Formation : L’IA au service de l’agriculture

• Enjeux actuels de l’agriculture (rendement, durabilité, climat)

• Définitions : IA, machine learning, vision par ordinateur

• Agriculture de précision : concepts clés

• Panorama des technologies IA en agriculture

• Analyse des sols et des données climatiques

• Prévision des rendements

• Détection des maladies et parasites (vision par image)

• Optimisation des intrants (eau, engrais, pesticides)

Cas pratique :

Interprétation d’images de cultures pour détecter des anomalies

• Capteurs intelligents (humidité, température, pH)

• Collecte et exploitation des données terrain

• Aide à la décision en temps réel

• Plateformes agricoles intelligentes

Cas pratique

Analyse de données de capteurs pour optimiser l’irrigation

• Suivi de la santé animale

• Détection précoce des maladies

• Optimisation de l’alimentation

• Bien-être animal

Cas pratique

Utilisation d’indicateurs IA pour le suivi d’un troupeau

• Prévision des coûts et des revenus

• Optimisation des ressources

• Aide à la prise de décision stratégique

• Pilotage technico-économique

• Réduction de l’impact environnemental

• Protection des données agricoles

• Dépendance technologique

• Accessibilité des solutions IA

• Cadre réglementaire et subventions

• Identifier les besoins prioritaires

• Choisir les outils adaptés

• ROI et financement

• Facteurs clés de succès

• Retours d’expérience

• Identification des cas d’usage prioritaires

• Analyse bénéfices / contraintes

• Élaboration d’un plan d’action simple