L'intelligence artificielle (IA) révolutionne la gestion de l'irrigation à travers l'Europe. Les algorithmes d'apprentissage automatique, la télédétection par satellite et les capteurs de l'Internet des objets (IoT) permettent de réduire la consommation d'eau de 20 à 40 % sans compromettre les rendements [1]. Ces approches peuvent être mises en œuvre dans les serres, pour les cultures de plein champ ainsi que dans l'aménagement paysager urbain. Cependant, le manque de données, la dispersion des capteurs, le manque de compétences numériques chez les agriculteurs, les coûts d’installation initiaux élevés et le manque de cohérence des politiques continuent d’entraver ce processus.
L’intelligence artificielle (IA) au service de l’irrigation de précision
L’application de l’intelligence artificielle (IA) à l’irrigation se divise en trois catégories, chacune représentant une étape distincte de la chaîne décisionnelle en matière d’irrigation, comme illustré ci-dessous.
La mise en œuvre de technologies d’irrigation intégrant l’intelligence artificielle a un impact significatif sur l’agriculture durable et l’agriculture adaptée au changement climatique en Europe. Grâce à des capteurs IoT, à la télédétection, à des algorithmes d’apprentissage automatique et à des prévisions météorologiques en temps réel, ces solutions innovantes fournissent aux plantes la quantité d’eau exacte dont elles ont besoin, évitant ainsi le gaspillage et optimisant l’efficacité de l’utilisation de l’eau. Cela favorise le développement durable grâce à la préservation des ressources en eau douce, à la réduction des dépenses énergétiques liées au pompage et à l’irrigation, ainsi qu’à la minimisation des pertes de nutriments dans le sol dues aux fuites d’eau. De plus, les solutions mentionnées augmentent le rendement des cultures en période de sécheresse et de canicule, ce qui est essentiel pour faire face aux enjeux du changement climatique et garantir des rendements agricoles suffisants dans la région. L’intégration des engrais dans la production en serre peut être optimisée grâce à l’intelligence artificielle et contribuer à réduire la pollution environnementale causée par l’utilisation excessive d’engrais en agriculture.
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Modélisation prédictive : LSTM et algorithmes de renforcement par gradient
Les modèles d’apprentissage automatique ont clairement démontré de meilleures performances par rapport aux méthodes d’estimation de l’évapotranspiration (ET₀) de Penman-Monteith (FAO-56), en particulier dans le cadre de différents scénarios climatiques. Le réseau à mémoire à court et long terme (LSTM), qui est un type de réseau neuronal récurrent (RNN), est conçu pour résoudre des problèmes liés aux données séquentielles. Il permet d’identifier les dépendances existant au sein des séquences météorologiques quotidiennes. Le LSTM fonctionne comme une « mémoire autoroutière » et contribue à préserver les informations importantes tout au long de plusieurs étapes. La fonction LSTM permet au modèle de ne retenir que les caractéristiques pertinentes de l’historique (par exemple, les tendances météorologiques sur plusieurs jours ou la saisonnalité), en ignorant les détails superflus. Cela signifie que le LSTM est très efficace pour modéliser les dépendances temporelles et peut être utilisé pour prédire l’ET₀ quotidienne. Le LSTM parcourt la séquence des conditions météorologiques passées une par une. En traitant les valeurs de chaque jour, le LSTM met à jour sa mémoire tout en progressant. Ainsi, il apprend à partir des tendances observées dans la séquence des conditions météorologiques passées et prédit la valeur qui sera nécessaire ensuite, par exemple demain ou même plusieurs jours plus tard [2].
Une autre méthode très efficace repose sur des algorithmes de « gradient boosting », tels que l’algorithme XGBoost. Ces modèles permettent un apprentissage rapide à partir des données agronomiques, prennent en charge nativement les valeurs manquantes, fournissent automatiquement des informations sur l’importance de chaque prédicteur utilisé par le modèle et font preuve d’une bonne robustesse face au surapprentissage. XGBoost utilise différents paramètres d’entrée, tels que la température, l’humidité, la teneur en eau du sol, le rayonnement solaire et le stade de croissance des cultures, pour construire une séquence d’arbres de décision qui corrigent progressivement les erreurs commises par les arbres précédents. L’algorithme d’apprentissage cumulatif produit des prévisions précises concernant l’évapotranspiration et les besoins en eau quotidiens des cultures. La capacité à exploiter des données provenant de multiples sources (climat, qualité du sol, période phénologique) rend ces modèles particulièrement pratiques pour la planification de l’irrigation en conditions réelles [3].
