Agriculture intelligente : définition, fonctionnement et technologies

Chaque saison, les exploitants agricoles décident du moment d'irriguer, des zones à surveiller et de la quantité d'engrais nécessaire aux cultures. Le smart farming (ou agriculture intelligente) relie ces décisions aux conditions réelles mesurées au champ, en associant capteurs, logiciels et jugement agronomique au sein d'un même processus. Cet article explique son fonctionnement, ses prérequis et la méthode pour permettre aux producteurs et aux entreprises agroalimentaires de débuter.

Qu'est-ce que le Smart Farming ?

Le smart farming est une approche de gestion agricole fondée sur les données, dans laquelle les technologies numériques soutiennent chaque étape du cycle de gestion : la détection et la surveillance, l'analyse et la prise de décision, ainsi que l'intervention (1). Les technologies de smart farming s'inscrivent dans le domaine plus large des technologies agricoles ; ce qui définit cette démarche, c'est la façon dont elles relient les observations de terrain aux décisions.

L'agriculture de précision se concentre sur la gestion de la variabilité spatiale et temporelle estimée (2). Le smart farming va plus loin en répondant également à des événements en temps réel, tels qu'une alerte météo ou sanitaire (1). L'automatisation et l'intelligence artificielle sont des options, pas des prérequis d'accès.

Comment mettre en œuvre le Smart Farming ?

Le point de départ est un enjeu d'exploitation, non un équipement :

• Identifier le problème : Cibler la décision dont l'erreur coûte le plus cher, comme le calendrier d'irrigation.

• Évaluer les pratiques et les données : Recenser ce qui est déjà enregistré et ce qui fait défaut.

• Sélectionner les outils : Associer chaque investissement en smart farming à un manque précis de données.

• Établir une routine décisionnelle : Déterminer qui consulte les données, à quelle fréquence et quels sont les déclencheurs de l'action.

• Faire le bilan avant d'étendre le dispositif : Comparer les résultats en fin de saison avant de déployer à plus grande échelle.

En matière d'irrigation, des capteurs positionnés à plusieurs profondeurs indiquent l'évolution de la zone racinaire : les mesures de surface suivent l'infiltration, tandis que les mesures plus profondes surveillent l'épuisement des réserves en eau du sous-sol (3). L'agriculteur évalue ces mesures au regard des prévisions météo et du stade végétatif, décide d'irriguer ou non, puis contrôle la réaction du profil de sol.

Quels sont les composants du Smart Farming ?

La technologie de smart farming fonctionne comme une chaîne, débutant par la collecte des données via des capteurs, des satellites ou des observations manuelles (1). La connectivité achemine ces données vers une plateforme, où des logiciels les stockent et où des outils analytiques comparent les mesures aux normes agronomiques afin de signaler les anomalies (1). Les exploitants interprètent ensuite les résultats et décident de l'intervention ; l'automatisation peut exécuter certaines tâches, mais elle reste facultative. Un maillon faible, comme une mauvaise qualité des données ou des systèmes incompatibles, limite la valeur de l'ensemble de la chaîne (1).

Quels sont les avantages du Smart Farming ?

L'un des avantages clés réside dans la réactivité : les évolutions de l'état du sol ou des cultures deviennent visibles dès leur apparition, sans attendre la prochaine visite au champ. Les données mesurées permettent d'optimiser le calendrier d'irrigation et de fertilisation, de cibler la surveillance des parcelles, de planifier les interventions sur la base d'un historique documenté et de structurer les enregistrements pour la traçabilité.

Chaque bénéfice reste conditionnel. Les résultats dépendent de la qualité des données, du bon positionnement des capteurs (3), de la pertinence de l'interprétation agronomique, ainsi que du sol et du climat locaux. La simple collecte de données ne permet pas, à elle seule, d'économiser l'eau ou d'augmenter le rendement ; ce sont les décisions prises à partir de celles-ci qui font la différence.

Quels sont les meilleurs outils de Smart Farming ?

Les meilleurs outils de smart farming répondent à un besoin de gestion précis. Les critères de choix comprennent l'échelle de l'exploitation, la connectivité au champ, la compatibilité avec les systèmes existants, le budget et la capacité de l'équipe à exploiter les informations fournies.

Outils de Smart Farming fondés sur l'IoT

Les appareils IoT (Internet des objets) sont des instruments de terrain connectés qui transmettent automatiquement les relevés. Les stations météorologiques enregistrent la température de l'air, l'humidité relative, la pluviométrie et le vent, fournissant des données essentielles pour la protection contre le gel, la planification des pulvérisations et l'évaluation du risque de maladie. Les capteurs d'humidité du sol mesurent la teneur en eau ou la tension de l'eau à différentes profondeurs de la zone racinaire, guidant ainsi le calendrier d'irrigation.

