Taille du marché de l'IA dans l'agriculture - Par composant, par technologie, par application, par mode de déploiement, par taille d'exploitation, prévisions 2025-2034

L'IA dans l'agriculture Taille du marché

L'IA mondiale sur le marché agricole a été évaluée à 4,7 milliards de dollars en 2024 et devrait enregistrer un TCAC de 26,3 % entre 2025 et 2034.

L'agriculture de précision vise à maximiser les rendements et à optimiser l'utilisation des ressources à l'aide de connaissances fondées sur les données qui ont motivé l'utilisation de la technologie de l'IA dans l'agriculture. Les agriculteurs se tournent vers des solutions adaptées à l'IA telles que les capteurs de sol, l'imagerie satellitaire et l'équipement d'application à taux variable pour suivre les conditions de terrain et ajuster les intrants en conséquence. Il réduit le gaspillage, augmente la productivité et améliore la durabilité, car la demande alimentaire augmente et les terres agricoles diminuent, la précision et l'efficacité sont primordiales. L'IA le permet en analysant d'énormes quantités de données et en donnant des conseils en temps réel, ce qui en fait un moteur clé de la révolution des technologies agricoles.

Bien que le défi le plus urgent dans l'agriculture partout est le manque de main-d'œuvre qualifiée, principalement dans les zones où les populations agricoles vieillissent. Les tracteurs autonomes, les robots de récolte et les drones intelligents sont mis en œuvre en utilisant la technologie de l'IA pour combler l'écart, la technologie diminue la dépendance manuelle à la main-d'oeuvre mais renforce l'efficacité opérationnelle.

L'équipement alimenté par l'IA peut conduire pendant des durées plus longues, exécuter des fonctions monotones avec précision et s'adapter à l'information en temps réel sur le terrain, avec une augmentation des coûts de main-d'œuvre et une diminution de la disponibilité de la main-d'œuvre, la mise en œuvre de l'automatisation basée sur l'IA devient une mesure impérative, contribuant ainsi de manière significative à l'expansion de l'IA dans l'agriculture dans les grandes et moyennes exploitations.

Les gouvernements du monde entier encouragent activement l'application de l'IA dans l'agriculture avec des subventions, des subventions et des projets pilotes. Ils visent à réorganiser l'ancienne agriculture de mode, à renforcer la sécurité alimentaire et à défendre la protection des petits agriculteurs. L'aide publique réduit les contraintes techniques et les coûts d'accès à l'IA ainsi que la motivation de la créativité, agissant ainsi comme un puissant moteur pour élargir le secteur agricole sur le marché de l'IA.

Par exemple, en septembre 2024, le gouvernement indien a lancé la mission d'agriculture numérique et les initiatives agro-technologiques basées sur l'IA. L'agriculture intelligente est subventionnée dans l'Union européenne par la politique agricole commune (PAC), tandis que les investissements américains dans la recherche sur l'IA sont fournis par l'USDA et la DARPA.

Les changements climatiques constituent une menace importante pour l'agriculture, ce qui entraîne des conditions météorologiques instables, l'érosion des sols et des pressions croissantes sur les ravageurs. Les technologies de l'IA aident les agriculteurs à éviter ces risques en fournissant des analyses prédictives des prévisions météorologiques, des éclosions de maladies et des situations d'échec des cultures. Avec des modèles d'apprentissage automatique formés sur des données passées et en temps réel, l'IA peut aider à optimiser les calendriers de plantation, les besoins en irrigation et les applications d'entrée. Cette gestion prospective des risques devient de plus en plus essentielle pour maintenir la sécurité alimentaire et minimiser les pertes de cultures. À mesure que les pressions climatiques montent, la nécessité de solutions d'IA qui accroissent la résilience et la durabilité dans l'agriculture va probablement augmenter rapidement.

