Une étude de marché exclusive pour : 

• Décrypter les opportunités offertes par l'intelligence artificielle (machine learning, deep learning) dans l'agriculture au travers de cas d'usage en France et à l'étranger
• Dresser un panorama du vivier des jeunes pousses de l'AgTech françaises et étrangères proposant des solutions à base d'intelligence artificielle au travers de business cases
• Identifier les freins au développement de l'IA dans le monde agricole
• Connaître le point de vue des différents types d'acteurs impliqués dans l'IA dans l'agriculture au travers d'entretiens qualitatifs

Comment l'intelligence artificielle va accélérer la transformation de l'agriculture

L'IA, pièce maîtresse de l'agriculture de précision

« Produire plus et mieux avec moins »

L'agriculture fait face à de nombreux défis, que ce soit en France ou à l'international, avec en premier lieu, la nécessité de nourrir 9,7 milliards d’individus à horizon 2050. Mais au niveau global, ces défis s’accompagnent de contraintes non négligeables telles que la gestion des effets du réchauffement climatique, de la pression sur la ressource en eau ou encore de la diminution des terres disponibles. En France, l'agriculture va également devoir veiller à améliorer sa compétitivité, notamment face à ses voisins européens face à qui elle a perdu du terrain depuis quelques années. Comme partout dans le monde, l'agriculture française va également devoir travailler son attractivité auprès des jeunes générations, en réduisant par exemple la pénibilité du travail agricole ou en offrant la possibilité aux agriculteurs d'avoir plus de temps de loisir. A l'aval, le monde agricole va devoir également s'adapter aux exigences de plus en plus pointues des consommateurs vis à vis de leur alimentation, que ce soit en termes de qualité ou de traçabilité.

L' IA au service des performances économiques et environnementales des exploitations

Si un grand nombre de problèmes apparaissant dans les exploitations agricoles ont jusqu’à présent été gérés grâce à la propre expertise et l'expérience des agriculteurs, l'émergence de nouvelles technologies telles que l'Internet des objets et l'intelligence artificielle leur permettent dorénavant d'adopter une approche fondée sur les données. Alors que l'intelligence artificielle est apparue au milieu des années 50, ses récents développements, notamment en matière de deep learning, vont permettre d'apporter la pierre qu’il manquait à l'édifice de l'agriculture de précision. En effet, alors que les exploitations agricoles vont produire de plus en plus de données grâce à l'explosion du nombre de capteurs et la numérisation de l'activité agricole, ce big data agricole va pouvoir nourrir de nombreux algorithmes basés sur des techniques de machine learning et de deep learning. Grâce à ces algorithmes, les agriculteurs vont pouvoir bénéficier d’une aide précieuse dans leur activité quotidienne, que ce soit à travers l'autonomisation des robots agricoles, la surveillance en temps réel de leurs animaux ou encore l'analyse de leurs cultures grâce à des drones ou des satellites tout en améliorant leur empreinte écologique…

Un statut de puissance agricole à défendre face aux ambitions américaines et chinoises

Un signe qui ne trompe pas sur le potentiel de l'intelligence artificielle en agriculture : certains grands acteurs technologiques, qu’ils soient américains ou chinois, s'intéressent de plus en plus aux données agricoles et vont même jusqu’à développer des solutions à base d'intelligence artificielle pour certaines filières agricoles. Mais finalement, quels sont actuellement les cas d’usage de l'intelligence artificielle dans l'agriculture ? Les solutions à base de machine learning ou de deep learning qui sont développées sont-elles vraiment intéressantes pour les agriculteurs ? Comment se positionnent les acteurs français par rapport aux acteurs étrangers ? Sachant que le domaine de l'intelligence artificielle risque de se résumer à un match Etats-Unis contre Chine, doit-on avoir des craintes pour l'avenir de l'agriculture française, et plus globalement de l'agriculture européenne ? Et si l'automatisation de l'agriculture va croissante, quelles devront être les compétences des agriculteurs de demain ? 

Les "+" de l' étude

• Les usages actuels de l'IA dans l'agriculture (productions animales, productions végétales) au niveau mondial : quelles sont les solutions concrètes proposées en France et à l'étranger ?​
• Les business case : un panel de 24 entreprises françaises et étrangères impliqués dans l’IA agricole
• Le décryptage de l'impact de l'IA sur l'agriculture :
  - quelles sont les opportunités offertes par l'IA face aux grands enjeux agricoles, face aux problématiques des exploitations agricoles, face aux préoccupations des agriculteurs ?
  - quelles seront les compétences des agriculteurs dans un monde agricole imprégné d'IA ?
  - quels sont les freins au développement ?
•  L'analyse de la place de la France sur l’échiquier mondial de l'IA dans l'agriculture
• La réalisation d'entretiens qualitatifs : coopératives agricoles, startups, investisseurs, fournisseurs de solutions