# L'IA au service d'une agriculture durable

Jean-Pierre Chanet

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Jean-Pierre Chanet. L'IA au service d'une agriculture durable. Sommet de l'élevage - Conférence BEA "L'intelligence Artificielle au service des Hommes et des animaux", La Coopération Agricole, Oct 2025, Clermont-Ferrand, France. hal-05305435

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Submitted on 9 Oct 2025

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> L'IA au service d'une agriculture durable

Jean-Pierre Chanet

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INRAE

> Qu'est-ce que l'IA ?

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# Définitions

* **Définition pédagogique (source CNIL)**

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"L'intelligence artificielle est un ensemble de techniques informatiques qui permettent à des machines de simuler certaines facultés de l'intelligence humaine : apprendre (machine learning), raisonner, planifier, percevoir (vision), comprendre le langage, interagir." — CNIL, Dossier "Comprendre l'intelligence artificielle

* **Définition réglementaire (IA Act – Article 3)**

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"Un système d'intelligence artificielle désigne un système automatisé conçu pour fonctionner avec des **niveaux variables d'autonomie**, qui, après avoir reçu **des données en entrée, déduit comment atteindre un ensemble d'objectifs** définis à l'aide de **méthodes fondées sur des approches logiques et fondées sur les connaissances, ou sur l'apprentissage**, ou encore sur une combinaison de ces méthodes." — Règlement (UE) 2024/1684 dit « AI Act », article 3(1)
# Pourquoi la définition réglementaire est importante ?

* Elle délimite ce qui est (ou non) un “système d’IA”

* Le **champ d'application du règlement IA Act** dépend entièrement de cette définition

* Certaines solutions agricoles (simulateurs, automates classiques) peuvent être exclues, tandis que d'autres (systèmes d'aide à la décision, modèles prédictifs) sont explicitement concernées

* Elle conditionne la classification par niveau de risque. Le niveau de contrainte réglementaire varie selon les usages

* **Risque inacceptable (interdits)** : IA manipulatrice, notation sociale

* **Risque élevé** : IA pour les équipements de sécurité, systèmes impactant la santé animale ou humaine

* **Risque limité ou minimal** : assistants, chatbots, outils d'analyse sans impact critique
# Exemple : un outil de diagnostic automatisé en élevage laitier

* Il peut être classé « à risque élevé » et devra donc satisfaire à des **obligations strictes de documentation, transparence, robustesse et supervision humaine**

* Le classement responsabilise les **développeurs** et les ** intégrateurs**

* Obligation de **conformité avant mise sur le marché** (évaluation, marquage CE, gestion du cycle de vie)

* Importance des **données d'entraînement** (qualité, représentativité, non-biais)

* Nécessité de garantir une **explicabilité** minimale des décisions

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# Cinq grandes familles de techniques

## IA symbolique

* Repose sur des règles explicites, de la logique et des bases de connaissances

## Apprentissage supervisé

* Apprend à partir d'exemples étiquetés pour prédire ou classer

## Apprentissage non supervisé

* Détecte des structures cachées sans étiquettes

## Apprentissage par renforcement

* Apprend par essais-erreurs en maximisant une récompense

## IA générative

* Produit de nouvelles données à partir d'exemples existants

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# Contexte général et chiffres

* Adoption fulgurante : près de 80 % des entreprises auront intégré des API ou des modèles d'IA générative en production d'ici 2026 (vs seulement 5 % en 2023)

* Valeur du marché : > 1 300 milliards USD d'ici 2032

* Impact sur la productivité : +30 % à +40 %

* Réglementation européenne : Al Act, applicable progressivement entre 2025 et 2027.

(source - https://www.ringover.fr/blog/ai-trends)

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# Tendances technologiques généralistes majeures

* IA générative généralisée : contenu, programmation, support client

* Modèles multimodaux : texte, image, son, vidéo (Sora, Lumiere, Veo 3...)

* Agentic AI : agents autonomes capables de planifier et exécuter des tâches complexes

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MISTRAL
AI_

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Claude

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perplexity

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INRAO

> Quelques exemples de l'usage de l'IA
en élevage dans la litterature

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# Détection précoce des maladies en élevage bovin laitier

## Application

* Algorithmes d'apprentissage automatique exploitant les données comportementales de capteurs

* Analyse continue de l'activité, temps de rumination, alimentation et température auriculaire

* Modèles prédictifs pour détecter la dermatite digitale avant les signes cliniques

## Bénéfices

* Détection 2 jours avant l'apparition des premiers signes cliniques avec une précision de 64%

* Détection le jour d'apparition des symptômes avec une précision de 79%

* Amélioration du bien-être animal et réduction des coûts vétérinaires par intervention précoce

* L'activité physique identifiée comme le paramètre comportemental le plus prédictif