L'IA dans les tendances du marché agricole

• L'adoption de solutions agricoles personnalisées sera une tendance émergente de l'IA dans l'industrie agricole. Les algorithmes d'IA offriront des recommandations et des solutions personnalisées adaptées aux conditions agricoles, aux types de cultures et aux pratiques de gestion.
• Par exemple, en mars 2024, un effort conjoint entre l'Université Purdue, l'Université Cornell et le Centre national de recherche sur le riz Dale Bumpers a abouti à l'élaboration d'un modèle d'apprentissage automatique. Ce modèle met en évidence la capacité de prévoir l'impact des changements climatiques sur les rendements du riz, grâce à une analyse variable, y compris la dynamique météorologique et les caractéristiques génétiques, le modèle offre des informations précieuses sur la résilience des variétés de riz contemporaines par rapport à leurs homologues plus âgés.
• La tendance clé est l'utilisation de l'IA avec des dispositifs Internet des objets (IoT), des capteurs intelligents recueillent des informations en temps réel sur l'état des sols, la santé des cultures et le climat, ce que voient les algorithmes d'IA pour fournir des informations concrètes. Il en résulte une surveillance continue, une maintenance prédictive et des interventions ciblées, principalement en améliorant l'efficacité. Les agriculteurs sont maintenant en mesure de prendre des décisions d'irrigation, de fertilisation et de récolte fondées sur les données. L'interaction entre l'IA, l'IoT et les technologies géospatiales transforme l'agriculture de précision, permettant des opérations agricoles plus intelligentes, évolutives et à forte intensité d'automatisation.
• L'adoption de l'IA-as-a-Service (AIaaS) est un changement de jeu dans l'agriculture, en particulier pour les petites et moyennes exploitations. Les entreprises agro-tech et les start-up existantes fournissent désormais des plateformes en nuage pour l'IA sous forme d'abonnement ou de paiement à l'usage. Ces services offrent des capacités telles que l'analyse des maladies des cultures, la prévision des rendements et la pulvérisation de précision sans avoir besoin d'investir dans le matériel lourd ou l'analyse sur site.
• Il en résulte des conditions propices à l'accès à des technologies sophistiquées, à la réduction des obstacles à l'entrée et à l'adoption de nouvelles technologies sur les marchés en croissance. Au fur et à mesure que la connectivité augmente et que les plateformes mobiles améliorent l'IAaaS, il est probable qu'elle devienne le modèle privilégié pour fournir des solutions agricoles intelligentes dans le monde entier.
• L'analyse prédictive de l'IA est un outil essentiel pour la prévision des rendements, la planification du marché et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Les modèles d'IA peuvent prévoir les résultats des cultures avec une grande précision en examinant les données anciennes, les images satellitaires, les conditions météorologiques et les entrées de terrain en temps réel. Cela aide les agriculteurs à planifier le mauvais temps et à faire de meilleurs choix en matière d'investissement et de récolte. Les gouvernements et les agro-industries ont également à gagner en anticipant les stratégies de stockage, de tarification et de distribution.

Tarif administratif Trump

• Les prélèvements de l'administration Trump sur les importations chinoises peuvent avoir de graves répercussions sur l'économie de production des équipements agricoles basés sur l'IA. La plupart des capteurs, modules IoT, processeurs et pièces de drone utilisés dans les applications d'IA étaient de source chinoise. Les prélèvements sur ces appareils électroniques ont entraîné des coûts de fabrication plus élevés pour les entreprises américaines et les start-up Agri-tech. Cela augmente les prix des équipements agricoles intelligents pour les clients finaux et réduit l'adoption chez les petits et moyens agriculteurs. Les fabricants d'équipement ont avalé les pertes ou les ont transmises aux utilisateurs, ce qui a faussé l'accessibilité et repoussé les calendriers de déploiement de tous les projets agricoles d'IA.
• En réponse aux tarifs américains, la Chine et d'autres pays ont également imposé leurs propres tarifs sur les produits agricoles américains. Cela a réduit les revenus des agriculteurs américains, en particulier des producteurs de soja et de maïs qui dépendaient des exportations, avec des revenus moins élevés, la plupart des agriculteurs ont reporté les investissements dans de nouvelles technologies telles que les solutions basées sur l'IA telles que l'agriculture de précision et les logiciels d'analyse prédictive. Le taux d'adoption de l'IA dans l'agriculture a diminué pendant la période de guerre commerciale, en particulier dans les zones orientées vers l'exportation. L'incertitude du marché a ainsi eu des répercussions sur le financement et la mise en œuvre de projets pilotes d'IA visant à moderniser les exploitations.
• Bien que les tarifs aient interrompu les importations et augmenté les prix, ils ont involontairement fait une certaine innovation nationale en matière de matériel d'IA et d'Agri-tech. Les entreprises américaines ont commencé à chercher des substituts locaux pour les capteurs, les processeurs et les systèmes autonomes afin de réduire la dépendance à l'égard des chaînes d'approvisionnement chinoises. À court terme, ce changement peut ralentir les cycles de développement des produits avec des délais plus longs et repousser la commercialisation des outils d'IA dans l'agriculture. Les startups et les petites entreprises technologiques ont été particulièrement touchées en raison de marges minces. Par conséquent, bien que les droits de douane aient favorisé la résilience de la chaîne d'approvisionnement, ils ont également freiné la dynamique du marché au cours de leur mise en œuvre.

