Lutter contre la faim dans le monde tout en préservant la planète ? Voilà comment l’intelligence artificielle pourrait révolutionner l’équation

Des essaims de criquets ravagent les cultures en Afrique de l'Est, les chrysomèles du maïs font des ravages dans le Midwest américain. Des brûlures détruisent les hévéas au Brésil et ravagent les pommes de terre dans le sud de l'Inde. Les conditions météorologiques imprévisibles et erratiques provoquées par le changement climatique ne feront qu'exacerber ces problèmes et, selon les scientifiques, rendront les maladies des cultures plus susceptibles de frapper et d'infliger des dommages importants.

Un seul hiver chaud peut permettre à un ravageur d'envahir de nouveaux territoires. Les chenilles légionnaires rongeurs de maïs et de millet et les mouches des fruits Tephritid qui se nourrissent de fruits et de légumes se sont propagées à de nouveaux endroits en raison du réchauffement climatique. Les criquets pèlerins, qui détruisent des cultures entières lorsqu'ils essaiment, devraient frapper de nouvelles régions en modifiant leurs routes migratoires. Il s'agit d'un problème grave dans un monde où, selon les estimations, entre 700 et plus de 800 millions de personnes seraient confrontées à la faim en 2021 et où la population mondiale devrait encore augmenter.

La phytopathologiste Karen Garrett de l'Université de Floride à Gainesville estime que l'intelligence artificielle (IA) pourrait être extrêmement utile pour lutter contre ces fléaux. Si l'agriculture est équipée d'outils d'IA rentables qui peuvent identifier les maladies des cultures et les infestations de ravageurs au début de leur développement, les producteurs et d'autres peuvent détecter les problèmes avant qu'ils ne décollent et causent de réels dommages, dit-elle - un sujet qu'elle et ses collègues ont exploré dans le 2022 Revue annuelle de phytopathologie. Cette conversation a été modifiée pour plus de longueur et de clarté.

Vous êtes spécialisé dans l'étude des maladies des plantes, alors plongeons dans ce sujet sous cet angle. Comment les changements environnementaux et climatiques affectent-ils les plantes et l'émergence des maladies des plantes ?

La plupart des agents pathogènes ont une gamme de températures qui les favorisent. Du point de vue de l'agent pathogène, certaines années peuvent être meilleures que d'autres. Parfois, un hiver rigoureux ou une longue sécheresse tue un agent pathogène. Mais ce ne sera pas le cas au cours d'une année clémente - de sorte que l'agent pathogène se développera et qu'il pourrait y avoir plus de maladies au cours des saisons suivantes.

Pensez au mildiou de la pomme de terre. C'est un exemple célèbre d'une maladie des plantes qui a eu un grand impact sur la société européenne au milieu des années 1840. Le mildiou a été l'un des moteurs de la famine irlandaise de la pomme de terre, qui a généré un grand exode de personnes d'Irlande.

Tout d'abord, l'agent pathogène a été introduit. Puis il y a eu certaines années qui ont eu des conditions climatiques qui ont fortement favorisé l'agent pathogène : temps frais et humide. En conséquence, l'agent pathogène a prospéré, faisant des ravages sur la culture. On estime qu'un million de personnes sont mortes et qu'un million ont fui le pays pendant cette période.

Aujourd'hui, où les températures deviennent plus douces, comme à des altitudes plus élevées et vers les pôles de la Terre, les agents pathogènes favorisés par des conditions douces peuvent se déplacer dans de nouvelles régions et devenir plus destructeurs.

Lorsque de nouvelles maladies des cultures apparaissent, comment peut-on être sûr qu'elles sont liées au changement climatique ?

Toute épidémie de récolte donnée est un peu comme une tempête. Il est difficile de dire si une tempête individuelle est due au changement climatique ou non, mais vous pouvez commencer à tirer des conclusions.

Une chose dont les phytopathologistes parlent tout le temps est le « triangle des maladies ». Attraper une maladie nécessite trois choses : un agent pathogène capable d'infecter, un environnement propice et une plante hôte qui peut être infectée. Si l'environnement change, par exemple en raison du changement climatique, de sorte que les conditions météorologiques favorables à un agent pathogène sont plus courantes, cela facilitera la croissance de l'agent pathogène et l'attaque de plus de plantes. Les décisions des gens sur la façon de gérer les maladies des plantes sont une autre dimension. Souvent, plusieurs de ces composants changent en même temps, il est donc difficile de dire dans quelle mesure les dégâts d'une épidémie sont strictement dus au changement climatique.

Ajoutons l'intelligence artificielle à cette discussion. Comment l'IA peut-elle aider à atténuer les menaces des agents pathogènes pour les cultures ?