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Télédétection : satellites et drones (UAV) associés à des réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
La télédétection constitue une source importante de données pour la surveillance du stress hydrique des cultures basée sur l’IA. Les images satellitaires multispectrales de la mission Copernicus Sentinel-2 sont librement accessibles ; leur résolution spatiale est de 10 m dans certaines bandes et leur période de revisite est de cinq jours, ce qui les rend idéales pour la surveillance des cultures [4]. Des études récentes utilisent non seulement des indices de végétation, mais aussi une combinaison de données satellitaires et de drones, ainsi que des approches d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, pour estimer la teneur en eau des cultures, l’état du couvert végétal et le niveau de stress hydrique. Par exemple, les données des satellites Sentinel-1/Sentinel-2 ont été utilisées pour estimer la teneur en eau des cultures de blé d'hiver [5] et l'imagerie multispectrale/thermique par drone a servi à diagnostiquer le stress hydrique chez ces mêmes cultures [6]. Dans de tels cas, les bandes spectrales, les indices de végétation, le « red edge », la température du couvert végétal et l’indice de stress hydrique des cultures seront dérivés des données satellitaires, puis analysés à l’aide de méthodes d’intelligence artificielle telles que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), l’apprentissage par ensemble ou tout autre algorithme d’apprentissage automatique. Les méthodes basées sur les CNN s’avéreront plus utiles puisqu’elles apprennent à partir de la structure spatiale des images, tandis que les méthodes de séries chronologiques, telles que le 3D-CNN, peuvent analyser plusieurs observations prises à différents moments par les satellites afin de déterminer l’évolution du stress [7]. Cela implique que la combinaison de Sentinel-2, des drones et des méthodes d’intelligence artificielle constituera un cadre opérationnel pour cartographier le stress hydrique des cultures.
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Planification automatisée : réseau de capteurs IoT et systèmes décisionnels basés sur l’IA
L’innovation issue du troisième volet concerne les technologies de détection des processus physiques, associées à des algorithmes basés sur l’intelligence artificielle utilisés pour prendre des décisions concernant les événements déclencheurs. Des capteurs permettant de mesurer les niveaux d’humidité du sol, pouvant être placés à différentes profondeurs au sein d’un champ et transmettant en continu des flux de données, sont fournis par l’IoT. Les données issues des capteurs IoT sont ensuite analysées par des algorithmes afin de définir un seuil de déclenchement précis pour l’irrigation des champs. Lorsqu’elles sont combinées à des API fournissant des prévisions météorologiques à court terme (généralement sur une période de 24 à 72 heures), ce système permettra de prévoir les besoins en eau des plantes [8].
Applications d’irrigation intégrant l’IA dans les cultures de plein champ, les serres et l’aménagement paysager
Les techniques européennes innovantes de gestion de l’irrigation basées sur l’IA et l’apprentissage automatique (ML) présentent un potentiel significatif lorsqu’elles sont mises en œuvre dans divers contextes agricoles et urbains. Par exemple, des capteurs basés sur l’Internet des objets (IoT) qui mesurent l’humidité du sol dans différentes couches, associés à des API de prévisions météorologiques à court terme, permettent d’établir un programme efficace d’irrigation goutte-à-goutte ou par aspersion pour l’agriculture à grande échelle dans les régions touchées par la sécheresse, telles que l’Italie, l’Espagne et le reste de l’Europe du Sud, permettant ainsi de réaliser jusqu’à 20 à 40 % d’économies d’eau par rapport aux approches traditionnelles, tout en tenant compte des conditions météorologiques [9].
Une étude de cas portant sur les grandes cultures peut être observée au sein de la communauté d’irrigation d’Alto Villares, en Espagne, où environ 2 500 hectares sont exploités à l’aide d’un système d’irrigation basé sur les données. Ce système d’irrigation utilise 69 capteurs d’humidité du sol, 5 pluviomètres, une surveillance météorologique, une surveillance des cultures par satellite, une validation par drone et une plateforme d’aide à la décision. En matière d’irrigation intelligente, ce système prend des décisions d’irrigation en temps réel et revendique une capacité d’économie d’eau pouvant atteindre 25 % [10]. IRRISAT, qui opère dans le sud de l’Italie, en Campanie, en est un exemple concret. IRRISAT fournit des prévisions des besoins en eau d’irrigation jusqu’à 5 jours avant l’événement, des prévisions météorologiques, un suivi du couvert végétal et des images satellites à intervalles de 5 à 10 jours [11], [12].
Des systèmes d’irrigation basés sur l’IA et l’IoT ont également été testés sur des cultures réelles sous serre. Par exemple, un système d’irrigation intelligent développé pour les fraises cultivées sous serre en Grèce a utilisé une surveillance par capteurs ainsi que le déploiement d’architectures d’edge computing pour contrôler localement le processus d’irrigation. Ce système a été installé dans une véritable serre et comparé à l’irrigation traditionnelle des fraises, où il s’est révélé plus performant [13].