AI dans l'analyse des marchés agricoles

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Sur la base de cette composante, l'IA sur le marché agricole est divisée en solutions et services. Le segment des solutions domine en dépassant une valeur de plus de 3,3 milliards de dollars en 2024 et devrait dépasser 31 milliards de dollars d'ici 2034, grâce à la nécessité pressante d'accroître l'efficacité, la durabilité et la productivité de la production alimentaire.

• Les solutions basées sur l'IA couvrent un large éventail d'applications telles que la surveillance des cultures, la détection des maladies, la plantation de précision, l'irrigation intelligente et la prévision des rendements. Ces plates-formes logicielles analysent les données des capteurs, des drones et de l'imagerie par satellite pour fournir aux agriculteurs des informations exploitables.
• Comme elles peuvent être configurées pour diverses cultures, géographies et pratiques agricoles, les solutions d'IA sont extrêmement évolutives. Leur flexibilité et leur applicabilité tout au long de la chaîne de valeur de l'agriculture, depuis la préparation des sols jusqu'à l'après-récolte, les rendent plus abordables et plus efficaces que les services individuels. Cette applicabilité générale alimente la domination sur le marché des solutions AI par rapport aux solutions basées sur les services.
• La plupart des solutions agricoles d'IA sont basées sur le cloud et conviviales, ce qui les rend simples à mettre en œuvre sur les fermes de toute taille. Ces plateformes fonctionnent généralement au moyen d'applications mobiles, de tableaux de bord ou de portails en ligne avec une expertise technique minimale. Les agriculteurs peuvent puiser de l'information en temps réel sur les conditions météorologiques, les éclosions de ravageurs et les rendements des cultures provenant de régions éloignées. La facilité de mise à jour et de mise à l'échelle de ces systèmes sans avoir besoin d'installations matérielles réduit également leur coût et leur complexité, avec la pénétration de l'internet en milieu rural, la demande de solutions d'IA déployables prend de la vitesse pour cimenter davantage le segment des logiciels en tant que leader de l'industrie.
• Les solutions logicielles d'IA sont extrêmement flexibles et peuvent être intégrées avec l'équipement agricole actuel, les systèmes ERP et les plateformes tierces. Cela permet aux grandes agro-industries et aux coopératives d'adapter les outils d'IA en fonction de leurs besoins spécifiques, qu'il s'agisse de pulvérisation de précision, d'analyse prédictive ou de gestion du cycle de vie des cultures.
• Contrairement aux modèles de services génériques à forte intensité de main-d'oeuvre, les offres basées sur les logiciels fournissent des mises à jour modulaires, des mises à jour en temps réel et des intégrations API. Cette caractéristique d'être compatible avec divers modèles d'exploitation fait des solutions d'IA le choix à la fois des fermes d'entreprises et des petits exploitants, soutenant la croissance et la domination du marché dans l'écosystème mondial de l'IA agricole.
• Par exemple, en août 2024, le gestionnaire de données Azure pour l'agriculture de Microsoft, associé à des outils d'IA génériques comme AgPilot, permet aux agriculteurs d'intégrer des données provenant de diverses sources, y compris des appareils IoT et des systèmes ERP. Cela facilite la compréhension en temps réel de la santé des sols, de l'état des cultures et des prévisions météorologiques, en améliorant la prise de décisions et la productivité.

