L’intelligence artificielle rend les machines agricoles plus performantes et plus sûres
L’essor de l’intelligence artificielle s’inscrit également dans le domaine du machinisme agricole et les bénéfices sont nombreux.
L’intelligence artificielle (IA) se développe à grande vitesse dans de nombreux domaines et les machines agricoles la valorisent bien. Quelques technologies d’IA existent d’ailleurs depuis quelques années en agriculture, à l’instar des systèmes d’analyse de grains sur les moissonneuses-batteuses, capables de mesurer le taux de grains cassés et d’impuretés, à partir desquelles ils proposent des changements de réglages. Autre exemple, le système de tri optique CropVision de Downs, qui différencie les pommes de terre intègres, de celles difformes, coupées, pourries ou vertes. Embarquées sur les bineuses ou les pulvérisateurs, les caméras intelligentes sont capables de distinguer la culture des adventices et de guider de manière pertinente les outils de binage ou d’actionner les buses. Les boîtiers connectés exploitent également l’IA pour discerner les phases de travail, de celles correspondant aux demi-tours dans le champ ou encore aux trajets routiers.
L’environnement de travail sous contrôle
Le nombre d’informations compilées et exploitées par l’IA s’étoffe avec les nouvelles générations de machines agricoles. L’une des applications concerne le confort et la sécurité. Sur la base de données issues de caméras ou de Lidar, l’intelligence artificielle est capable d’analyser le milieu et de mesurer les dangers. Certaines caméras, positionnées sur les outils accrochés sur le relevage avant du tracteur, identifient les véhicules routiers, les cyclistes ou les piétons, de façon à en avertir précocement le chauffeur.
Ces caméras sont généralement placées là où la visibilité directe n’est pas possible. Autre exemple, les caméras de recul proposées en option sur les mélangeuses BvL, intègrent une intelligence artificielle qui distingue les formes humaines, même couchées, mais aussi les objets. Le dispositif définit trois zones, pour lesquelles il est possible de paramétrer des signaux d’alerte visuels et/ou sonores.
Les réglages des épandeurs d’engrais nettement simplifiés
L’IA s’utilise aussi pour le contrôle du bon fonctionnement de l’outil et de la qualité de travail. Ainsi, Lemken a présenté récemment trois solutions intelligentes sur le déchaumeur à dents Karat 10/400 Smart Implement, contrôlant le bon flux de terre (donc l’absence de bourrages) au niveau des dents, la bonne rotation des rouleaux et l’usure, voire la perte des socs. De même, Krone équipe sa faucheuse EasyCut F 400 Fold de capteurs pouvant détecter des dégâts sur la faucheuse ou encore contrôler les vitesses de rotation ou la pression de décharge ou d’appui.
Lors du récent salon Agritechnica, de multiples applications de l’IA basées sur l’analyse d’images ont été présentées et médaillées. Amazone et son système EasyMatch, ainsi que Sky Agriculture avec son FertiEye, aident les opérateurs à optimiser les réglages de l’épandeur d’engrais même avec des engrais non référencés dans les bases de données des constructeurs. Pour cela, l’engrais est photographié à l’aide d’un Smartphone et d’un cadre d’étalonnage servant à donner une échelle.
L’IA analyse les paramètres physiques, tels que la granulométrie, la forme et la structure de l’engrais et fournit les réglages corrects de l’épandeur. Ces derniers peuvent même être transmis par Wi-Fi à l’épandeur et appliqués instantanément.
Autre type d’analyse d’images, la qualité d’éclatement du grain de l’ensilage de maïs. Claas, Fendt et New Holland intègrent une caméra sur la goulotte qui analyse le fourrage en transit. Une IA examine les clichés, quantifie les grains éclatés et non éclatés, et détermine le taux de grains éclatés. Si le taux diffère de la consigne, le système informe le chauffeur (Fendt) ou ajuste automatiquement (Claas et New Holland) les réglages de la machine (écartement des rouleaux éclateurs, vitesse d’avancement, puissance moteur) pour atteindre la valeur cible.
L’analyse d’images par IA se développe aussi à la moisson directement au niveau de l’outil frontal. Fonctionnant dans le maïs, les céréales et le soja, le système Yield EyeQ de Geringhoff s’appuie sur une caméra haute résolution derrière l’outil frontal pour détecter les grains tombés au sol et informer le chauffeur du pourcentage de récolte laissée au sol. New Holland compile plusieurs capteurs au niveau du cueilleur à maïs, dont une caméra au niveau du convoyeur, dont les données sont digérées par un IA, qui calcule en temps réel les proportions de grains, de panouilles, de tiges et de feuilles. Le système ajuste alors au besoin l’écartement entre les plaques épanouilleuses, la vitesse des rouleaux et l’inclinaison du cueilleur.
Le manuel d’utilisation accessible via une IA conversationnelle
Autre technologie d’intelligence artificielle, l’IA conversationnelle (ou chatbot). À l’image de Chat GPT, les opérateurs peuvent interagir par écrit ou en vocal avec une IA permettant aux ordinateurs de communiquer avec les humains d’une manière naturelle et similaire aux interactions humaines.
Sur ce principe, le constructeur Valtra présentait à Agritechnica l’assistant Valtra Coach. Cette application utilise les données collectées par le système de télémétrie Valtra Connect pour donner de multiples informations synthétisées et répondre de manière pertinente à la question posée. Plutôt que de chercher dans le manuel d’utilisation ou de tâtonner sur le terminal pour se remémorer comment programmer une séquence de bout de champ ou un demi-tour automatique, le chauffeur demande directement à l’assistant vocal, qui lui indiquera étape par étape les démarches à suivre. Outre les multiples informations de paramétrage et les intervalles de maintenance, l’assistant Valtra Coach peut informer de la date d’une opération passée ou de la consommation de GNR pour une tâche, et la comparer à d’autres opérateurs. À la clé, des gains de temps pour le chauffeur.
De son côté, Grimme a développé une version sécurisée et personnalisée de chatbot, baptisée MyGrimme GPT. « Bien souvent l’information recherchée est dans le manuel. Mais il faut prendre le temps de chercher dans le livret, quand ce dernier n’est pas rangé au fond d’un tiroir. Avec cette IA, il suffit de poser une question : à quoi correspond ce code erreur ? Quel est l’intervalle de remplacement de ce roulement ? L’IA répond et donne même les différentes étapes à suivre », explique Thibaud Lefebvre, responsable produit betteraves et stockage pommes de terre pour Grimme France.
Toujours concernant la maintenance, New Holland propose sur sa plateforme de pièces détachées www.mycnhstore.com une fonctionnalité utilisant l’IA. L’utilisateur a juste à soumettre une photo d’un composant d’une machine et l’IA trouve automatiquement la pièce de rechange dans le catalogue en ligne. Les 200 000 références correspondant aux modèles de tracteurs actuels seront complétées par celles des machines de récolte en 2026.
