IA en agriculture : réduire émissions et coûts

L’agriculture pèse lourd dans la balance climatique. En Europe, l’agriculture représente environ 11% des émissions de gaz à effet de serre (ordre de grandeur généralement repris dans les bilans récents), tout en étant l’un des secteurs les plus exposés aux chocs : sécheresses, vagues de chaleur, maladies émergentes, volatilité des intrants. Et pourtant, c’est aussi l’un des rares secteurs capables de retirer du carbone de l’atmosphère via les sols et la biomasse.

C’est exactement le point mis en avant par Renée Vassilos (The Nature Conservancy) dans une conversation qui circule beaucoup dans les écosystèmes agtech : l’agriculture a une empreinte négative réelle… mais elle a aussi une fenêtre unique pour devenir une partie de la solution. Je suis d’accord avec elle sur un point central : la transition ne se fera pas sur des slogans, mais sur de l’économie. Et c’est là que l’intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire devient concrète : mesurer, piloter, réduire le “surcoût vert” et sécuriser les marges.

Ce billet s’inscrit dans notre série « Intelligence artificielle dans l’agriculture et l’agroalimentaire » : on va relier l’ambition “climat” à ce qui compte sur le terrain — rendement, temps de travail, intrants, risques — et aux choix technologiques (IA, robotique, capteurs, modèles agronomiques) qui rendent la trajectoire crédible.

L’idée la plus utile : la ferme peut devenir un “puits” — si on sait mesurer

La promesse climatique de l’agriculture tient en une phrase : améliorer la santé des sols peut réduire les émissions et augmenter le stockage de carbone, tout en renforçant la résilience face aux aléas. Le problème ? Sans mesure robuste, on reste au niveau de l’intention.

Dans l’échange avec TNC, un point revient : au cœur de l’agriculture régénératrice, il y a la santé du sol (couvertures végétales, rotation, réduction du travail du sol, pâturage tournant, etc.). Mais en pratique, chaque exploitation a ses contraintes : climat, type de sol, matériel, assolement, accès à l’eau, main-d’œuvre.

C’est là que l’IA est utile — pas pour “faire joli”, mais pour objectiver :

• Cartographier l’hétérogénéité intra-parcellaire (sol, vigueur, stress hydrique)
• Modéliser l’effet des pratiques (couverts, apports organiques, rotations)
• Suivre des indicateurs simples et actionnables (biomasse, couverture, humidité, azote)
• Réduire l’incertitude sur les gains économiques et agronomiques

Les données qui comptent vraiment (et celles qui font perdre du temps)

Sur le terrain, j’ai vu deux erreurs fréquentes : collecter trop de données inutiles, ou collecter trop tard. La règle pratique : commencer par les décisions à prendre.

Décisions typiques où l’IA apporte un ROI rapide :

• Ajuster la fertilisation azotée zone par zone
• Déclencher une irrigation selon un risque de stress plutôt qu’un calendrier
• Détecter précocement des foyers (maladies, ravageurs) pour éviter le “tout traitement”
• Optimiser les itinéraires techniques quand la météo devient instable

Données minimales pour démarrer :

• Historique de rendements (même imparfait)
• Cartes de sol ou au moins analyses ponctuelles
• Imagerie satellite (NDVI/biomasse) + météo locale
• Interventions (dates, doses, variétés)

Régénératif : pas un “one-size-fits-all”, mais un système piloté

Le régénératif est souvent présenté comme une liste de pratiques. La réalité est plus fine : c’est un système. Et un système, ça se pilote.

Renée Vassilos insiste sur le fait que ce qui fonctionne dans une région peut échouer ailleurs. C’est vrai. Mais ça ne doit pas devenir un prétexte pour l’inaction. Une approche pragmatique consiste à passer par des “boucles courtes” : tester, mesurer, ajuster.

Le cadre simple : 3 objectifs, 5 leviers

Pour éviter le flou, je recommande un cadre lisible.

3 objectifs (pilotables) :

1. Réduire les intrants (azote, phytos, carburant)
2. Stabiliser le rendement (moins de variance interannuelle)
3. Améliorer le sol (couverture, matière organique, structure)

5 leviers (adaptables) :

• Couverts végétaux (choix espèces, dates, destruction)
• Rotation et diversification (y compris légumineuses)
• Travail du sol ajusté (réduction, strip-till, etc.)
• Gestion des effluents/organique (compost, digestat, fumiers)
• Pâturage tournant / intégration élevage-cultures (quand possible)

L’IA intervient comme copilote : elle aide à choisir le bon levier au bon endroit, au bon moment, et à quantifier l’effet.

Le vrai frein : l’économie… et surtout la main-d’œuvre (le “bébé moche”)

Le passage le plus honnête de l’échange, c’est quand la question de la main-d’œuvre arrive : les systèmes régénératifs sont souvent plus complexes, donc parfois plus exigeants en organisation et en temps.

On peut parler carbone, biodiversité, eau… mais si le système ajoute 2 heures par jour en période de pointe, il ne tiendra pas. La contrainte n°1, très souvent, c’est : qui fait le travail, quand, et à quel coût ?

