Gursel Karacor est chargé d’une mission : mettre ces technologies révolutionnaires dans les mains des utilisateurs dans la serre. Ayant plus de 20 ans d’expérience sur le terrain, il comprend la technologie et les préoccupations des producteurs mieux que quiconque. Mais comment se traduisent tous ces développements pour les producteurs ? Avant d’entrer dans les détails, décrivons rapidement comment fonctionne exactement l’intelligence artificielle :
« L’intelligence artificielle (IA) consiste à utiliser des ordinateurs pour faire des choses qui font traditionnellement appel à l’intelligence humaine. À cette fin, des algorithmes sont créés pour classer, analyser et faire des prévisions à partir des données. Cela implique également de prendre des décisions à partir des données, d’apprendre des nouvelles données et de progresser dans le temps », comme l’explique Medium.
Gursel Karacor présente ici les cinq raisons principales pour lesquelles, selon lui, l’IA va changer la manière dont vous travaillez (en mieux) :
- La demande de produits alimentaires continuera d’augmenter. Nous aurons toujours plus besoin de denrées alimentaires fraiches et durables, issues d’une production de plus en plus efficace. Des ressources comme les terres cultivables et les travailleurs dans les zones rurales diminuent tandis que la demande de produits alimentaires frais progresse. « Je pense qu’à l’avenir les serres et les autres sites de culture sous abri contribueront de plus en plus à satisfaire les besoins alimentaires. Nous devons donc plus que jamais soutenir les technologies intelligentes et l’IA », ajoute Gursel Karacor.
- La technologie arrive à maturité. Nous avons demandé à Gursel Karacor quels sont selon lui les principaux thèmes et tendances liés à la serre aujourd’hui :
- Sous-catégorie de l’IA, l’apprentissage machine (Machine Learning) permet aux logiciels d’apprendre des données. Il est donc exclusivement basé sur les données. Comme nous l’avons vu précédemment, il y a beaucoup de données et de possibilités d’accumulation de ces mégadonnées dans la serre.
- La technologie d’imagerie, ou reconnaissance d’image approfondie, permet aux machines de « voir » en utilisant des photographies. Gursel Karacor précise, « Comme on dit, une image vaut mille mots et rien n’est plus vrai ici. C’est plus facile que les enregistrements manuels et des données des capteurs ».
- Les robots sont des appareils autonomes ou semi-autonomes pouvant effectuer certaines tâches qui sont souvent pénibles, répétitives, longues ou dangereuses.
- Edge-AI : Si les calculs de l’IA en général et la modélisation sont exécutés sur un serveur principal/sur le cloud (ce qui prend du temps), dans l’Edge-AI, tous les calculs sont effectués « au plus près » de l’appareil ou du robot. Les calculs sont effectués directement dans le robot, ce qui accélère la prise de décisions. C’est particulièrement important pour les opérations en temps réel.
- Les producteurs sont prêts. Les producteurs suivent de près les avancées technologiques. Ils se posent des questions telles que « Je dispose de beaucoup de données, mais comment les utiliser ? Est-ce que je vais prendre du retard par rapport à mes concurrents ? Ma stratégie de culture est-elle optimale ? » Mais selon Karacor, les producteurs sont très désireux d’apprendre et disposés à utiliser les données qu’ils obtiennent grâce à des technologies répandues comme l’IA.
- Les mégadonnées créent de formidables opportunités de création de solutions personnelles et locales. Les producteurs disposent d’une grande quantité de données de très bonne qualité, mais leur collecte représente pour eux une tâche fastidieuse. En utilisant quelques photographies, les technologies de l’IA peuvent aider les producteurs à enregistrer les cultures. Ces données peuvent être utilisées dans de nombreuses applications, y compris les prévisions. Dernière innovation de Grodan, e-Grodan permet, par exemple, de prévoir les rendements jusqu’à quatre semaines. Les producteurs ont également accès à des prévisions basées sur l’IA plus générales et à des recommandations basées sur les données dans la serre. Les mégadonnées offrent également des possibilités de création de solutions intelligentes adaptées au producteur. Les experts humains ont des règles génériques, mais dans certaines régions, certains producteurs avec des climats spécifiques doivent avoir des solutions personnalisées. « Cela fera réellement une différence », explique Karacor. « Grâce à un flux continu de mégadonnées par l’apprentissage machine et l’IA, nous pourrons utiliser tous ces actifs. C’est très intéressant. »
- L’automatisation pour une plus grande efficacité. Il reste beaucoup de travail manuel dans la serre pour des tâches comme la plantation, l’enregistrement des cultures, la récolte, etc. Ces tâches pénibles, répétitives et longues pourraient être effectuées par, par exemple, des robots. La nécessité de les automatiser n’est pas simplement liée à des raisons d’efficacité, mais également à des problèmes d’hygiène et de sécurité, par exemple, la transmission de virus, de bactéries et de maladies (réduisant le contact d’humain à humain et d’humain à plante), comme nous nous en sommes clairement rendu compte pendant la pandémie du COVID-19.
Un conseil de Gursel Karacor concernant le dernier point : « Le point positif est que ces solutions sont faciles à utiliser. Si vous travaillez avec les bonnes personnes, ce travail s’avèrera étonnamment facile et très fructueux. »
Quand botanique et science des données se rejoignent.
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La serre autonome : d’ici cinq ans ?
Dans le futur, les serres seront, en grande partie, autonomes. Les solutions permises par l’IA faciliteront la vie des experts et des producteurs. Gursel Karacor conclut, « Ma mission est d’arriver à des serres autonomes grâce à l’utilisation de toutes ces données avec des méthodologies d’apprentissage machine et d’IA de pointe. Et je veux progressivement atteindre cet objectif en cinq ans. L’avenir est peut-être plus proche que vous ne le pensez.