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Sur la base de la technologie, l'IA sur le marché agricole est catégorisé en apprentissage automatique, vision informatique et analyse prédictive. Le segment de l'apprentissage automatique détenait une part de marché importante d'environ 50 % en 2024 et devrait connaître une croissance significative.

• Les algorithmes d'apprentissage automatique sont particulièrement bons pour analyser de grands volumes de données structurées et non structurées dans l'agriculture pour faire des prédictions précises. L'apprentissage automatique est largement utilisé pour la prédiction du rendement, la détection des maladies dans les cultures et la prévision de l'infestation par les ravageurs. Les modèles d'apprentissage automatique améliorent et font de meilleures recommandations à mesure que de nouvelles données sont accumulées.
• Par exemple, en février 2025, IBM Watson Decision Platform for Agriculture intègre l'IA, les données météorologiques, l'IdO et la blockchain pour fournir aux agriculteurs des outils pour gérer les cultures, surveiller les conditions et optimiser l'utilisation des ressources.
• Contrairement aux technologies avec des applications étroites, l'apprentissage automatique est polyvalent et sous-tend de nombreuses solutions agricoles basées sur l'IA. De l'irrigation intelligente et de l'agriculture de précision aux prévisions du marché et aux machines automatisées, la plupart des systèmes d'IA reposent sur des algorithmes ML. Il permet de prendre des décisions en temps réel en tirant des enseignements des flux de données en direct et historiques. Des entreprises comme Climate LLC, Microsoft et IBM font appel à ML pour encourager les plates-formes de soutien aux petits exploitants agricoles et aux grandes entreprises agricoles.
• Les modèles d'apprentissage automatique sont très évolutifs et peuvent être hébergés sur des plateformes cloud, ce qui les rend accessibles aux agriculteurs et aux agro-industries de n'importe quel endroit, à mesure que la pénétration d'Internet et l'utilisation des smartphones dans les géographies rurales augmentent, les applications basées sur le ML sont largement adoptées même dans les économies émergentes. Les solutions ML basées sur le cloud permettent des mises à jour constantes, des idées collectives et un apprentissage adaptatif, tout en gardant les coûts sous contrôle.
• L'apprentissage automatique constitue l'épine dorsale des technologies futures telles que l'IA génératrice, les tracteurs autonomes et les pulvérisateurs robotisés. L'apprentissage automatique facilite la reconnaissance d'objets en temps réel pour des applications telles que l'identification des mauvaises herbes, la surveillance du bétail et la prévision des rendements à l'aide d'images aériennes. Les grandes entreprises comme les startups parient beaucoup sur les technologies ML avec une grande précision et efficacité. En outre, Machine Learning permet d'intégrer les données des appareils IoT, des drones et des capteurs météorologiques pour former des modèles holistiques que d'autres technologies ne peuvent pas correspondre. Grâce à cet investissement et à cette innovation, l'apprentissage automatique demeure la technologie la plus importante et la plus influente de l'agriculture basée sur l'IA.

Sur la base de l'application, l'IA sur le marché agricole est segmentée en surveillance des cultures et des sols, surveillance de la santé du bétail, pulvérisation intelligente, agriculture de précision, robot agricole, données météorologiques et prévisions et autres. Le segment de l'agriculture de précision détenait une part de marché de plus de 33 % en 2024.

