Cette année seulement, plus de 50 000 agriculteurs devraient recevoir des images satellite de leurs fermes de BharatAgri, ce qui contribuera à réduire les pertes de récoltes sur plus de 100 000 acres de terres agricoles.
Agriculture axée sur les données
À l’échelle mondiale, l’agriculture axée sur les données a pris de l’ampleur en tant que l’une des approches les plus prometteuses pour relever le défi de la sécurité alimentaire. Selon l’Institut international de recherche sur les politiques alimentaires, les techniques agricoles fondées sur les données peuvent augmenter la productivité agricole jusqu’à 67 % d’ici 2050tout en réduisant simultanément les pertes agricoles et alimentaires.
Cependant, les coûts élevés de l’adoption de nouvelles technologies peuvent également constituer un obstacle pour les pays à revenu faible ou intermédiaire. Ceci est particulièrement critique pour l’Asie où les petits exploitants agricoles constituent le groupe principaldont 450 millions produisent plus de 80 % des aliments consommés dans la région.
L’agriculture axée sur les données commence par la collecte d’informations sur l’exploitation, ce qui peut être particulièrement difficile dans communautés rurales dépourvues d’infrastructures numériques. Ces données sont obtenues à partir de diverses sources, y compris des capteurs, des drones, des tracteurs, des stations météorologiques et des images satellite, ce qui rend une connectivité Internet abordable est une nécessité.
Au fil du temps, tous ces flux de données peuvent être utilisés pour indiquer des pratiques utiles et faire des suggestions basées sur les cycles de culture précédents, ce qui se traduit par des rendements plus élevés, des intrants inférieurs et moins d’effets environnementaux.
Pour un impact maximal, les bonnes données doivent être exploitées dans le bon but et au bon moment. Mais la taille et la complexité énormes des systèmes agroalimentaires, associées à leur nature fragmentée, posent des défis pour libérer la valeur économique potentielle des mégadonnées, qui est projeté à plus de 100 milliards de dollars rien qu’en Asie du Sud-Est. Pour garantir une croissance plus inclusive, les petits exploitants agricoles doivent être habilités à participer aux chaînes de valeur agroalimentaires modernes.
L’IA pour de meilleures connaissances agricoles
Avec autant de données pertinentes pour l’agriculture générées dans l’ensemble de l’exploitation, telles que collectées à l’aide de capteurs dans le sol et de satellites en orbite autour de la Terre, de nombreux agriculteurs et organisations n’ont tout simplement pas les ressources nécessaires pour exploiter efficacement ces grandes quantités de données. La chaîne de valeur agroalimentaire comprend également un système complexe d’acteurs et d’activités, de sorte que les ensembles de données restent cloisonnés sans systèmes interopérables pour les gérer.
La bonne nouvelle est que l’IA peut aider à briser les silos de données et à transformer une énorme quantité de données agricoles complexes en informations exploitables. Basé sur des années d’études dans Microsoft Research et un leadership éclairé établi avec Projet FarmBeatsnous avons publié FarmVibes.AI – une suite d’outils visant à guider les décisions à chaque étape de l’élevage.
Les flux de travail FarmVibes.AI, qui s’exécutent sur la technologie cloud, fournissent de riches informations prédictives et prescriptives sur la santé des sols, les conditions météorologiques, la séquestration du carbone, le suivi des déchets, etc. Ils peuvent aider les agriculteurs à prévoir les quantités idéales d’engrais à utiliser et où les utiliser, à prévoir la température et la vitesse du vent, et à indiquer quand et où planter et pulvériser, parmi une gamme d’autres applications agricoles.
Ces informations ne seront pas possibles sans les techniques de fusion de données alimentées par l’IA, qui combinent des flux de données provenant de sources telles que les données de stations météorologiques, les drones ou l’imagerie satellite. Cela permet également de débloquer des gains rentables et d’améliorer l’accessibilité aux solutions d’agriculture numérique. L’utilisation de l’IA peut réduire le nombre de capteurs et de drones nécessaires, réduisant ainsi le coût du matériel à la ferme.
Les capacités de langage naturel des grands modèles de langage d’aujourd’hui peuvent également aider à rendre ces technologies plus accessibles pour les agriculteurs qui ne sont pas aussi avertis sur le plan technologique. À travers Projet FarmVibes.Botpar exemple, les petits exploitants agricoles peuvent communiquer simplement et efficacement pour interroger des données ou transmettre des informations.
Autonomiser les agriculteurs grâce aux données et à l’IA
La disponibilité de capteurs abordables connectés à Internet – soutenus par la technologie cloud et l’IA – peut permettre aux agriculteurs de capturer et de suivre les données opérationnelles, qu’elles proviennent du sol, de l’équipement ou du bétail. Grâce à la technologie de l’IA, les agriculteurs peuvent générer des informations basées sur ces données pour appliquer une agriculture de précision ou des prévisions pour améliorer les rendements, tout en conservant des ressources précieuses.
Les données et l’intelligence artificielle peuvent également augmenter les connaissances et l’intuition particulières des agriculteurs sur leurs exploitations pour prendre des décisions beaucoup plus éclairées. Avec de meilleures informations, les agriculteurs peuvent augmenter l’efficacité de la récolte et de la production, réduire le gaspillage alimentaire, créer des produits riches en nutriments et de haute qualité, réduire l’impact environnemental et assurer la transparence aux parties prenantes.
