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Le vin de demain
Les datas, la valeur ajoutée des robots viticoles

Par nature, les robots viticoles évoluent bien souvent à des allures plus faibles que les tracteurs et passent plus souvent et dans tous les rangs. Ils sont donc parfaitement adaptés à la collecte de données, utilisables pour faire des économies ou réduire l'impact environnemental de son activité. À condition de choisir les bons capteurs.

La réglementation devra évoluer pour pouvoir faire circuler sur les chemins publics.  © Vitibot
Les capteurs embarqués sur les robots permettent de collecter une grande quantité de données, utile au conseil agronomique.
© Vitibot

« En passant du chimique au mécanique, le désherbage a vu son coût monter de manière drastique, explique Gaëtan Séverac, directeur général de Naïo Technologies. Par l’économie de main-d’œuvre et de coût d’utilisation, un robot Ted se finance par lui-même rien que sur le désherbage. Si on embarque en plus quelques capteurs (caméra couleur ou hyperspectrale, lidar, etc.), on peut emmagasiner des informations pertinentes et géolocalisées qui permettront de réaliser des économies et d’avoir un impact environnemental positif. Reste à définir quels capteurs. » Pour Agreenculture, la robotique ne sera à terme qu’une petite partie de l’offre de la société. « Le conseil agronomique et les services supports issus des données collectées par les capteurs embarqués, vont occuper une place grandissante de l’activité », explique Christophe Aubé. En partenariat avec Chouette Vision pour ce qui concerne les capteurs, Agreenculture travaille d’ores et déjà sur les données de vigueur mais aussi la détection du mildiou. « La thématique prochaine sera l’état sanitaire de la vigne au sens large, poursuit son dirigeant, puis tout ce qui concerne les données de maturité (couleur, taux de sucre), à l’aide de caméras hyperspectrales. »

Une aide précieuse pour détecter le pied à l'origine du foyer de maladie

L’une des difficultés reste de détecter les foyers suffisamment tôt. Christophe Aubé met en perspective : « en passant qu’un rang sur deux ou plus, le chauffeur de tracteur ne voit pas tout et n’est pas forcément un agronome. Avec un peu de R & D, nous serons capables de ne traiter que 5 % de la parcelle, plutôt que son intégralité. » Dirigeant de Vitirover, Arnaud de la Fouchardière poursuit dans ce sens : « si on détecte le pied qui est à l’origine du foyer de maladie, on pourra se contenter de ne traiter que dans un rayon de 20 mètres. » Vitirover entend même pousser plus loin avec des données météorologiques pied par pied. « Nos flottes des robots passent un peu partout dans la parcelle, très régulièrement, explique son dirigeant. En embarquant des mini stations météos, nos robots seront capables à terme de déterminer les zones les plus gélives, pour le pilotage de la lutte contre les gelées printanières ou les plus humides pour surveiller les potentiels débuts de foyers de maladies cryptogamiques. »

De son côté, Vitibot est déjà en mesure de détecter les manquants. « Si notre intercep électrique ne se déclenche pas à un endroit où il est censé le faire, c’est qu’il y a un manquant », explique Bernard Boxho. Une fois le trou comblé par un complant, ce dernier pourra éventuellement bénéficier d’un traitement différencié, avec réglage ponctuellement moins agressif de l’intercep.

Lire aussi " Les robots poursuivent leur déploiement "

L'intelligence artificielle facilite l'exploitation des données

Même si de la recherche et du développement sont encore nécessaires, de nombreuses données pourront être collectées. La difficulté est d’en déterminer la pertinence. « Pour cela, il faut de l’intelligence artificielle embarquée, pour sélectionner les images réalisées avec un capteur de bonne qualité, explique Christophe Aubé. Si l’image ne présente aucun intérêt, on l’élimine. Peu d’intérêt, on la pixélise au maximum. Beaucoup d’intérêt, on la garde dans son intégralité. Il n’est pas forcément obligatoire d’avoir des gros volumes de stockage. Les logiciels d’analyse d’images sont aujourd’hui en mesure de détecter des petits défauts de coloration sur une image très pixelisée, donc peu lourde, quand il faut un visuel de bonne qualité, plus lourde, pour le détecter à l’œil nu. »

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