L'intelligence artificielle est l'intelligence produite par une machine, comme un système informatique équipé d'algorithmes d'apprentissage qui peut continuer à améliorer sa capacité à faire des prédictions à mesure qu'il obtient plus d'informations. Ces outils sont si avancés qu'ils peuvent traiter d'énormes quantités d'informations en quelques secondes. Pour la résilience des cultures, l'IA peut aider en créant de meilleurs outils de surveillance des cultures, en concevant de meilleurs robots pour administrer des pesticides ou récolter, et de meilleurs logiciels pour aider à la sélection de caractéristiques telles que la résistance aux maladies et la tolérance à la sécheresse. Il a un fort angle social, car il peut aider les agriculteurs et les décideurs à prendre des décisions intelligentes.

Décomposons chacun d'entre eux. Comment l'IA a-t-elle été utilisée dans les techniques de surveillance et quelles sont les technologies existantes ? Peux-tu expliquer?

Si vous pensez à la montée d'une épidémie dans une région, aux premiers stades, la maladie n'est présente que dans quelques endroits. Et puis plus tard, il commencera à croître rapidement. Il est possible que la surveillance utilise des techniques de télédétection comme les drones et l'imagerie satellite qui peuvent identifier l'emplacement des cultures dans les terres agricoles qui sont infectées par des agents pathogènes. Les outils d'IA peuvent déjà utiliser l'analyse d'images pour repérer les changements de coloration des feuilles, des fleurs ou des fruits, et même leurs formes ou leurs tailles.

L'identification des maladies et la prise de mesures précoces peuvent faciliter la gestion d'une épidémie. Dans le passé, les données satellitaires étaient très grossières : vous ne pouviez pas obtenir une résolution suffisamment élevée pour diagnostiquer un problème. Mais la résolution ne cesse de s'améliorer. En conséquence, leur potentiel a augmenté pour une utilisation dans la surveillance.

Comment l'IA utilise-t-elle exactement l'analyse d'images dans ces outils ?

Eh bien, il y a beaucoup de travail au début. Tout d'abord, les gens doivent collecter et conserver des milliers d'images de plantes saines et malades dans une gamme de conditions. La collecte et la conservation de ces images prennent donc du temps et de l'investissement. Ensuite, des algorithmes sont développés pour apprendre de ces images de plantes saines et malades, afin d'identifier les signatures de la maladie.

De nombreuses maladies ont des symptômes distinctifs qui peuvent être détectés visuellement. Donc, si vous avez un drone, par exemple, qui peut aller prendre des images dans de grands champs, ces images peuvent être comparées et analysées à l'aide de l'IA pour diagnostiquer efficacement les maladies visibles des cultures.

Par exemple, notre co-auteur Michael Selvaraj en Colombie a travaillé sur cette technologie pour identifier les maladies des bananes. En Floride, certains producteurs ont investi dans des drones pour la surveillance. Actuellement, certains producteurs scannent eux-mêmes les images des drones pour avoir une vue rapide de leurs vergers. Celle-ci sera probablement progressivement remplacée par l'analyse automatisée d'images des vidéos de vergers au fur et à mesure que l'analyse d'images se développera et pourra détecter efficacement les plantes malades.

Mais il y a aussi des problèmes de réglementation en matière de sécurité, car l'utilisation non planifiée de drones pourrait également créer des risques pour la sécurité du public. C'est encore une jeune industrie. Mais comme il y a de nombreux avantages, je pense que cela ne fera que s'étendre, car les politiques établissent un équilibre entre la protection du public et l'apport d'avantages à l'agriculture.

Et comment l'IA peut-elle être utilisée avec des outils robotiques pour aider à la résilience des cultures ?

La robotique agricole est un domaine en plein essor en ce moment. Un exemple intéressant d'IA déjà en place consiste à séparer les fruits sains de ceux infectés par des agents pathogènes ou autrement endommagés.

Les fruits peuvent souvent être distingués comme malades ou non, en fonction de leur couleur et de leur forme. Ces outils d'IA peuvent traiter ces images beaucoup plus rapidement et de manière plus cohérente afin que les fruits décolorés et de mauvaise qualité - qui sont souvent infectés par des agents pathogènes - soient automatiquement séparés.

Il y a aussi l'idée d'utiliser des drones qui peuvent collecter et analyser des images, puis prendre des mesures immédiates en fonction des analyses - par exemple, décider de pulvériser un pesticide. Je pense que ces outils seront probablement prêts pour une utilisation plus large dans un avenir proche et qu'ils auront à nouveau besoin de bonnes politiques.

