Détection plus rapide des maladies, signalement du meilleur moment pour l’insémination, optimisation de l’alimentation… Le potentiel de l’intelligence artificielle a de quoi impressionner, mais comment savoir si un projet est réaliste ou non pour son étable? Des experts du domaine expliquent ce que les producteurs peuvent attendre d’une telle technologie.

« Il faut d’abord s’entendre sur les bases, parce que l’intelligence artificielle, ça ne fait pas de la magie! Et si les producteurs agricoles ne savent pas comment ça marche, ils ne peuvent pas imaginer comment ça pourrait être utile pour eux », avance Myriam Côté, consultante indépendante en IA.

Elle explique que l’IA est un outil utilisant des statistiques avancées afin de généraliser à partir d’exemples. En d’autres mots, on « entraîne » un ordinateur à analyser des données. Dans le domaine médical, par exemple, on a entraîné un ordinateur à reconnaître des cancers sur des radiographies, et l’algorithme résultant était si performant qu’il détectait les cancers avant que les tumeurs ne soient facilement visibles pour les médecins.

Mme Côté souligne que dans cet exemple, l’IA n’a pas pour autant remplacé le médecin; elle ne fait que l’assister dans son jugement professionnel en attirant son attention sur une tumeur naissante qui, autrement, aurait pu passer inaperçue.

Pour assister, et non remplacer

Le principe serait le même en agriculture : l’IA signalerait certaines situations dans l’étable — une vache anormalement inactive par exemple —, mais ce serait au producteur de juger s’il doit intervenir ou non. Les producteurs n’ont donc rien à craindre : on ne tente pas de les remplacer par des machines. Au contraire, puisqu’actuellement, l’IA est plutôt développée dans le but d’aider les travailleurs du secteur bioalimentaire à augmenter leur production.

« Dans la plupart des cas, on essaie simplement d’automatiser des tâches répétitives pour éviter que l’humain ait à les faire. Par exemple, une vision numérique pourrait remplacer l’œil du fermier pour surveiller constamment un parc de veaux, parce qu’évidemment, on ne veut pas qu’une personne passe 24 heures sur 24 à observer son troupeau », illustre Éric Paquet, professeur adjoint au Département des sciences animales de l’Université Laval.

Il estime d’ailleurs que les producteurs en ont suffisamment sur les bras avec leurs différentes tâches quotidiennes, et qu’avec le contexte de pénurie de main-d’œuvre en plus, implanter l’IA pour assister les producteurs est une solution logique et non une menace.

De l’idée à l’implantation

Même si elle est très enthousiaste sur le potentiel de l’IA dans le secteur bioalimentaire, Myriam Côté avertit qu’implanter une telle technologie n’est pas toujours possible. « Il y a des applications pour lesquelles l’intelligence artificielle fonctionne bien, et d’autres non. C’est pour ça qu’il faut toujours commencer par une consultation, pour voir les besoins du client et voir comment les outils de l’IA seraient en mesure de l’aider », explique-t-elle.

Si un projet est bel et bien possible, la suite nécessitera une bonne dose d’implication de la part du producteur. Il lui faudra d’abord fournir des données en grande quantité, et ce, dès le début du projet, puisqu’elles serviront à créer et entraîner l’algorithme qui automatisera les analyses futures.

Il devra ensuite accompagner le spécialiste en IA pour toute question en cours de développement, puisque « ça va des deux côtés : l’agriculteur a besoin de comprendre l’IA, mais les gens spécialisés en IA ont aussi besoin de comprendre l’agriculture », précise Mme Côté.

Une fois toutes ces contraintes surmontées, il reste encore un défi majeur : l’implémentation en contexte rural. « L’IA nécessite beaucoup de données, et si on les collecte, il faut pouvoir les stocker et les analyser. Sauf qu’actuellement, la connexion à Internet est généralement assez limitée en campagne, et les fermes ont généralement peu d’équipement informatique », souligne Abdoulaye Baniré Diallo, professeur d’informatique et de bio-informatique à l’Université du Québec à Montréal (UQAM).

Des systèmes seraient toutefois en développement pour contourner en partie le problème de l’équipement, en effectuant les calculs faciles sur l’ordinateur de la ferme et en envoyant les tâches plus ardues se faire exécuter sur des serveurs. 

Dominique Wolfshagen, collaboration spéciale