Valoriser les données en agriculture

Exploiter le potentiel des données dans l'agriculture de plein champ nécessite à la fois la réduction des coûts technologiques et l'identification de stratégies de commercialisation efficaces.

Au cours de leur carrière, les agriculteurs connaissent un nombre limité de cycles de culture et de saisons, environ 60 ans pour ceux qui consacrent toute leur vie à la culture, pour comprendre la dynamique agronomique de leurs champs, développer leur expertise et adapter leurs pratiques au fil du temps.

Ce nombre limité d'essais contraste avec un large éventail de paramètres qui peuvent être ajustés pour augmenter les rendements : les niveaux d'irrigation, l'application d'engrais, l'utilisation de produits phytosanitaires, le compactage du sol, l'exposition au soleil, les synergies entre cultures et bien plus encore. La combinaison virtuellement infinie de ces variables rend la prise de décision en agriculture extrêmement complexe.

En plus de cette complexité, les agriculteurs doivent augmenter leur production pour répondre à la demande alimentaire mondiale croissante, qui devrait atteindre 8,5 milliards de personnes à nourrir d'ici 2030 selon l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture, tout en étant confrontés à un nombre croissant de défis tels que l'épuisement des sols, le stress hydrique, les contraintes réglementaires et environnementales et l'augmentation des coûts des intrants.

Cette complexité est encore amplifiée par la nature imprévisible et incontrôlable de nombreux de ces paramètres, en particulier les conditions météorologiques. En conséquence, des décisions de culture et de gestion identiques ne mènent pas toujours aux mêmes résultats. Bien que cette imprévisibilité puisse être atténuée dans l'agriculture en environnement contrôlé, comme l'agriculture verticale ou la culture sous serre, elle reste un défi majeur pour l'agriculture de plein champ, qui représente toujours la grande majorité des terres cultivées dans le monde.

Agriculture de précision et AgTech : la promesse d'une complexité maîtrisée

Cette complexité, historiquement gérée par l'expérience générationnelle et l'expertise agronomique, peut désormais être abordée grâce à l'innovation technologique dans l'agriculture de plein champ. Ces innovations permettent aux agriculteurs de collecter des données sur leur environnement immédiat, y compris les champs, les cultures et les conditions météorologiques, et de générer des informations précises sur les besoins des cultures.

Cela permet d'améliorer les rendements tout en optimisant l'allocation des ressources au niveau de la plante. La convergence de ces technologies axées sur les données est communément appelée agriculture de précision, actuellement portée par un large éventail d'acteurs et de solutions technologiques.

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Ces technologies promettent de soutenir les agriculteurs dans leurs processus de prise de décision et leurs opérations quotidiennes en les aidant à sélectionner les combinaisons optimales parmi les nombreux paramètres qu'ils doivent prendre en compte, par exemple la quantité d'intrants à appliquer ou la fréquence à laquelle travailler le sol.

Un cas d'usage largement adopté de l'agriculture de précision est l'automatisation du contrôle de section et de l'application à taux variable. Basée sur des données de géolocalisation, cette approche connecte les systèmes de positionnement GPS aux pulvérisateurs de produits phytosanitaires ou aux semoirs, permettant d'éviter la surapplication dans des zones spécifiques du champ. Selon Arvalis, un institut agricole français, cette technique peut générer des économies allant jusqu'à 10 à 23 € par hectare en produits phytosanitaires, selon la culture et l'exploitation agricole.

Un large éventail de technologies et d'outils d'aide à la décision sont disponibles depuis plusieurs années pour aider les agriculteurs à mieux gérer leurs opérations. Cependant, malgré leur visibilité et leur présence de longue date dans les salons agricoles, ces technologies sont encore inégalement adoptées.

Alors que les stations météorologiques locales et les systèmes GPS de base se sont généralisés dans la plupart des exploitations agricoles, des technologies et techniques plus avancées, telles que l'application à taux variable au niveau de la parcelle, l'ajustement des intrants et des opérations au niveau de la plante basé sur des cartes de variabilité des champs, restent limitées à un nombre relativement restreint d'exploitations agricoles avancées.

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Freins à l'adoption et spécificités commerciales d'un secteur fragmenté

Plusieurs facteurs ralentissent l'adoption plus large des technologies agricoles et de l'agriculture de précision, y compris les solutions basées sur les données. Ces défis sont à la fois financiers et liés aux dynamiques de commercialisation.