Pourquoi l’automatisation est un sujet climat (pas seulement productivité)

L’automatisation agricole et la robotique ont un rôle direct sur les émissions et les sols :

• Des engins plus légers limitent la compaction (donc meilleure infiltration, racines, vie du sol)
• La précision permet de réduire les sur-apports d’azote (source majeure de N₂O)
• La micro-intervention (désherbage mécanique ciblé, pulvérisation localisée) peut diminuer l’usage de phytos

Un exemple cité dans la discussion autour de TNC : SwarmFarm (Australie) et ses robots agricoles autonomes, plus légers, conçus pour appliquer l’azote de façon précise tout en évitant la compaction associée aux gros matériels. L’intérêt n’est pas “le robot pour le robot”, mais le trio : précision + sols + coûts.

L’IA de précision : où elle crée de la valeur dès 2026

En décembre 2025, on est passé du “concept IA” à des usages qui s’installent, surtout quand ils s’intègrent aux outils existants (tracteurs, consoles, ERP ferme, coopératives, OAD). Les projets qui performent ont un point commun : ils éliminent une friction.

1) Azote : réduire le “gaspillage invisible”

L’azote est souvent la ligne de coût la plus sensible, et une source d’émissions indirectes. Les approches IA (fusion satellite + météo + capteurs + historique) permettent :

• de faire du taux variable réaliste (pas juste une jolie carte)
• de choisir les fenêtres d’apport à moindre risque (pluie, volatilisation)
• de prioriser les zones qui répondent vraiment

Résultat attendu sur des exploitations déjà bien tenues : souvent moins une “hausse de rendement” spectaculaire qu’une réduction de variance et une baisse de surdosage. C’est exactement ce que cherchent beaucoup de producteurs : moins de surprises.

2) Eau : passer d’un calendrier à un pilotage du risque

L’IA appliquée à l’irrigation sert surtout à arbitrer : quand irriguer et combien, en tenant compte du stress et de la prévision météo. Dans un contexte de restrictions plus fréquentes, la valeur est aussi réglementaire et assurantielle : documenter des décisions rationnelles.

3) Protection des cultures : du “traiter large” au “traiter juste”

Vision par ordinateur (caméras embarquées, drones) + modèles de risque permettent d’aller vers :

• détection précoce de foyers
• interventions localisées
• réduction des passages (carburant, temps)

Le bonus : ces outils deviennent aussi des outils de traçabilité pour l’aval agroalimentaire.

4) Carbone & régénératif : crédibiliser les projets

Les marchés carbone agricoles et les primes “bas carbone” n’avancent pas faute d’intérêt, mais faute de MRV (Mesure, Reporting, Vérification) simple et robuste. L’IA peut aider à :

• estimer des indicateurs à l’échelle parcellaire
• limiter les coûts de suivi
• détecter les incohérences (audits)

Si on veut que la ferme capte des revenus climat sans paperasse interminable, l’IA n’est pas un luxe : c’est une condition.

Plan d’action : 90 jours pour démarrer sans se disperser

La plupart des projets échouent parce qu’ils visent trop grand, trop vite. Une approche en 90 jours crée de la traction.

1. Choisir un objectif économique unique (ex. -10% d’azote minéral, ou -15% de passages, ou stabiliser le rendement sur une parcelle “difficile”).
2. Définir 2-3 indicateurs : coût/ha, unité d’azote/ha, temps de tracteur, variabilité NDVI, etc.
3. Sélectionner 1 parcelle pilote + 1 parcelle témoin.
4. Mettre en place la collecte minimale (météo, interventions, images, analyses de sol si possible).
5. Tester une recommandation IA (taux variable, irrigation, détection) et documenter ce qui change.
6. Faire un bilan économique : économies intrants + temps, impacts rendement, risques.

Phrase que je garde en tête : “Le climat suit l’économie.” Quand un itinéraire est plus robuste et mieux margé, il a une chance de se généraliser.

Ce que l’agroalimentaire attend (et comment l’IA simplifie la relation)

Les industriels et distributeurs demandent de plus en plus : empreinte, traçabilité, plans de progrès. Mais ils demandent aussi une chose implicite : des données comparables.

L’IA peut jouer l’interprète entre le terrain et l’aval :

• normaliser des pratiques et des mesures sans surcharger l’agriculteur
• produire des preuves “suffisamment bonnes” pour des contrats
• identifier les lots/secteurs où l’amélioration est la plus rentable

Le risque, si on ne fait rien, c’est de voir la conformité devenir une charge. Le bon scénario, c’est de transformer la conformité en prime et en sécurisation des débouchés.

Ce qu’il faut retenir (et la prochaine étape)

L’agriculture a une opportunité rare : réduire ses émissions tout en stockant du carbone, et améliorer la résilience des systèmes alimentaires. Mais cette opportunité ne se matérialisera pas avec des injonctions. Elle se matérialisera quand les outils — IA, capteurs, robotique, modèles — feront baisser le coût de la transition et quand la main-d’œuvre ne sera plus l’angle mort.

Si vous travaillez dans une exploitation, une coopérative, une entreprise agroalimentaire ou une agtech, la prochaine étape est simple : choisir un cas d’usage IA qui retire une douleur immédiate (coût d’intrants, stress hydrique, temps de travail, variabilité de rendement) et le piloter avec des indicateurs clairs.

La question qui mérite d’être posée pour 2026 : quels “bons automatismes” (IA + matériel + organisation) faut-il installer maintenant pour que la ferme soit à la fois rentable et alignée climat, même quand la météo part de travers ?