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

EUR -
AED 4.239194
AFN 75.60405
ALL 95.242309
AMD 422.557556
AOA 1059.654259
ARS 1721.077125
AUD 1.634013
AWG 2.080639
AZN 1.948851
BAM 1.956296
BBD 2.324189
BDT 142.456096
BHD 0.435286
BIF 3453.687998
BMD 1.154307
BND 1.477974
BOB 13.703472
BRL 5.973507
BSD 1.153892
BTN 110.074275
BWP 15.575947
BYN 3.421141
BYR 22624.426725
BZD 2.320838
CAD 1.606877
CDF 2626.049287
CHF 0.936362
CLF 0.026807
CLP 1055.060252
CNY 7.786148
CNH 7.787847
COP 3621.097213
CRC 523.243915
CUC 1.154307
CUP 30.589148
CVE 110.640018
CZK 24.256329
DJF 205.143573
DKK 7.475705
DOP 67.3535
DZD 153.391268
EGP 57.921075
ERN 17.314612
ETB 184.631527
FJD 2.552131
FKP 0.853468
GBP 0.854436
GEL 3.018527
GGP 0.853468
GHS 13.387136
GIP 0.853468
GMD 84.847368
GNF 10129.048773
GTQ 8.803231
GYD 241.671236
HKD 9.057216
HNL 31.035292
HRK 7.534393
HTG 150.878231
HUF 365.528203
IDR 20583.61109
ILS 3.459804
IMP 0.853468
INR 110.098136
IQD 1512.71996
IRR 1586826.500978
ISK 142.003336
JEP 0.853468
JMD 182.56626
JOD 0.818389
JPY 183.780732
KES 149.297733
KGS 100.943968
KHR 4680.716808
KMF 492.889713
KRW 1631.532841
KWD 0.356554
KYD 0.961644
KZT 538.16802
LAK 26041.176799
LBP 103368.235653
LKR 385.877776
LRD 209.680409
LSL 18.711419
LTL 3.40837
LVL 0.698229
LYD 7.341308
MAD 10.747769
MDL 20.044079
MGA 4973.298268
MKD 61.533928
MMK 2423.396678
MNT 4149.50541
MOP 9.326063
MRU 46.29057
MUR 54.298482
MVR 17.833737
MWK 2003.877414
MXN 19.71174
MYR 4.723543
MZN 73.18395
NAD 18.711469
NGN 1573.62136
NIO 42.460759
NOK 10.958653
NPR 176.114625
NZD 1.963529
OMR 0.443826
PAB 1.153892
PEN 3.90214
PGK 5.088476
PHP 70.642134
PKR 320.637794
PLN 4.302982
PYG 6870.740953
QAR 4.206256
RON 5.240791
RSD 117.359625
RUB 95.173031
RWF 1695.677697
SAR 4.324447
SBD 9.309537
SCR 15.976787
SDG 693.164769
SEK 10.99101
SGD 1.4773
SLE 28.27985
SOS 693.162246
SRD 43.801359
STD 23891.834422
STN 24.70218
SVC 10.096558
SZL 18.711761
THB 38.264754
TJS 10.633594
TMT 4.051619
TND 3.360766
TRY 55.127073
TTD 7.81515
TWD 37.19652
TZS 3064.528223
UAH 51.774919
UGX 4293.087811
USD 1.154307
UYU 46.461773
UZS 13750.68738
VES 877.579815
VND 30167.826146
VUV 137.186882
WST 3.155568
XAF 656.123253
XAG 0.017823
XAU 0.000264
XCD 3.119574
XCG 2.079772
XDR 0.815618
XOF 655.073143
XPF 119.331742
YER 273.793232
ZAR 18.692659
ZMK 10390.148578
ZMW 21.636482
ZWL 371.68654
  • AEX

    3.4500

    1116.77

    +0.31%

  • BEL20

    -48.4500

    5719.41

    -0.84%

  • PX1

    -11.3400

    8714.94

    -0.13%

  • ISEQ

    -45.6900

    14233.55

    -0.32%

  • OSEBX

    12.8500

    2053.31

    +0.63%

  • PSI20

    55.8500

    9210.84

    +0.61%

  • ENTEC

    -5.8300

    1416.23

    -0.41%

  • BIOTK

    -71.5200

    4316.35

    -1.63%

  • N150

    12.5200

    4328.26

    +0.29%

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".

W.Zhang--DT