L’IA en agriculture pour gagner encore en productivité à la moisson ? Au CES de Las Vegas 2026, John Deere montre sa vision. Une moissonneuse X9 automatisant la conduite et les réglages en fonction de la quantité et de la qualité récoltée. Une proposition audacieuse dans un contexte de main-d’œuvre et de fenêtres météo difficiles.
Des progrès spectaculaires
« Mais attention, prévient Eric Lucet du CEA, l’IA peut arriver à un haut niveau de ‘compréhension’. Mais pour activer un moteur, la technologie n’est pas encore fiable. Ce qui fonctionne aujourd’hui et pour demain, c’est l’hybridation. C’est-à-dire que l’on entraîne l’IA au meilleur réglage de gain en temps réel. En un an, les progrès ont été spectaculaires. Mais impossible de dire si ça va continuer. »
John Deere développe pour ses moissonneuses X9 un modèle d’anticipation de la qualité de céréales récoltées basé sur de l’IA et pouvant servir à automatiquement changer les réglages de la machine pour s’y adapter. (© John Deere)
Un point de vue qui rejoint celui d’Arnaud Romoli, conseiller en agroéquipement. « L’IA peut apporter des réponses sur des problématiques d’automoteurs. Je pense en particulier à l’utilisation des enjambeurs dans lesquels le conducteur doit constamment regarder le sol. Vu les difficultés en main-d’œuvre, il y a intérêt à développer de la reconnaissance automatique de rang, de sol, de l’herbe, de la densité végétale cultivée, pour le travail du sol comme pour la pulvé. Ce sera alors de l’applicatif de l’IA qui rend vraiment service. »
L’IA dans et depuis l’automoteur
De la machine à la technique agricole, il n’y a qu’un pas. À l’Inrae, Jean-Pierre Chanet abonde : « Les solutions à partir d’IA avancent assez vite en termes de reconnaissance d’adventices par les images, par exemple. Ça va plus lentement pour les maladies, mais on y arrive. »
Intervenant dans de nombreux secteurs, la sociétéTelespazio a mis au point pour l’agriculture une technologie de détection du datura à base d’IA. (©Telespazio)
« Sur la connaissance et l’apprentissage par la machine de son environnement de travail, l’IA va amener des développements à moyens terme, partage Jean-Philippe Féjoz. Équipé de capteurs, l’automoteur va apprendre au fur et à mesure. La collecte de données s’annonce capitale :
- Franchissement de souches et de pierres ;
- Manquants ;
- Définir qu’un fruit s’annonce bientôt mûr ou non ;
- Rendements attendus ;
- Développement des maladies ;
- Etc.
L’agriculteur n’aura plus qu’à intervenir très localement ou sur une problématique précise ou nouvelle. Il faut donc s’attendre à devoir récupérer beaucoup plus d’informations pour mieux gérer et rentabiliser l’espace exploité. »
LIA en agriculture : l’enjeu des données
« Il y a aussi le souci de l’appropriation des données, dit Jean-Pierre Chanet de l’Inrae. Dans le contexte actuel, on est à nouveau sensibilisés à la question de la souveraineté des données. Je pense que cela va rebattre les cartes. Centipede RTK est un bon exemple, on peut s’affranchir des fabricants de GPS. Je pense que ce type d’initiative va gagner du terrain, y compris au niveau du stockage des données. »
Élevage d’IA
L’analyse environnementale par l’IA est déjà présente en élevage et pourrait exploser. En effet, l’IA est déjà utilisée en santé animale, phénotypage, génétique animale. Pour la sélection des taureaux, par exemple. Faudra-t-il ainsi s’attendre à une multiplication de collecte de données depuis différentes machines statiques et/ou en mouvement ?
Des techniques basées sur de l’IA sont en cours de développement pour renseigner l’éleveur sur le comportement de ses animaux. Par exemple le temps passé debout, couché, durée d’ingestion, fréquence de mouvement, etc. (©Idele)
Pour Laetitia Domange, directrice R&D Maïsadour, « les cas d’usage de l’IA sont déjà intéressants. L’exemple de l’E-Doggy est emblématique, on a un souci quasiment d’ordre social. Les poulets, ça se rentre à la mauvaise heure, celle où on dîne en famille, on a des activités… Mais on a d’autres projets comme la cabane automatique (avec Fanny Rochon, Élevage Service). Il s’agit de cabanes de 60 m2 pour les poulets Label Rouge, avec allumage et extinction des lumières automatiques. Idem pour les trappes et la régulation de la température. L’IA va sans doute permettre d’avancer sur la pénibilité. Et c’est heureux, car cela va répondre aux problématiques de main-d’œuvre. »
Chat « GPT » – Gare au Propos Trompeur
« Il y a une vraie question des chatbots, partage Jean-Pierre Chanet : quelle place vont-ils prendre dans le conseil agricole ? L’agroécologie, c’est forcément contextualisé. Il faut compter sur l’intelligence humaine. Car il va falloir savoir si une réponse s’adapte au contexte de l’exploitation. Or les IA ont une approche globale. Donc sur les conditions pédoclimatiques, les filières disponibles, l’enjeu va être de nourrir les IA avec des données contextualisées. » Un travail titanesque.
Jean-François Berthoumieu, de l’association climatologique de la moyenne Garonne, se montre optimiste. « L’IA est là pour rester. On optimise des systèmes, des décisions, des choix. Un humain n’est plus capable de suivre les consignes avec le degré de précision des informations que récoltent les capteurs. De même, l’IA permet d’extrapoler, quand on a des données voisines, proches, elle permet de dessiner une prévision malgré tout. L’IA permet de récupérer des données pour les intégrer dans des calculs de flux. Le conseil agricole va forcément être influencé. Un exemple, pour réduire les dégâts en cas de gel en arboriculture et viticulture. Les capteurs, alliés à l’IA, vont permettre de connaître le taux d’humidité du sol et de planifier les opérations pour améliorer les leviers de lutte passive contre le gel. »
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