Mineral (Alphabet) : l’IA qui industrialise l’agriculture

Sur une exploitation, il y a un paradoxe qui fatigue tout le monde : on a des tonnes de données (images satellite, capteurs, météo, historique d’intrants, analyses de sol), mais au moment de décider — irriguer, traiter, récolter, sélectionner une variété — on revient souvent à un mélange d’expérience et d’intuition. Le résultat est connu : des écarts de rendement difficiles à expliquer, une dépendance aux intrants, et une vulnérabilité croissante face aux aléas climatiques.

C’est précisément sur ce point qu’Alphabet (maison mère de Google) a fait un choix clair : Mineral, incubée pendant cinq ans au sein de X (la structure “moonshot” de Google), est devenue une entreprise à part entière. Leur promesse est simple à énoncer et difficile à tenir : rendre l’information agronomique exploitable à grande échelle grâce au machine learning, pour accélérer une agriculture plus précise, plus résiliente et moins chimique.

Dans cette série “Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire”, ce cas est intéressant parce qu’il montre la direction du marché : on ne parle plus seulement d’outils ponctuels, mais d’une plateforme data + IA qui vise à standardiser la manière dont on observe les plantes, dont on mesure leurs traits, et dont on transforme ces signaux en décisions.

Pourquoi l’arrivée de Mineral chez Alphabet change la lecture du marché

Réponse directe : quand un projet quitte un incubateur pour devenir une société du groupe, cela indique que la capacité d’industrialisation (produit, partenaires, déploiement) est jugée crédible — et que le sujet est stratégique.

Mineral n’est pas “un énième logiciel agricole”. L’ambition est de construire une couche d’analyse capable d’absorber des données agricoles massives et hétérogènes, puis de les rendre comparables et actionnables. D’après les éléments communiqués par l’entreprise, Mineral indique avoir :

• analysé plus de 10 % des terres agricoles mondiales,
• modélisé plus de 200 traits de plantes,
• phénotypé 17 variétés de cultures,
• développé plus de 80 modèles de machine learning.

Ces chiffres comptent pour une raison : l’IA en agriculture échoue souvent sur deux sujets — le passage à l’échelle et la variabilité (sols, climats, pratiques, génétique). Une entreprise qui revendique une couverture aussi large explique implicitement qu’elle a déjà combattu (au moins en partie) ces problèmes.

Et fin 2025, le timing colle : pression sur les coûts énergétiques, exigences de traçabilité, adaptation au climat, et accélération des dispositifs de réduction d’intrants. L’agriculture européenne, et française en particulier, est en demande de solutions qui ne promettent pas “plus d’IA”, mais moins d’incertitude.

La “pile” technologique de Mineral : transformer le chaos en décisions

Réponse directe : Mineral s’attaque à la chaîne complète : collecter, structurer, comprendre, recommander.

De la donnée brute au signal agronomique

Le nerf de la guerre, ce n’est pas l’algorithme en soi. C’est la capacité à traiter des ensembles de données non structurées :

• images satellite et aériennes,
• données machines (tracteurs, pulvérisateurs, consoles),
• bases publiques,
• flux propriétaires (capteurs, caméras, robots).

L’idée est de bâtir une “traduction” commune : faire passer des pixels, des séries temporelles et des relevés terrain vers des indicateurs utilisables (stade végétatif, stress hydrique probable, anomalies, qualité de fruits, etc.). Dans la pratique, cela repose sur des familles de modèles bien connues en agriculture de précision : vision par ordinateur, modèles spatio-temporels, apprentissage supervisé avec vérité terrain, et mécanismes de validation agronomique.

Le phénotypage à grande échelle : le point sous-estimé

Mineral insiste sur la compréhension du “monde végétal” via le phénotypage (observer des traits mesurables : forme, vigueur, résistance, rendement, qualité). Pourquoi c’est crucial ? Parce que le phénotype est le pont entre :

• la génétique (variétés, sélection),
• les pratiques (densité, irrigation, nutrition),
• l’environnement (climat, stress).