Le premier obstacle majeur à l'innovation réside dans l'hétérogénéité des champs et leur comparabilité limitée. Contrairement à l'agriculture en intérieur, où les conditions de croissance sont contrôlées et reproductibles quelle que soit la localisation, la diversité agronomique des champs extérieurs est virtuellement infinie. Cela rend difficile pour les fournisseurs de technologie de démontrer un retour sur investissement constant et universel.

En conséquence, la charge de la preuve doit être établie de manière répétée et à grande échelle pour démontrer la valeur d'une innovation technologique aux agriculteurs. À ce jour, de nombreuses entreprises AgTech s'appuient sur des cas d'usage spécifiques pour démontrer leur valeur, limitant leur capacité à généraliser les résultats au-delà des conditions locales.

Au-delà de ce défi, les solutions AgTech nécessitent souvent un investissement initial important pour la plupart des agriculteurs. Compte tenu de ces coûts, le retour sur investissement peut rester incertain, en particulier dans l'agriculture de plein champ. Cela est largement dû à la nature imprévisible et incontrôlable des facteurs de croissance clés tels que les conditions météorologiques, ce qui rend difficile de reproduire constamment les résultats année après année, même avec une technologie avancée en place.

Enfin, le manque de soutien et de formation contribue également à un ralentissement de l'adoption. Bien que les agriculteurs soient généralement bien connectés et ouverts à l'innovation (par exemple, 71 % possèdent un smartphone et 72 % utilisent au moins une application agricole), leur profession est à la fois complexe et soumise à des contraintes de temps.

Compte tenu du temps limité disponible pour la veille technologique, le paysage de l'AgTech, avec sa vaste gamme de solutions fragmentées, reste difficile à appréhender, ce qui ralentit encore l'adoption.

Leviers d'action pour accélérer l'adoption de l'innovation en agriculture

Cependant, les défis décrits ci-dessus peuvent être relevés, au moins partiellement, grâce à une combinaison de leviers techniques et commerciaux.

Premièrement, des démonstrations de la valeur technologique doivent être menées à grande échelle et répliquées localement afin de surmonter la confiance limitée générée par des expériences isolées au niveau des parcelles. Ces démonstrations à grande échelle, réalisées à proximité des agriculteurs, peuvent être rendues possibles grâce à des partenariats avec des acteurs locaux pour renforcer la crédibilité.

Par exemple, en Bretagne, la coopérative agricole Terrena a mené un test A/B de sa technologie à taux variable sur 4 000 parcelles, en partenariat avec la fédération régionale des CUMA Ille Armor.

Au-delà de la confiance et de la démonstration de valeur, plusieurs approches peuvent contribuer à réduire le coût des technologies. Une plus grande frugalité peut être intégrée dès la conception des innovations afin de créer des solutions plus agiles et plus rentables.

Par exemple, certains cas d'usage pourraient être déployés en tirant parti des données et de la puissance de calcul d'équipements déjà largement utilisés dans les exploitations agricoles, tels que les smartphones ou les tracteurs, à condition que des partenariats soient établis avec les fabricants d'équipements. De même, Kuhn a développé une application gratuite pour smartphone, Kuhn Easy Maps, pour aider les agriculteurs à naviguer dans leurs champs et à éviter les chevauchements lors des opérations de pulvérisation.

Inversement, l'automatisation peut également favoriser l'adoption en réduisant les coûts liés aux services. C'est la promesse des drones autonomes, tels que ceux développés par American Robotics, qui réduisent les coûts opérationnels en éliminant le besoin d'intervention humaine.

De plus, des approches non techniques peuvent également contribuer à réduire les coûts d'innovation grâce à des mécanismes de partage des coûts. Les investissements peuvent être mutualisés entre agriculteurs via des organisations collectives locales telles que des coopératives, des chambres d'agriculture ou des instituts techniques, ou partagés avec des tiers.

Par exemple, les coûts pourraient être partiellement pris en charge par les compagnies d'assurance, car la réduction de l'exposition aux risques permise par l'innovation peut entraîner une baisse des primes, ou par les autorités locales, compte tenu des externalités positives pour les communautés locales.

Enfin, une partie du coût de l'innovation peut être répercutée sur les consommateurs finaux par le biais de prix plus élevés, à condition que les investissements améliorent de manière démontrable la valeur environnementale des produits agricoles et soient soutenus par une traçabilité robuste.

À cet égard, l'évolution des attentes des consommateurs en matière d'alimentation et de durabilité représente un signal positif pour l'innovation agricole, une tendance déjà reflétée par des niveaux d'investissement records dans le secteur de l'AgTech.