Dites-m'en plus sur la façon dont les outils d'IA peuvent aider à la sélection végétale et à la création de variétés plus résistantes.

Vous pouvez considérer la sélection végétale en partie comme un jeu de nombres, car vous devez sélectionner des plantes et traiter de nombreux descendants individuels lorsque vous sélectionnez un trait. Les sélectionneurs de cultures recherchent parmi ces descendants pour trouver de bons traits pour un développement ultérieur.

Les sélectionneurs de plantes peuvent utiliser des outils d'IA pour prédire quelles plantes pousseront rapidement dans un climat particulier, quels gènes les aideront à s'y développer et quels croisements entre les parents des plantes produiront probablement de meilleurs traits. Les caractéristiques peuvent être liées à la vitesse de croissance, aux propriétés de cuisson, au rendement et à la résistance aux agents pathogènes. Les sélectionneurs inoculent la progéniture avec un pathogène et voient lesquels sont résistants et quels gènes sont associés à la résistance.

L'IA peut accélérer l'analyse d'un grand nombre de séquences génétiques liées à ces propriétés et trouver la bonne combinaison de séquences d'ADN dont vous avez besoin pour un trait souhaitable. Et l'analyse d'images est de plus en plus utilisée pour caractériser la progéniture dans les programmes de sélection pour les principales cultures économiques telles que le blé, le maïs et le soja.

Comment les agriculteurs ont-ils intégré les outils d'IA à travers le monde ?

Les gens ont travaillé sur des outils d'analyse d'image des maladies afin que les agriculteurs puissent prendre une photo de leur plante et ensuite obtenir une évaluation à l'aide d'un téléphone. Par exemple, PlantVillage Nuru est une application téléphonique qui utilise l'analyse d'images pour diagnostiquer les maladies potentielles dans les cultures. Il utilise l'apprentissage automatique et des milliers d'images de maladies des cultures collectées par des experts du monde entier. Les images sont analysées par l'IA et aident les producteurs à prendre des décisions éclairées sur la gestion des cultures.

L'analyse d'images pour le diagnostic des maladies n'est généralement pas précise à 100 %, mais elle peut fournir un niveau de confiance pour aider les producteurs à diagnostiquer les maladies de leurs cultures et à comprendre l'incertitude.

Quels sont certains des défis liés au développement de ces types d'outils d'IA ?

D'une part, vous avez besoin de beaucoup de données pour que le système d'IA puisse apprendre. Pour créer un outil d'analyse d'images pour le diagnostic, vous devez inclure un ensemble représentatif de variétés de cultures, qui peuvent avoir une large gamme de formes et de colorations. L'un des grands défis consiste à obtenir suffisamment de ces images correctement étiquetées pour être utilisées par l'outil d'analyse d'images.

Un autre gros problème est le coût. Il peut y avoir beaucoup d'outils qui font ce que vous voulez qu'ils fassent, mais l'avantage qu'ils apportent est-il suffisamment important pour justifier l'investissement ? Je pense qu'il existe de nombreux outils d'IA qui sont déjà utiles, mais ils ne sont peut-être pas encore rentables pour les agriculteurs. De nombreuses applications actuelles concernent des cas où des matériaux de très grande valeur sont transformés, comme dans la manipulation des fruits après la récolte et dans la sélection des cultures.

Un autre type de défi est la formation et le renforcement des capacités afin que l'utilisation de ces outils ne dépende pas d'un seul expert mais soit plus largement utilisée. Un défi pour l'IA, et les nouvelles technologies en général, est de s'assurer que les coûts et les avantages sont équitablement répartis dans la société.

Quelle est votre vision idéale pour garantir un système de sécurité alimentaire résistant au changement climatique pour l'avenir ?

Pour être résilients au changement climatique, nos systèmes alimentaires doivent être conçus pour répondre rapidement aux nouveaux défis. Nous pouvons prédire certains défis futurs, mais certains changements sont susceptibles d'être une surprise. L'éducation et le renforcement des capacités sont essentiels à la résilience, ainsi qu'une coopération efficace aux niveaux local et mondial. Une proposition internationale pour un système mondial de surveillance des maladies des plantes est une vision inspirante.

Pour la sécurité alimentaire en général, nous devons soutenir l'enseignement des sciences et le renforcement des capacités, tirer le meilleur parti de nos technologies actuelles et soutenir le développement de meilleures technologies. Nous devons travailler pour des systèmes alimentaires qui minimisent les effets négatifs de l'agriculture sur les terres sauvages et maximisent les avantages pour la santé humaine.

Traduit et publié avec l'aimable autorisation de Knowable Magazine. L'article original est à retrouver ICI.