Un bon système d’IA qui mesure les traits de manière robuste accélère la sélection variétale et le pilotage agronomique. C’est exactement ce qu’on cherche aujourd’hui : des cultures plus résilientes et une performance moins dépendante d’une “recette” d’intrants.

Une phrase qui résume bien l’enjeu : la donnée agricole n’a de valeur que si elle réduit le temps entre observation et décision.

Des cas d’usage concrets : Driscoll’s, inspection qualité, robotique

Réponse directe : Mineral montre sa crédibilité en s’adossant à des partenaires et à des cas d’usage où la mesure est difficile pour l’humain.

Prévision de rendement et sélection chez Driscoll’s

Mineral travaille avec Driscoll’s (fruits rouges) sur l’amélioration de la collecte de données en sélection et sur de meilleures prévisions de rendement. Dans les filières fruits, la prévision est un sujet sensible : main-d’œuvre, planification logistique, contrats, gaspillage. Une prévision plus fiable a un effet immédiat sur la rentabilité.

Ils évoquent aussi l’inspection des baies via des outils de perception, avec des performances jugées proches d’experts humains. C’est un signal important : la vision IA est souvent plus pertinente quand il s’agit de répéter des contrôles visuels standardisés (calibre, défauts, maturité), surtout si on peut la connecter à des décisions aval (tri, affectation, valorisation, transformation).

Don Roverto : quand la robotique sert la biodiversité

Mineral a aussi développé un robot “rover” (Don Roverto) utilisé pour aider une alliance scientifique à trouver, après des décennies de recherche, un haricot présentant des caractéristiques intrinsèques de résistance à la sécheresse.

Ce type de récit a parfois un côté “démo”, mais il révèle un point stratégique : l’IA et la robotique permettent de mesurer plus, plus vite, et sur plus de parcelles/accès, ce qui accélère la découverte agronomique. À l’échelle 2025, c’est exactement ce dont on a besoin pour adapter les systèmes agricoles au stress hydrique.

Ce que Mineral dit sur les tendances IA en agriculture (et ce que ça implique)

Réponse directe : le marché bascule vers des plateformes d’IA qui orchestrent données, modèles et partenaires, plutôt que des outils isolés.

1) La plateforme avant l’application

Beaucoup d’acteurs proposent une app de suivi de parcelle, un module irrigation, une carte de vigueur. C’est utile, mais limité. Mineral se positionne davantage comme une infrastructure : fournir des outils d’analyse “ag-optimisés” et les mettre à disposition de partenaires, qui combinent ensuite ces analyses avec leurs données privées.

Conséquence : on va voir se multiplier des écosystèmes où :

• l’industriel semencier apporte génétique + essais,
• la coopérative apporte parcelles + pratiques,
• l’acteur IA apporte modélisation + normalisation.

2) L’IA agricole devient une question de gouvernance des données

Plus on progresse, plus la question n’est pas “quel modèle ?” mais : qui possède quoi, qui partage quoi, et comment on sécurise la valeur créée.

Si vous êtes une organisation agricole (coop, négociant, agro-industriel, organisation de producteurs), posez-vous ces questions avant de “brancher” une plateforme IA :

• Quelles données sortent de l’entreprise et sous quelle forme (brute, agrégée, anonymisée) ?
• Quels droits d’usage (durée, périmètre, réutilisation pour entraîner des modèles) ?
• Comment la performance est mesurée (KPI agronomiques, économiques, environnementaux) ?
• Quel plan de réversibilité si on change de fournisseur ?

3) La promesse “durable” ne tient que si elle est mesurable

Mineral dit vouloir “scaler sustainable agriculture”. C’est une belle phrase. La version opérationnelle, c’est :

• moins d’intrants par hectare à rendement constant,
• moins d’eau par kilo produit,
• moins de pertes post-récolte,
• plus de robustesse face aux stress.

