IA et agriculture : l'enjeu n'est plus technologique, mais méthodologique

Comment réussir l'appropriation de l'IA par le secteur agricole ?

Alors que le rapport du CGAAER "L’intelligence artificielle au service de l’agriculture et de l’agroalimentaire"(1) appelle la France à accélérer sur l’intelligence artificielle (IA) agricole, le principal défi n’est plus de convaincre les acteurs du secteur de son potentiel. Coopératives, industriels et organisations agricoles savent déjà que l’IA agentique transformera profondément leurs métiers. La véritable question est ailleurs : comment réussir cette transformation ? Car l’IA ne se déploie ni comme un nouveau logiciel, ni comme un projet de transformation numérique classique. Elle modifie directement les façons de travailler, de transmettre les savoirs, de prendre des décisions et d’accompagner les professionnels sur le terrain. Et ce sujet est loin d’être anodin pour un secteur qui demeure l’un des grands atouts stratégiques de la France, au croisement des enjeux de souveraineté alimentaire, de compétitivité économique et de transition écologique. Réussir son appropriation de l’IA, c’est aussi donner à l’agriculture les moyens de renforcer sa résilience, sa performance et son attractivité pour les décennies à venir. À condition toutefois d’aborder cette révolution par le bon angle et de ne pas penser cet outil uniquement comme un sujet technologique.

L’IA ne peut être utile que si elle est pensée à partir des métiers

Si l’on a plutôt tendance à chercher les bons outils avant d’avoir identifié les bons usages, il faut inverser cette logique avec l’IA. Il est essentiel de définir d’abord les défis auxquels les professionnels sont confrontés et les gains attendus.

Par exemple, le secteur agricole fait face à un défi majeur de transmission de compétences : plus d’un tiers des exploitations partiront à la retraite d’ici 2030(2). Dans le même temps, les nouveaux agriculteurs et conseillers arrivent dans un environnement plus complexe que jamais. L’IA peut alors devenir un formidable outil d’accompagnement, de formation et de transmission.

Par ailleurs, la valeur du métier de conseil a longtemps reposé sur la détention d’un savoir. Demain, l’enjeu sera plus de mobiliser rapidement l’information pertinente, d’analyser une situation spécifique, et de proposer des solutions adaptées à chaque exploitation et à son écosystème pédoclimatique. L’IA ne remplacera pas l’expertise humaine mais elle lui permettra d’être plus contextualisée, plus réactive et plus pertinente.

Enfin, une part importante du temps des professionnels reste consacrée à des tâches administratives : facturation, démarches administratives, traçabilité, reporting… En automatisant une partie de ces activités, l’IA permet aux équipes de se recentrer sur leur cœur de métier et à la création de valeur.

Le secteur ne peut ni attendre, ni avancer sans méthode

L'enjeu n'est donc plus de savoir si l'IA transformera l'agriculture, mais dans quelles conditions.

La France dispose d'un patrimoine agronomique, de données et d'expertises considérables. Ne pas les mobiliser pour concevoir les outils qui guideront les professionnels de demain serait un renoncement stratégique autant qu'économique. Car si les assistants intelligents qui accompagnent les décisions agricoles sont conçus à l’étranger, quelles données exploiteront-ils ? Quelles visions de l’agriculture porteront-ils ? Quelles recommandations produiront-ils ? Derrière cette évolution se joue un enjeu de souveraineté majeur.

D’autant que la compétition est déjà engagée. Plusieurs pays investissent massivement pour prendre position sur ces technologies, ne les laissons pas prendre trop d’avance. Nous avons le passif, nous avons l’historique. Il est urgent de nous emparer du futur. Attendre reviendrait à laisser d'autres définir les standards de demain.

Pour autant, accélérer ne signifie pas reproduire les méthodes des transformations numériques passées. L’IA constitue une rupture autant technologique que méthodologique et les approches traditionnelles montrent déjà leurs limites. C’est pourquoi les acteurs majeurs de l’écosystème de l’IA investissent massivement dans des équipes dédiées au déploiement et à l’intégration dans les organisations.

Le défi n’est plus uniquement de rendre l’IA accessible ou performante. Il est de l’intégrer de manière pertinente dans les organisations et de la rendre réellement utile dans les métiers.

Passer de l’expérimentation à la transformation

La bonne nouvelle est que cette transformation n’a rien d'inaccessible.

L’erreur serait de multiplier les projets sans lendemain ou les feuilles de route théoriques. À l’inverse, les organisations qui réussiront seront celles qui accepteront d’apprendre en faisant, qui mettront les outils entre les mains des équipes, expérimenteront sur des cas d’usage concrets, mesureront les résultats, et ajusteront les pratiques en continu.

Cette méthode est d’autant plus réaliste que les conditions sont réunies. Une nouvelle génération d’agriculteurs est prête à s’emparer de ces technologies. De nombreux ingénieurs et experts du numérique souhaitent mettre leurs compétences au service du monde agricole. Le potentiel humain est là. Les méthodes de déploiement existent déjà et ont fait leurs preuves dans d’autres industries.

L’enjeu n’est donc plus de savoir si l’IA trouvera sa place dans l’agriculture. Elle est déjà en train de transformer les métiers. Le véritable défi consiste désormais à créer les conditions de son adoption à grande échelle, en partant du terrain, des usages et des besoins réels des professionnels.

L’agriculture ne gagnera pas sa transformation grâce à la meilleure feuille de route technologique. Elle la gagnera en mettant l’IA au service de celles et ceux qui la font vivre au quotidien.

Guillaume Roger, Chief Business Officer d’Ekumen

(1) https://agriculture.gouv.fr/lintelligence-artificielle-au-service-de-lagriculture-et-de-lagroalimentaire

(2) https://www.inrae.fr/dossiers/quels-agriculteurs-quelles-agricultures-demain/renouveler-generations