En matière d’aménagement paysager urbain, l’irrigation intelligente est déjà mise en œuvre dans des villes européennes. À Barcelone, en Espagne, un système d’irrigation intelligent destiné aux parcs et jardins utilise des données environnementales telles que l’humidité, la salinité, la température, le vent et l’état du sol pour réguler automatiquement l’irrigation. Ce système a d’abord été mis en place au Parc del Centre de Poblenou et devait permettre de réduire la consommation d’eau d’environ 25 % [14]. De même, une étude sur l’irrigation IoT à l’échelle d’un jardin réel menée au Portugal a montré que l’utilisation de données en temps réel provenant de capteurs de température, d’humidité et d’humidité du sol pouvait réduire la consommation d’eau d’irrigation jusqu’à 34 % par rapport à une gestion conventionnelle de l’irrigation [15].
Enfin, cette technologie peut être utilisée pour l’irrigation et la fertilisation des espaces verts urbains, des pelouses, des jardins, des arbres, des parcs et même des toitures en ville, permettant ainsi d’économiser de l’eau dans des contextes non agricoles, tout en réduisant au minimum les coûts d’entretien et en renforçant la résistance des cultures aux changements climatiques.
Irrigation intégrant l’IA et agriculture durable
La mise en œuvre de technologies d’irrigation intégrant l’intelligence artificielle a un impact significatif sur l’agriculture durable et l’agriculture adaptée au climat en Europe. Grâce à des capteurs IoT, à la télédétection, à des algorithmes d’apprentissage automatique et à des prévisions météorologiques en temps réel, ces solutions innovantes fournissent aux cultures la quantité d’eau exacte dont elles ont besoin, évitant ainsi le gaspillage et optimisant l’efficacité de l’utilisation de l’eau. Cela favorise le développement durable grâce à la préservation des ressources en eau douce, à la réduction des dépenses énergétiques liées au pompage et à l’irrigation, ainsi qu’à la minimisation des pertes de nutriments dans le sol dues aux fuites d’eau. De plus, les solutions mentionnées augmentent le rendement des cultures en période de sécheresse et de canicule, ce qui est essentiel pour faire face aux enjeux du changement climatique et garantir des rendements agricoles suffisants dans la région. L’intégration des engrais dans la production en serre peut être optimisée grâce à l’intelligence artificielle et contribuer à réduire la pollution environnementale causée par l’utilisation excessive d’engrais en agriculture.
Obstacles à l’adoption
Malgré des preuves solides, le déploiement de l’irrigation de précision basée sur l’IA reste insuffisant en Europe. Trois grands types d’obstacles entravent son adoption à plus grande échelle. Premièrement, l’intégration des données : les données issues des bases de données nationales sur les caractéristiques climatiques et agricoles, les cartes pédologiques et les essais d’irrigation ne sont généralement pas normalisées, harmonisées ni librement accessibles à des fins d’apprentissage automatique. Deuxièmement, l’interopérabilité des capteurs : les plateformes IoT utilisent généralement des protocoles de communication et des formats de données propriétaires, ce qui complique l’intégration de ces capteurs avec des systèmes d’IA tiers externes. Enfin, le manque de culture numérique est la raison la plus fréquemment citée dans les enquêtes menées auprès de la communauté agricole de l’UE, en particulier chez les agriculteurs exploitant des exploitations de petite et moyenne taille, qui représentent la grande majorité des surfaces irriguées en Europe.
Enfin, le manque de cohérence des politiques vient aggraver ces obstacles techniques. Tant la Politique agricole commune (PAC) que la stratégie «De la ferme à la table» préconisent une irrigation efficace, mais ne prévoient pas d’incitations financières concrètes en faveur de l’irrigation de précision par rapport à des technologies moins avancées permettant d’économiser l’eau. De plus, le règlement européen sur l’IA récemment adopté soulève des incertitudes juridiques et de conformité quant au développement de solutions d’IA pour l’agriculture.
FEUILLE DE ROUTE : Étapes pour une irrigation basée sur l’IA en Europe
1. Créer des bases de données agroclimatiques harmonisées et en libre accès dans les pays membres de l’UE.
2. Concevoir des réseaux d’irrigation basés sur l’Internet des objets (IoT) à l’aide de capteurs et de plateformes standardisés.
3. Impliquer les agriculteurs en tant que collaborateurs plutôt qu’en tant qu’utilisateurs dans la conception des systèmes d’IA.
4. Veiller à l’alignement entre les aides de la PAC (Politique agricole commune) et les objectifs de l’initiative «De la ferme à la table» en matière d’indicateurs d’efficacité de l’utilisation de l’eau.
5. Financer des projets expérimentaux transfrontaliers afin de valider les modèles d’IA dans différentes régions d’Europe.
6. Lancer des initiatives de formation au numérique destinées aux petites et moyennes exploitations agricoles par l’intermédiaire des organismes de vulgarisation agricole.
*By Fahad Amjad , Department of Agronomy, Faculty of Agriculture and Environment Science, The Islamia University of Bahawalpur, Pakistan and Muhammad Zain, Department of Plant Science, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Bonn, Germany
Références
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