Si une solution d’IA ne peut pas relier ses recommandations à ces métriques, elle devient un outil de reporting, pas un outil de pilotage.

Comment une exploitation, une coop ou un industriel peut s’inspirer (sans copier Google)

Réponse directe : vous pouvez obtenir 70 % de la valeur avec une approche pragmatique : choisir 2-3 cas d’usage, structurer la donnée, et organiser la décision.

Voici une méthode que j’ai vue fonctionner, même avec des moyens limités.

Étape 1 : choisir des cas d’usage “rentables” en 6 à 12 mois

Priorisez des sujets où l’IA a un avantage net : répétition, volume, variabilité.

• Prévision de rendement (planification, contrats, récolte)
• Détection précoce d’anomalies (stress hydrique, maladies probables)
• Optimisation fertilisation/irrigation (coûts + conformité)
• Contrôle qualité (tri, calibrage, défauts)

Étape 2 : construire une donnée utilisable (le vrai projet)

Un socle minimal :

1. un identifiant parcelle stable,
2. un historique d’interventions (dates, doses, matériel),
3. des observations terrain (même simples) pour “vérité terrain”,
4. une météo localisée cohérente.

Sans ça, l’IA “devine” et vous perdez confiance.

Étape 3 : cadrer la décision, pas seulement la recommandation

Une recommandation utile ressemble à : quoi faire, quand, où, avec quel niveau de confiance, et surtout que se passe-t-il si on ne fait rien ?

Mettez en place un rituel simple (hebdomadaire en saison) :

• revue des alertes,
• validation agronome/chef de culture,
• décision + traçabilité,
• mesure d’impact.

Étape 4 : sécuriser la conformité et la confiance

En 2025, il faut intégrer dès le départ :

• la traçabilité (audit interne/externe),
• la gestion des accès,
• la séparation des données sensibles,
• des indicateurs qui parlent au terrain.

Le terrain adopte une IA quand elle fait gagner du temps ou évite une erreur coûteuse. Pas quand elle “fait moderne”.

Ce que je surveillerais en 2026 côté IA agricole

Réponse directe : trois axes vont départager les acteurs : robustesse multi-territoires, interopérabilité, et preuve d’impact.

1. Robustesse : un modèle qui marche sur une ferme pilote mais se dégrade ailleurs ne tient pas. Les approches capables d’apprendre sur la diversité (sols, climats, pratiques) vont dominer.
2. Interopérabilité : les solutions qui dialoguent facilement avec les outils existants (matériel, ERP, traçabilité, qualité) gagneront. L’agriculture n’a pas besoin d’un “outil de plus”, mais d’un système qui relie.
3. Preuve d’impact : l’IA devra prouver des gains chiffrés (marges, intrants, eau, pertes) sur une saison complète, pas sur une démo.

Ce mouvement, Mineral l’incarne assez bien : la valeur ne vient pas d’un gadget, mais d’une capacité à transformer des signaux biologiques en décisions répétables.

Et maintenant ?

L’entrée de Mineral dans le portefeuille Alphabet n’est pas un détail corporate. C’est un indicateur : l’IA en agriculture bascule vers l’industrialisation, avec des plateformes capables de traiter des données massives, de standardiser l’observation des plantes, et d’alimenter des décisions agronomiques et agroalimentaires.

Si vous travaillez dans une coopérative, un groupe agroalimentaire, une exploitation structurée ou une agtech, le bon prochain pas est rarement “acheter une IA”. C’est plutôt : identifier un cas d’usage prioritaire, vérifier que vos données minimales existent, puis tester avec un cadre d’évaluation strict.

La question intéressante pour 2026 n’est pas “est-ce que l’IA va arriver dans les champs ?” Elle y est déjà. La vraie question : qui saura transformer cette IA en gains mesurables, saison après saison, sans perdre la confiance du terrain ?