The Prague Post - Agriculture: quand l'IA aide à récolter des données en Amérique latine

EUR -
AED 4.337328
AFN 73.81449
ALL 96.510872
AMD 445.098158
ANG 2.113724
AOA 1083.003539
ARS 1663.450609
AUD 1.656936
AWG 2.121423
AZN 2.004253
BAM 1.959032
BBD 2.38165
BDT 144.478382
BGN 1.945917
BHD 0.445313
BIF 3507.010626
BMD 1.181029
BND 1.493796
BOB 8.171648
BRL 6.071553
BSD 1.182366
BTN 107.449196
BWP 15.537502
BYN 3.412645
BYR 23148.161294
BZD 2.378144
CAD 1.613563
CDF 2545.116857
CHF 0.912469
CLF 0.025893
CLP 1022.381208
CNY 8.079892
CNH 8.089521
COP 4448.427035
CRC 559.645756
CUC 1.181029
CUP 31.297259
CVE 110.452709
CZK 24.241201
DJF 210.540054
DKK 7.472085
DOP 71.538337
DZD 153.367198
EGP 56.626193
ERN 17.71543
ETB 183.218277
FJD 2.588935
FKP 0.871603
GBP 0.875408
GEL 3.153796
GGP 0.871603
GHS 12.602701
GIP 0.871603
GMD 86.21543
GNF 10371.932717
GTQ 9.072746
GYD 247.285915
HKD 9.239364
HNL 31.291762
HRK 7.53508
HTG 155.069139
HUF 375.392296
IDR 19808.212307
ILS 3.681147
IMP 0.871603
INR 107.408118
IQD 1548.892151
IRR 1551925.956945
ISK 143.305601
JEP 0.871603
JMD 184.212722
JOD 0.837347
JPY 183.997138
KES 152.35225
KGS 103.280989
KHR 4736.815775
KMF 493.669992
KPW 1062.921729
KRW 1694.81147
KWD 0.36208
KYD 0.98543
KZT 589.985945
LAK 25326.795153
LBP 105865.420775
LKR 365.434496
LRD 216.96073
LSL 18.784473
LTL 3.487271
LVL 0.714392
LYD 7.47022
MAD 10.833182
MDL 20.243486
MGA 4997.025995
MKD 61.643019
MMK 2480.233928
MNT 4215.001346
MOP 9.525056
MRU 47.208091
MUR 54.764411
MVR 18.259092
MWK 2050.541972
MXN 20.288005
MYR 4.590667
MZN 75.473645
NAD 18.784473
NGN 1599.0772
NIO 43.512715
NOK 11.253904
NPR 171.918384
NZD 1.970989
OMR 0.454109
PAB 1.182346
PEN 3.966244
PGK 5.087702
PHP 67.992411
PKR 330.431691
PLN 4.221156
PYG 7615.229222
QAR 4.308746
RON 5.095553
RSD 117.402532
RUB 90.788086
RWF 1723.72135
SAR 4.42927
SBD 9.505521
SCR 16.641165
SDG 710.421887
SEK 10.680367
SGD 1.492289
SHP 0.886077
SLE 28.935921
SLL 24765.579246
SOS 674.515772
SRD 44.639296
STD 24444.908308
STN 24.541011
SVC 10.348118
SYP 130.800004
SZL 18.781306
THB 36.636099
TJS 11.233177
TMT 4.145411
TND 3.401441
TOP 2.843634
TRY 51.915562
TTD 8.023272
TWD 36.965609
TZS 3012.995422
UAH 51.083001
UGX 4256.186454
USD 1.181029
UYU 45.26526
UZS 14339.700488
VES 484.89713
VND 30761.071891
VUV 140.50066
WST 3.205987
XAF 657.043871
XAG 0.013084
XAU 0.000227
XCD 3.191789
XCG 2.130925
XDR 0.817152
XOF 657.052448
XPF 119.331742
YER 281.679965
ZAR 18.778379
ZMK 10630.674845
ZMW 22.136712
ZWL 380.290739
  • AEX

    -7.6200

    1022.4

    -0.74%

  • BEL20

    -177.4800

    5439.05

    -3.16%

  • PX1

    61.6300

    8620.93

    +0.72%

  • ISEQ

    200.9100

    13163.04

    +1.55%

  • OSEBX

    -7.3400

    1875.3

    -0.39%

  • PSI20

    -27.8900

    9267.91

    -0.3%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    -265.7400

    3892.91

    -6.39%

  • N150

    -5.7500

    4100.96

    -0.14%

Agriculture: quand l'IA aide à récolter des données en Amérique latine
Agriculture: quand l'IA aide à récolter des données en Amérique latine / Photo: Sergio Lima - AFP/Archives

Agriculture: quand l'IA aide à récolter des données en Amérique latine

Une "moisson de données" pour évaluer les risques naturels: grâce à l'intelligence artificielle, une nouvelle génération de start-ups latino-américaines entend transformer l'agriculture.