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Magana, J., Gavojdian, D., Menahem, Y., Lazebnik, T., Zamansky, A., & Adams-Progar, A. (2023). Machine learning approaches to predict and detect early-onset of digital dermatitis in dairy cows using sensor data. *Frontiers in Veterinary Science*, 10, 1295430.
# Prédiction de la production laitière par deep learning

## Application

* Modèles d'apprentissage profond pour prédire la production laitière individuelle

* Intégration de données comportementales, environnementales et de traite automatisée

* Prédiction à court terme (mois suivant) de la quantité et composition du lait

## Bénéfices

* Prédiction précise de la production laitière quotidienne, hebdomadaire et mensuelle

* Optimisation de la gestion alimentaire adaptée à chaque animal

* Amélioration de la planification de production à l'échelle du troupeau

* Détection précoce d'anomalies de production indicatrices de problèmes de santé

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Ahmad, T., Ahmad, S., & Ahmad, M. (2024). Smart dairy farming for predicting milk production yield based on deep machine learning. International Journal of Information Technology, 16, 5259-5268.
## Reconnaissance faciale porcine pour traçabilité non invasive

* **Application**

* Vision par ordinateur basée sur réseaux de neurones (YOLOv8, Vision Transformer)

* Détection et reconnaissance automatique des visages de porcs

* Système d'enregistrement dynamique sans marquage physique

* **Bénéfices**

* Système opérationnel en environnement d'élevage dynamique

* Élimination du stress lié aux méthodes traditionnelles (boucles auriculaires, tatouages)

* Suivi sanitaire et alimentaire individualisé à grande échelle

* Scalabilité pour l'ajout continu de nouveaux animaux dans la porcherie

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Ahmad, M., Hasan, M., Butt, M. A., Ali, H., Imtiaz, W., & Ghazal, T. M. (2025). Pig face open set recognition and registration using a decoupled detection system and dual-loss vision transformer. Animals, 15(5), 691.
> IA générative pour l'assistance agronomique conversationnelle

• Application

* Grands modèles de langage (LLM) comme assistants agronomiques accessibles 24h/24

* Chatbots conversationnels fournissant des conseils personnalisés sur la nutrition, santé et gestion du troupeau

* Interface en langage naturel pour interroger bases de données scientifiques et réglementaires

* Synthèse automatique de connaissances agronomiques issues de millions de documents

• Bénéfices

* Démocratisation de l'accès à l'expertise technique pour éleveurs en zones isolées

* Assistance multilingue permettant de franchir les barrières linguistiques

* Intégration possible avec données temps réel (satellites, capteurs, prix marchés)

* Génération de rapports et recommandations adaptés au contexte local

* Réduction du temps d'analyse préliminaire pour les conseillers agricoles

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De Clercq, D., Nehring, E., Mayne, H., & Mahdi, A. (2024). Large language models can help boost food production, but be mindful of their risks. Frontiers in Artificial Intelligence, 7, 1326153.
INRAO

> Défis et perspectives

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> Défis techniques de l'IA en élevage

* Hétérogénéité des données : intégration difficile de sources diverses (capteurs, images, enregistrements)

* Qualité des images : conditions variables (luminosité, hauteur de plafond, obstacles) dans les bâtiments d'élevage

* Suivi à long terme : difficultés pour le tracking individuel continu des animaux

* Standardisation : absence de protocoles uniformes entre pays et systèmes de production

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Défis économiques et pratiques de l'IA en élevage >

* Coûts d'investissement élevés pour petites et moyennes exploitations

* Besoin en formation : nécessité d'acquérir des compétences techniques avancées

* Maintenance et calibration : risque de dégradation de la qualité des données sans suivi rigoureux

* Dépendance aux fabricants : propriété et contrôle des données collectées par les équipementiers

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Défis éthiques et sociaux de l'IA en élevage >

* Protection des données : confidentialité des informations personnelles et agronomiques des éleveurs

* Risque de subordination du bien-être animal à l'efficacité productive

* Fracture numérique : inégalités d'accès entre exploitations et entre pays développés/en développement

* Responsabilité juridique floue en cas d'erreurs ou d'accidents liés aux systèmes autonomes

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## Perspectives de l'IA en élevage

* Technologies émergentes

* Jumeaux numériques (Digital Twins)

* Robotique autonome intelligente avec des interfaces homme machine naturelles

* IA multimodale

* Enjeux d'intégration

* Interopérabilité des systèmes : standardisation des données entre équipements et pays

* Edge computing : traitement local des données pour réduire dépendance au cloud

* Démocratisation : solutions low-cost adaptées aux petites exploitations et pays en développement

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> Merci pour votre attention

L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
YA-T-ELLE REMPLACER
L'INTELLIGENCE HUMAINE ?

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ALLONS, ALLONS,
NE TOMBONS PAS DANS
LA SCIENCE-FICTION.

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jean-pierre.chanet@inrae.fr