Ces équipements de smart farming effectuent des mesures ponctuelles : leur emplacement détermine donc la représentativité des données. Le service d'extension de l'Université d'État du Mississippi recommande d'installer les capteurs dans une zone représentative du type de sol dominant de la parcelle, de sa topographie typique et de son rendement moyen (3).

Logiciels de Smart Farming guidés par les données

Une application de smart farming centralise les données des capteurs, les enregistrements de terrain et l'imagerie satellite dans une interface unique, permettant de corréler l'évolution de l'humidité du sol avec l'historique d'irrigation et les prévisions météo. La surveillance satellitaire cartographie sur l'ensemble des parcelles des indices de végétation tels que le NDVI (indice de végétation par différence normalisée), un indicateur de la vigueur de la canopée.

Le NDVI ne permettant pas d'identifier la cause d'un affaiblissement de la croissance, et la couverture nuageuse interrompant l'imagerie, les anomalies doivent être confirmées par un contrôle au champ (4). Les logiciels d'aide à la décision traduisent ensuite cette vision globale en alertes, en rapports ou en recommandations opérationnelles.

Comment Doktar soutient-il le Smart Farming ?

Doktar structure cette démarche en une chaîne connectée, allant de la mesure sur le terrain à la prise de décision. FieldStation mesure l'humidité et la température du sol à plusieurs profondeurs, ainsi que la température de l'air et l'humidité relative, puis transmet ces relevés, des alertes de stress hydrique et des alertes de gel à la Doktar App. L'application associe ces données à des cartes de santé des cultures issues de satellites pour cibler la surveillance, à des alertes sur les risques météo, ainsi qu'au suivi des interventions et des tâches de l'équipe. En tant qu'entreprise de smart farming, Doktar associe ces outils à une expertise agronomique, afin que les décisions restent aux mains du producteur et s'appuient sur des preuves de terrain vérifiables.

Foire aux questions sur le Smart Farming

Voici trois questions pratiques sur son adoption.

Le Smart Farming convient-il aux petites exploitations ?

Oui, à condition que l'adoption soit progressive. Débuter par une décision prioritaire, comme le pilotage de l'irrigation sur une parcelle à haute valeur ajoutée, permet de limiter l'investissement initial. La FAO identifie la connectivité, les compétences techniques, les infrastructures et l'accès au financement comme des conditions majeures d'adoption, en particulier chez les petits producteurs (5).

Combien coûte la mise en place du Smart Farming ?

Les coûts varient trop pour qu'un chiffre unique soit représentatif. Les principaux postes de dépenses sont le matériel, les abonnements, l'installation, la connectivité, la maintenance et la formation du personnel. Le critère déterminant est de savoir si un outil fait évoluer les décisions assez souvent pour justifier son coût d'exploitation total, et pas seulement son prix d'achat.

Le Smart Farming peut-il réduire l'utilisation de l'eau et des engrais ?

Il peut y contribuer, mais les réductions ne sont pas automatiques. Les données d'humidité permettent d'irriguer en fonction de l'état mesuré de la zone racinaire plutôt que selon un calendrier rigide, et l'analyse de sol guide le choix et la dose d'engrais qui, associés à un apport et un positionnement adaptés aux besoins de la culture, constituent la base du principe 4R de gestion des nutriments (6). Les économies réelles dépendent des pratiques initiales, du sol et du climat.

Le smart farming produit des résultats probants lorsque la mesure, l'interprétation et l'intervention forment une seule et même routine. L'offre connectée de Doktar, composée d'équipements de terrain et de logiciels de gestion agricole, est conçue pour pérenniser cette routine saison après saison.

Référence(s) :

(1) Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M.-J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023

(2) International Society of Precision Agriculture. (2019, juillet). ISPA official definition of precision agriculture. ISPA Newsletter, 7(7). https://ispag.org/site/newsletter/?id=90

(3) Rix, J., Lo, H., Gholson, D., & Henry, M. (2024). Irrometer Watermark series: Location selection (Publication 3539). Mississippi State University Extension Service. https://extension.msstate.edu/publications/irrometer-watermark-series-location-selection

(4) Mulla, D. (2020, 29 décembre). Trends in satellite remote sensing for precision agriculture. Crops & Soils, 54(1). American Society of Agronomy, Crop Science Society of America and Soil Science Society of America. https://www.sciencesocieties.org/publications/crops-soils/2021/january-february/trends-in-satellite-remote-sensing-for-precision

(5) Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture. (2022). La Situation mondiale de l'alimentation et de l'agriculture 2022 : Tirer parti de l'automatisation de l'agriculture pour transformer les systèmes agroalimentaires. Messages clés. FAO. https://www.fao.org/3/cb9479en/online/sofa-2022/key-messages.html

(6) Liu, G., Morgan, K. T., Li, Y., Zotarelli, L., Wang, Q., & DeValerio, J. (2015). What is 4R nutrient stewardship? (HS1264). UF/IFAS Extension. https://doi.org/10.32473/edis-hs1264-2015