Les prévisions météorologiques par IA pourraient aider les agriculteurs à lutter contre les risques climatiques, mais suscitent de nouvelles inquiétudes

L’IA transforme l’agriculture en aidant les agriculteurs à prévoir la météo, à gérer les cultures et à optimiser les opérations, cependant, les coûts élevés, les inégalités sociales et les risques environnementaux signifient qu’elle s’accompagne également de défis sérieux

Chaque décision de plantation prise par les agriculteurs comporte de multiples risques, qui deviennent de plus en plus graves en raison du changement climatique, comme le souligne une nouvelle analyse de The Conversation (TC).

La météo se présente comme un facteur de risque majeur, nuisant à la fois à la production agricole et à la stabilité financière des agriculteurs. TC donne des exemples de la manière dont un retard de la mousson oblige les riziculteurs d’Asie du Sud à recommencer avec de nouvelles plantations ou à changer leur production agricole, ce qui entraîne une perte de temps et de revenus.

Cela signifie que l’accès à des prévisions météorologiques fiables et opportunes peut aider les agriculteurs à optimiser leurs calendriers de plantation et leur utilisation d’engrais. Cependant, TC soutient que de nombreux pays à revenu faible et intermédiaire rencontrent des difficultés significatives pour accéder à des prévisions fiables, car la technologie a tendance à être très coûteuse.

Une nouvelle vague de modèles de prévision météorologique alimentés par l’IA a le potentiel de changer cette division. Les modèles IA peuvent fournir des prévisions précises et localisées à une fraction du coût computationnel des modèles traditionnels basés sur la physique.

L’IA permet aux agences météorologiques nationales des pays en développement de fournir aux agriculteurs des informations opportunes et localisées sur les changements des régimes de pluie.

Contrairement aux modèles traditionnels, qui nécessitent des supercalculateurs coûteux et se concentrent sur les régions tempérées, les modèles d’IA peuvent fonctionner sur des ordinateurs portables et fournir des prévisions à l’échelle mondiale.

TC rapporte que de nouveaux systèmes tels que Pangu-Weather et GraphCast démontrent une performance équivalente ou supérieure aux modèles physiques leaders pour les prévisions de température. Une fois formés, les modèles d’IA produisent des résultats en quelques minutes plutôt qu’en heures, permettant aux agriculteurs de prendre des décisions rapides et éclairées.

Le défi consiste à adapter les prévisions aux besoins réels du monde. « Pour libérer tout son potentiel, la prévision par IA doit être connectée aux personnes dont elle est censée guider les décisions, » note TC.

Des organisations comme AIM for Scale, en collaboration avec des entités internationales, forment les utilisateurs et créent des prévisions axées sur les décisions agricoles pour les gouvernements. En Inde, des prévisions précises de la mousson ont aidé les agriculteurs à choisir les stratégies de plantation optimales, améliorant les investissements et réduisant les risques.

La prévision météorologique par IA en est maintenant à un stade critique, et avec un soutien approprié, les nations à revenu faible et moyen peuvent fournir aux agriculteurs des informations essentielles en temps voulu.

La technologie IA entraîne également des changements significatifs au-delà de la prédiction météorologique. Tavant met en œuvre des solutions IA qui améliorent la gestion des fermes, les chaînes d’approvisionnement et les opérations de vente.

Ses accélérateurs d’Agent IA, développés avec Microsoft Copilot Studio, incluent ‘Sales Assistant’, qui permet aux agriculteurs d’acheter des semences, des engrais et d’autres fournitures par e-mail ou messagerie, et ‘Virtual Agronomist’, qui fournit des conseils sur les cultures en temps réel basés sur l’IA.

Des outils émergents tels que les pollinisateurs robotiques du MIT et le SwagBot de l’Université de Sydney complètent ces solutions, illustrant un avenir agricole durable et high-tech.

Une recherche récente identifie trois problèmes majeurs liés à l’IA : la dissonance prédictive entre les modèles, l’indécision technologique causant des retards de décision, et le déficit de préparation dû à une préparation insuffisante pour les perturbations de l’IA. Une dépendance excessive peut conduire à une mauvaise gestion, y compris l’utilisation excessive d’engrais, qui nuit à la santé des sols et à la productivité à long terme.

Une autre revue scientifique a signalé que les coûts élevés empêchent les petites exploitations d’accéder à l’IA, que l’automatisation menace les emplois, et que le contrôle des données par les entreprises peut créer des inégalités. De plus, les chercheurs soulignent que socialement, l’IA peut accentuer les fossés numériques, perpétuer les biais, et éroder les pratiques agricoles traditionnelles.

En outre, la recherche souligne que les préoccupations éthiques comprennent les dommages environnementaux et le bien-être animal, tandis que des algorithmes complexes rendent la transparence difficile.

Pour faire face à ces risques, il faut un accès équitable, une formation numérique, une atténuation des biais, une gouvernance des données et des directives éthiques pour une adoption durable de l’IA.