Taille du texte:

Finis les bons vieux almanachs pour anticiper les caprices de la météo. Des plateformes numériques peuvent traiter en quelques minutes des données que les experts mettaient des mois à analyser.

C'est ce que propose Traive, start-up créée en 2018 par la Brésilienne Aline Oliveira Pezente, 39 ans, originaire de l'Etat du Minas Gerais (sud-est).

Auparavant, elle travaillait pour le géant de l'agro-alimentaire Louis-Dreyfus Commodities (LDC), où elle a identifié un problème de taille pour les fermiers de son pays.

Au Brésil, premier exportateur mondial de soja, de viande bovine, de sucre et de maïs, les producteurs ont besoin de crédit pour acheter par exemple des semences ou des fertilisants et répondre à cette énorme demande extérieure.

Or, selon elle, les prêts sont difficiles à obtenir, car les banques sont souvent rebutées par la tâche fastidieuse d'évaluation des risques, aussi bien naturels, comme la sécheresse ou les inondations, que financiers, comme un effondrement des cours de certains produits.

- Drones et satellites -

Aline Oliveira Pezente a décidé d'étudier le problème à fond à la prestigieuse université américaine Massachusetts Institute of Technology (MIT), où elle s'est spécialisée en intelligence artificielle et analyse de données.

"Les banques utilisaient leur propre modèle d'analyse de risques - un genre d'énorme tableau Excel. Mais c'est très difficile pour un être humain, même s'il est expert en mathématiques et en statistiques, d'identifier toutes les nuances et les variables à partir des données", explique-t-elle à l'AFP.

"Il fallait trois mois pour faire un calcul qu'on peut faire aujourd'hui en cinq minutes, avec bien plus d'exactitude", insiste-t-elle.

Son entreprise Traive, cofondée avec son mari Fabricio Pezente, a pour clients des géants de l'agro-alimentaire comme Syngenta, des fintechs (entreprises utilisant les nouvelles technologies pour optimiser les activités financières) et la deuxième banque d'Amérique Latine, Banco do Brasil.

Plus de 70.000 agriculteurs utilisent sa plateforme, qui a permis de faciliter l'accès à près d'un milliard de dollars de crédits.

Longs cheveux teints en mauve, cravate noire sur chemisier blanc, Aline Oliveira Pezente a présenté son travail cette semaine à Rio de Janeiro lors du Web Summit, une conférence connue comme le "Davos des geeks", dont l'AFP était cette année partenaire média.

Lors d'une table ronde intitulée "Moisson de données, la prochaine révolution agricole", elle avait à ses côtés l'entrepreneur porto-ricain Alejandro Mieses, 39 ans lui aussi.

Sa start-up, TerraFirma, a développé un modèle d'intelligence artificielle qui analyse des données de satellites pour aider à prédire d'éventuels désastres naturels.

"La base, c'est de comprendre comment les mouvements de l'eau et du vent, l'exposition au soleil, peuvent avoir un impact sur les terres agricoles", explique-t-il.

Dans le monde entier, les agriculteurs ont de plus en plus recours à l'IA pour augmenter leur rendement, utilisant par exemple des tracteurs à pilote automatique ou des drones pour observer les cultures ou le bétail.

- "Régénérer l'environnement" -

Le secteur agricole fait face à de nombreuses critiques dans des pays comme le Brésil pour son impact environnemental, notamment en Amazonie, où la préservation de la forêt tropicale est un enjeu vital dans la lutte contre le réchauffement climatique.

Pour les plus optimistes, les nouvelles technologies comme l'IA représentent un espoir alors que la population mondiale pourrait atteindre les dix milliards d'ici 2050.

Mariana Vasconcelos, 32 ans, est à la tête d'Agrosmart, une start-up qui a développé une plateforme utilisant l'IA pour aider les fermiers à évaluer les risques climatiques, mais aussi à produire de façon plus respectueuse de l'environnement.

"L'Organisation des Nations unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) dit qu'il faut augmenter la production de nourriture pour alimenter une population en augmentation. Mais il faut produire davantage, tout en utilisant moins de terres, en réduisant la déforestation et l'empreinte carbone", indique-t-elle à l'AFP, en marge du Web Summit.

"On oppose souvent nature et agriculture, mais la technologie peut aider à régénérer l'environnement, en trouvant le bon équilibre entre cultures, élevage et forêts", dit-elle, croyant à "un modèle plus durable".

K.Pokorny--TPP