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Alors que le changement climatique a d\u00e9j\u00e0 manifest\u00e9 sa pr\u00e9sence \u00e0 travers des ph\u00e9nom\u00e8nes climatiques extr\u00eames dans toute l’Europe, l’adoption d\u2019un nouveau mod\u00e8le de d\u00e9veloppement productif du secteur agricole, bas\u00e9 sur la connaissance scientifique et mettant l’accent sur le triptyque environnement-innovation-comp\u00e9titivit\u00e9, s’av\u00e8re n\u00e9cessaire. Parmi les principaux d\u00e9fis environnementaux auxquels le secteur primaire fait face actuellement, on trouve la d\u00e9gradation des ressources terrestres avec des ph\u00e9nom\u00e8nes croissants de d\u00e9sertification, la limitation de la disponibilit\u00e9 et la pollution des ressources en eau, la diminution de la biodiversit\u00e9, et en particulier la perte et la d\u00e9gradation des terres agricoles en raison de catastrophes naturelles, telles que les inondations et les incendies qui surviennent de plus en plus fr\u00e9quemment ces derni\u00e8res ann\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Le recours \u00e0 l’intelligence artificielle, qui est une technologie \u00e9mergente dans le domaine de l’agriculture, peut contribuer \u00e0 att\u00e9nuer les ph\u00e9nom\u00e8nes mentionn\u00e9s ci-dessus. Les syst\u00e8mes de surveillance des cultures en temps r\u00e9el, de d\u00e9tection des mauvaises herbes, des nuisibles et des maladies, et d’optimisation des pulv\u00e9risations appropri\u00e9es, de d\u00e9tection des carences en nutriments et de fertilisation diff\u00e9renci\u00e9e, d’irrigation optimale bas\u00e9e sur des capteurs terrestres et a\u00e9riens, de d\u00e9termination pr\u00e9coce du rendement, de r\u00e9colte automatique, de traitement et m\u00eame de commercialisation utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle apparaissent de plus en plus sur le march\u00e9. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, il est pr\u00e9vu que dans les prochaines ann\u00e9es, l’\u00e9volution de l’intelligence artificielle contribuera particuli\u00e8rement aux secteurs : a) de la pr\u00e9vision des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, b) de la pr\u00e9diction des risques potentiels pour les cultures gr\u00e2ce \u00e0 la surveillance continue de celles-ci par divers moyens, c) de l’analyse de la demande du march\u00e9 des produits agricoles, simplifiant le processus de s\u00e9lection de la culture la plus rentable en fonction de la p\u00e9riode de culture, et enfin, d) de l’automatisation de la plupart des travaux manuels.<\/p>\n\n\n\n
La culture et la r\u00e9colte des denr\u00e9es alimentaires ne sont cependant pas la seule probl\u00e9matique. Au niveau post-r\u00e9colte, l\u2019ONU estime que 17% des denr\u00e9es alimentaires est gaspill\u00e9 dans le monde. Si l\u2019intelligence artificielle ne peut contribuer directement \u00e0 sensibiliser le public \u00e0 cette question, elle a la capacit\u00e9 \u2013 et il est pr\u00e9vu qu’elle y parvienne \u2013 de coordonner un syst\u00e8me de prise de d\u00e9cision plus efficace en mati\u00e8re de conservation et d\u2019approvisionnement des march\u00e9s et, en dernier lieu, de recyclage des d\u00e9chets alimentaires sous forme d’engrais.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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