Produire plus avec moins
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- Authors: ROBERT HORN
- Published: December 15, 2023
Résumé et contexte
- Sujet : Rôle de l’intelligence artificielle (IA) pour rendre l’agriculture plus productive et les filières alimentaires plus efficientes afin de lutter contre la faim.
- Auteur : ROBERT HORN, journaliste indépendant installé à Bangkok.
- Publication : FINANCES & DÉVELOPPEMENT, Décembre 2023.
Principales observations factuelles
- L’IA intervient dans les chaînes de production agricoles et alimentaires pour :
- concevoir de nouvelles variétés de riz résistantes au changement climatique;
- fournir des données sur les sols;
- guider les pulvérisateurs de précision embarqués dans des drones pour l’application d’engrais et de pesticides;
- sélectionner, inspecter et classer les produits.
- Citation : « L’agriculture intelligente fondée sur l’IA offre des possibilités extraordinaires d’améliorer la sécurité alimentaire et de réduire, voire d’éliminer, la faim dans de nombreuses régions du monde », Channing Arndt (Groupe consultatif pour la recherche agronomique internationale, GCRAI).
- Thaïlande :
- Stratégie nationale lancée en 2014 : Thailand 4.0 (programmée sur vingt ans), priorise alimentation, agriculture et technologies numériques.
- Programmes gouvernementaux : Smart Farmer et Young Smart Farmer pour encourager l’agriculture de précision (ex. drones pilotés par l’IA, pulvérisation intelligente).
- Population : 70 millions d’habitants.
- Position commerciale : 15e exportateur mondial de denrées alimentaires et unique exportateur net de ces produits en Asie.
- Valeur des expéditions attendue : 44,3 milliards de dollars cette année.
- Contexte mondial de la faim :
- En 2022, 735 millions de personnes étaient sous--alimentées (9,2 % de la population mondiale) d’après L’État de la sécurité alimentaire et de la nutrition dans le monde (Organisation des Nations Unies).
- Même la Thaïlande a enregistré la première hausse du nombre de personnes souffrant de la faim depuis dix ans.
- Initiatives et infrastructures numériques en Thaïlande :
- THEOS-2 : premier satellite d’observation de la Terre mis au point par des ingénieurs thaïlandais et britanniques, lancé en octobre, pour collecter des données pour l’agriculture intelligente.
- National Innovation Agency (NIA) : programmes d’incubateurs et d’accélérateurs pour faciliter la recherche d’investisseurs privés pour les jeunes entreprises agri-tech.
- Digital Economy Promotion Agency (DEPA) : programme One Community, One Drone couvrant les agriculteurs de 500 collectivités partageant des services de drone.
- Exemples d’entreprises et de technologies :
- Ricult (fondée en 2015) : combine fintech et agritech; application téléchargée plus de 800 000 fois en Thaïlande; fournit des informations et outils basés sur l’IA pour petits agriculteurs et facilite l’accès au financement.
- Mitr Phol collabore avec IBM sur des solutions fondées sur l’IA pour les agriculteurs.
- Chia Tai utilise les drones autonomes du chinois XAG.
Enjeux et limites identifiés
- Adoption encore marginale de l’agriculture intelligente à grande échelle.
- Obstacles institutionnels :
- Microgestion par certains organismes gouvernementaux et fonctionnement en équipes isolées freinant l’innovation (point soulevé par un des fondateurs de Ricult, Aukrit Unahalekhaka).
- Contraintes en Afrique :
- Réglementations strictes sur les drones et difficultés d’obtention d’autorisations (rapport IFPRI : « Empowering Africa’s Food Systems for the Future »).
- Investissements en cours dans l’écosystème numérique dans des pays comme Kenya, Rwanda, Tanzanie, mais subsistent des problèmes de connectivité et de formation au numérique.
- Risques techniques et environnementaux :
- Qualité des données : « Si les données sont de mauvaise qualité, il en ira de même pour les résultats de l’IA. »
- Objectifs de l’IA : possible optimisation des rendements au détriment de l’environnement si l’IA est programmée sans prise en compte des effets néfastes.
Recommandations et pistes d’action
- Pour les gouvernements :
- Concevoir des politiques facilitant le financement des startups, des innovateurs et des agriculteurs plutôt que de microgérer.
- Construire et entretenir un écosystème numérique sain (satellites, incubateurs, programmes d’accès aux technologies).
- Pour les acteurs de la diffusion technologique :
- Développer des technologies suffisamment simples à utiliser pour des agriculteurs de terrain.
- Promouvoir des modèles de mutualisation (ex. One Community, One Drone) pour élargir l’accès aux technologies coûteuses.
- Pour la communauté internationale et les bailleurs :
- Soutenir la formation numérique, l’amélioration de la connectivité et l’assouplissement raisonnable des réglementations qui freinent l’accès aux technologies utiles (notamment les drones).
- Pour les développeurs d’IA et les praticiens :
- Garantir la qualité des données utilisées pour l’entraînement des modèles.
- Intégrer des objectifs environnementaux dans la conception des systèmes d’IA pour éviter des externalités négatives.
Source : Produire plus avec moins, ROBERT HORN, FINANCES & DÉVELOPPEMENT, Décembre 2023.
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