Du champ à la donnée : l’agriculture intelligente au service de décisions plus précises

Dans les champs comme dans les vignobles, collecter des données ne suffit pas : la véritable valeur réside dans la capacité à les transformer en indications utiles pour intervenir au bon moment.

Le projet européen AgriDataValue développe et teste des solutions d’agriculture intelligente intégrant des capteurs IoT, des données agroclimatiques et des outils d’analyse avancée. Dans les vignobles pilotes, le suivi continu de paramètres tels que la température, l’humidité relative, les précipitations, l’humidité et la température du sol ou l’humectation foliaire permet d’interpréter avec plus de précision les conditions du vignoble et leur évolution.

L’objectif est de soutenir des décisions plus ciblées en matière de gestion de l’irrigation, de prévention des maladies et d’évaluation des risques climatiques, tels que les gelées printanières. L’intégration de modèles de machine learning peut contribuer à identifier des signaux précoces et des fenêtres de risque, en aidant les viticulteurs à optimiser les interventions, à réduire les intrants et à renforcer la durabilité et la résilience de l’exploitation.

Dans la vidéo suivante, réalisée par ZSA, partenaire du consortium AgriDataValue, un exemple concret du Pilot #3 est présenté. Il a été développé au sein de l’exploitation céréalière Vilscini 1, dans la région lettone de Zemgale. Ce cas montre comment l’intégration d’observations de terrain, d’analyses en laboratoire, de stations météorologiques et de capteurs de sol peut alimenter des modèles prédictifs afin de détecter rapidement le risque de maladies, d’optimiser les interventions culturales et de réduire les pertes de production.

Regardez la vidéo pour découvrir comment les données, les capteurs et l’intelligence artificielle peuvent devenir des outils concrets pour la gestion agricole.