Nouvelle information marquante dans l’actualité IA.
Le secteur agricole est prêt pour l’IA, mais ses données ne le sont pas
La précision, la structure et la gouvernance des données constituent des éléments fondamentaux indispensables à l’intelligence artificielle appliquée à l’agriculture.
L’intelligence artificielle révolutionne les possibilités offertes par l’agriculture, mais les acteurs clés du segment devraient se montrer prudents avant d’investir dans l’IA sans avoir préalablement posé les bases nécessaires.
Par ailleurs, ces cas d’utilisation sont prometteurs, en particulier pour un secteur confronté à la volatilité des prix des engrais, à des conditions météorologiques imprévisibles et à des marges qui ne laissent guère de place à l’erreur. Des études montrent que les modèles prédictifs basés sur l’intelligence artificielle peuvent améliorer le rendement des cultures de 26 %, réduire la consommation d’eau de 41 % et diminuer l’utilisation de produits chimiques de 33 %.
Cependant, ce que les fournisseurs d’IA omettent généralement de préciser, c’est que ces solutions ne sont efficaces que si vous disposez d’une base de données propre et solide. Chez Reltio, nous possédons une solide expérience dans ce domaine : nous avons notamment dirigé la stratégie technologique d’un grand distributeur agricole et mis en place une plateforme de données utilisée par des entreprises du monde entier. Nous en avons donc fait l’expérience concrète.
Dans le secteur agricole, les discussions avec les fournisseurs suivent généralement un schéma bien connu. L’argumentaire commence par de grandes promesses concernant l’utilisation de l’IA pour surveiller en temps réel la santé des cultures, optimiser l’irrigation et tirer le meilleur parti de chaque acre.
La promesse est séduisante, mais on s’interroge rarement sur l’exactitude et l’exhaustivité des informations qui sous-tendent ces promesses. Si ce n’est pas le cas, il existe un risque réel et important que l’IA génère des résultats trompeurs qui semblent fiables, cependant qui incitent à prendre des mesures qui sont, au mieux, contre-productives.
Cette actualité s’inscrit dans une dynamique plus large qui mérite d’être suivie.
À découvrir aussi :
- Workflow de mise en œuvre de PyGraphistry pour les pipelines interactifs d’analyse de graphes dans le domaine de l’analyse de sécurité et des enquêtes sur les risques
- Tidal ne versera pas de redevances sur la musique générée par l’IA, cependant ne l’interdit pas pour autant
- Demandez à un expert en IA : qu’est-ce que le « full stack » exactement ?
Selon l’information initialement publiée par MIT Technology Review : MIT Technology Review