Agriculture intelligente

Les opportunités de la connectivité

par Samuel ROPERT

L'émergence du marché agricole intelligent dans le paysage de l'Internet des objets est apparue grâce à l'introduction de technologies innovantes. En particulier, les nouvelles technologies LPWAN vont s’avérer précieuses en termes de consommation d'énergie et de transmission à longue portée, principalement sur les marchés des plantes et du bétail.

Un marché croissant mais très hétérogène

La base mondiale installée de dispositifs agricoles intelligents actifs, devrait atteindre 37,5 millions d’unités d’ici 2025.

En 2025, les animaux d’élevage (et notamment les vaches) représenteront le premier marché en volume, avec plus de 23 millions de dispositifs. Le second devrait être le marché du machinisme (11,5 millions – 1re et 2e monte) et enfin le marché végétal (3 millions).

Sur ce marché, la région Asie/Pacifique, tirant parti de l’agriculture chinoise qui se modernise et des grandes fermes australiennes qui connaissent un taux d’adoption significatif, sera en tête sur la période 2018-2025 avec un taux de croissance annuel moyen de 33 % (soit 43 % de la base installée connectée mondiale) suivie de l’Europe. La zone géographique avec la croissance la plus rapide sera l’Amérique latine, avec un taux de croissance annuel moyen de 36 %.

L'élevage, principale opportunité de marché en volume

Répartition du parc mondial de dispositifs agricoles intelligents par segment, en 2025

Source : IDATE DigiWorld in "Smart farming"

Des acteurs spécialisés sur chaque segment

Sur le marché végétal, on trouve une myriade d’acteurs : les acteurs traditionnels dans l’irrigation intelligente en particulier, mais également des start-up autour d’offres de stations météo connectées. Les poids lourds de l’agrochimie se positionnent également, en se focalisant essentiellement sur les services.

Sur le segment du bétail, ce sont les fournisseurs d’équipements de production laitière qui dominent le marché, avec une forte présence d’opérateurs traditionnels de machines laitières et agricoles à robots de traite. Les start-up très spécialisées sont également présentes avec des solutions exclusivement connectées.

Sur le segment du machinisme agricole, on retrouve principalement les tractoristes, avec des stratégies tournées vers la vente de services. Des start-up se positionnent également sur le marché de la seconde monte.

Les solutions d'élevage connecté vont bénéficier d'une forte croissance

Croissance annuelle moyenne du marché mondial de dispositifs agricoles intelligents par segment, entre 2018 et 2025

Source : IDATE DigiWorld in "Smart farming"

Des gains de productivité comme leviers

Le principal levier réside dans l’amélioration de la productivité des agriculteurs : ils peuvent optimiser les rendements de leurs plantes et de leur bétail et réduire considérablement leurs coûts. De plus, ils peuvent générer de nouveaux revenus, comme l’amélioration de la production laitière. Tout ceci sera rendu possible grâce à l’introduction des technologies LPWAN (Sigfox, LoRaWAN NB-IOT/LTE-M), permettant l’éclosion de ces applications (où l’autonomie énergétique des capteurs est fondamentale).

Le principal frein est l’investissement en matériel (CAPEX) et le coût récurrent (OPEX) des solutions. Cela se traduit par un retour sur investissement difficile à rendre attractif. Le manque relatif de culture technologique des agriculteurs constitue aussi un frein à l’adoption, même si cette tendance évolue positivement avec le temps.

L’IA au cœur de l’agriculture intelligente

Avec l’explosion de la quantité de données provenant de ces solutions connectées, le recours à l’intelligence artificielle devient indispensable afin de les analyser et d’aider les agriculteurs à prendre les bonnes décisions. Ainsi, l’essentiel de la valeur du marché dans l’agriculture intelligente se situe autour de ces outils d’aide à la décision (OAD).

L’IA, dans le champ agricole, se déploie de plusieurs manières. D’abord, elle aide les agriculteurs à suivre ce qui se passe sur leurs exploitations. Ces derniers disposent depuis quelques années de drones et de capteurs ; le machine learning et le deep learning leur permettent désormais d’analyser ces données de manière toujours plus précise. L’IA permet aussi d’augmenter les rendements qui dépendent de plusieurs paramètres (climat, état des semences et des sols, niveaux d’irrigation, risque de maladies…) : les agriculteurs savent ainsi quoi planter, où et quand, quels plants surveiller et quand récolter.

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