Il y a plusieurs défis aujourd’hui qui devraient être relevés pour s’assurer que l’IA facilite effectivement l’action climatique. Les étapes à cet égard comprennent la réduction de l’empreinte carbone de l’IA ainsi que l’optimisation de l’infrastructure et du cadre de données, pour ne citer que ces deux défis.
Peu avant l’élan mondial vers l’agriculture régénératrice, l’accent a été mis sur la numérisation de l’agriculture. Une numérisation qui offre des avantages tels que des revenus agricoles plus élevés, de meilleurs résultats environnementaux et une meilleure viabilité commerciale, notamment chez de petits agriculteurs.
Les recherches suggèrent que l’agriculture numérique pourrait augmenter le PIB agricole des pays à revenus faible et intermédiaire de plus de 450 milliards de dollars, soit 28% par an. L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle (IA) dans l’agriculture a encore amplifié ces avantages pour les agriculteurs.
Quant à l’agriculture régénératrice, elle est centrée sur la mise en place de systèmes alimentaires résilients en restaurant la santé des sols et en améliorant les ressources naturelles telles que les nappes phréatiques et la biodiversité à la ferme. Selon des études récentes, donner la priorité à la régénération des sols garantit la durabilité à long terme et améliore les rendements des cultures grâce à des sols plus sains et plus retentissants en eau.
De plus, l’agriculture régénératrice peut réduire les émissions agricoles en optimisant l’utilisation des intrants. À l’échelle des exploitations agricoles, elle renforce la résilience, ce qui permet aux exploitations agricoles d’être mieux équipées pour relever les défis environnementaux et, en fin de compte, obtenir des revenus plus stables.
Et lorsque qu’on superpose l’agriculture régénératrice et l’IA, on se retrouve dans des cas d’utilisation prometteurs, selon les recherches du Forum économique mondial. Ainsi, de nombreux cas d’utilisation de l’IA dans l’agriculture ont le potentiel d’accélérer l’agriculture régénératrice.
Mais malgré l’optimisme affiché, il n’en demeure pas moins que l’un des obstacles à l’agriculture régénératrice est le manque d’incitations financières pour faire le changement. Les incitations financières telles que le paiement du carbone séquestré sont complexes en raison des coûts élevés de surveillance et de paiement.
Cependant, des projets pilotes récents utilisant des capteurs pour mesurer la santé des sols et des contrats intelligents basés sur l’IA ont rendu les paiements plus rapides, sans erreur et rentables. La plupart des sociétés de financement du carbone utilisent des modèles d’IA basés sur des données géo-spatiales pour mesurer la séquestration du carbone à distance.
Des modèles innovants similaires pour encourager la transition sont utilisés dans l’Initiative «100 millions d’agriculteurs». L’initiative fournit un mélange de soutien financier et non financier pour la transition vers l’agriculture régénératrice. Grâce à l’IA, il permet de récompenser à la fois les agriculteurs et les premiers investisseurs. Des plans pour reproduire de tels modèles financiers sont disponibles dans le cadre de l’initiative.
Défis à venir
D’autre part, l’analyse du sol basée sur l’IA fournit des évaluations rapides de la santé des sols, ce qui permet de prendre des décisions précises sur l’efficacité des pratiques régénératrices. De plus, les modèles d’IA géo-spatiale peuvent être utilisés pour surveiller des pratiques telles que la culture intercalaire ou la culture de couverture, qui sont généralement difficiles à surveiller à grande échelle.
Une telle analyse peut également permettre de segmenter les agriculteurs, ce qui permet de fournir un soutien personnalisé aux agriculteurs à différents niveaux d’adoption. Il y a plusieurs défis aujourd’hui qui devraient être relevés pour s’assurer que l’IA facilite effectivement l’action climatique.
Les étapes à cet égard comprennent la réduction de l’empreinte carbone de l’IA ainsi que l’optimisation de l’infrastructure et du cadre de données, pour ne citer que ces deux défis. En effet, la demande croissante d’IA fait grimper la consommation d’électricité, ce qui entraîne une augmentation des émissions des entreprises technologiques.
La réduction de ces émissions est cruciale, et des options qui soutiennent la réduction, telles que l’énergie renouvelable et une meilleure gestion des données, doivent être explorées, d’une part. D’autre part, des données de haute qualité sont cruciales pour des modèles d’IA efficaces, mais les données agricoles sont souvent fragmentées. La mise en place d’une infrastructure publique numérique pour le partage des données peut contribuer à réduire les coûts en permettant aux organisations de réutiliser et de recycler les données.
L’harmonisation de la collecte de données par le biais de normes est essentielle pour l’interopérabilité et l’efficacité de l’utilisation des données. Un autre aspect comprend la collecte de données sur les pratiques des agriculteurs et leur corroboration avec d’autres ensembles de données sur le sol, l’eau, etc., afin de recueillir des preuves sur les pratiques qui fonctionnent.
Enfin, les études du forum économiques mondial suggère qu’à mesure que de plus en plus de données agricoles sont accumulées et que les agriculteurs se familiarisent avec la technologie, le rôle de l’IA dans l’agriculture régénératrice augmentera.
Dans le même temps, avec plus de données, la précision des solutions existantes s’améliorera. Par conséquent, pour tirer le meilleur parti de ces avancées, il est essentiel de planifier l’IA lors de la conception de programmes d’agriculture régénératrice, a-t-on conclu.