• L'agriculture de précision utilise l'IA pour traiter d'énormes quantités de données provenant de capteurs de sol, d'images satellitaires et de stations météorologiques. En utilisant ces données à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, les agriculteurs peuvent prévoir avec précision les rendements des cultures et détecter des problèmes potentiels comme les maladies, les ravageurs ou les carences en nutriments.
• Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent surveiller les conditions environnementales en temps réel et faire des suggestions d'allocation des ressources en fonction des exigences exactes. Par exemple, l'IA peut détecter les endroits où un champ a besoin d'irrigation ou d'application de certains nutriments afin que les ressources ne soient utilisées que si nécessaire. Cela est rentable, tout en favorisant la durabilité de l'environnement en réduisant au minimum le gaspillage de ressources et en prévenant la surutilisation de l'eau ou des produits chimiques, qui sont des problèmes typiques de l'agriculture traditionnelle.
• L'agriculture de précision combine l'IA avec des technologies d'automatisation telles que les tracteurs autonomes, les moissonneuses et les drones, qui réduisent considérablement le besoin de travail humain. Ces machines basées sur l'IA peuvent mener des activités comme semer, désherber et récolter avec peu d'intervention humaine. Grâce au GPS et aux données en temps réel, ces systèmes fonctionnent avec une grande précision, garantissant que le travail est terminé au bon moment et avec peu de marge d'erreur. L'automatisation permet également de réduire au minimum les dépenses de main-d'oeuvre et d'améliorer l'efficacité des opérations, ce qui permet aux agriculteurs d'étendre leurs activités sans sacrifier la qualité et la cohérence de la gestion des cultures.
• Les algorithmes d'IA peuvent traiter des données provenant de diverses sources, y compris des drones, des capteurs et des rapports météorologiques, à maintes reprises pour fournir des recommandations et des renseignements opportuns. Avec, les systèmes d'IA deviennent plus intelligents et ajustés pour modifier les conditions et devenir plus efficaces et précis pour prendre des décisions sur la santé des cultures, l'irrigation et la lutte antiparasitaire. Cette stratégie dynamique et changeante permet aux agriculteurs d'agir rapidement sur les possibilités et les menaces imprévues, en optimisant leur productivité et en minimisant les menaces.

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L'Amérique du Nord a dominé l'IA sur le marché agricole avec une part de plus de 36 % en 2024 et les États-Unis dominent le marché dans la région.

• Les États-Unis sont un chef de file mondial de l'innovation technologique, principalement en intelligence artificielle et en agriculture de précision. De grandes entreprises technologiques comme Microsoft, IBM et John Deere ont fait d'importants investissements dans l'IA et l'apprentissage automatique pour développer la productivité agricole. Les États-Unis possèdent également un solide écosystème de recherche et de développement, avec des universités et des programmes gouvernementaux qui stimulent les progrès agro-technologiques. Ces percées, soutenues par des investissements et des capacités élevés, ont mis les États-Unis en avance sur d'autres dans l'application de l'IA à l'agriculture, facilitant ainsi son leadership sur le marché mondial.
• Les agriculteurs américains ont facilement adopté des technologies basées sur l'IA comme l'agriculture de précision, les autoconducteurs et les systèmes de surveillance des maladies des plantes. Une infrastructure Internet à grande vitesse, des gadgets IoT et l'accessibilité des mégadonnées sont suffisamment développées pour faciliter l'intégration des technologies d'IA. Cette adoption massive est alimentée par la capacité de l'IA d'accroître la productivité, d'améliorer l'efficacité et de réduire les coûts. L'évolutivité de ces technologies et leur succès dans l'agriculture américaine font du pays un chef de file dans les applications agricoles de l'IA.
• Les États-Unis disposent d'un écosystème robuste d'agrobusiness et de startups créant des solutions d'IA pour l'agriculture. Des sociétés comme Climate Corporation (propriété de Bayer), aWhere Inc. et Gamaya ont toutes leur siège aux États-Unis et tracent la voie de l'agriculture numérique. Cette mise en commun des talents et de l'ingéniosité crée un avantage concurrentiel, ce qui permet aux entreprises américaines de gouverner le terrain sur le marché de l'agro-tech de l'IA. De plus, les investissements de capital-risque dans les start-ups Agri-tech sont élevés, ce qui assure une croissance et un développement continus sur le marché américain.
• Par exemple, en novembre 2024, Farm Wise, une startup, a franchi des jalons remarquables avec le lancement commercial de Vulcain, qui a commencé les livraisons à la fin de 2023 et s'est étendue tout au long de l'année. Vulcain établit rapidement des relevés de productivité, couvrant plus de 8 hectares en un seul déplacement et réalisant des économies pouvant atteindre 5 000 $ par jour pour les agriculteurs.

L'IA sur le marché agricole en Chine devrait connaître une croissance importante et prometteuse de 2025 à 2034.

• Le gouvernement chinois a pris l'initiative de faire de l'agriculture un élément clé de sa stratégie globale de revitalisation rurale. Des politiques telles que le Plan d'action pour l'agriculture intelligente (2024-2028) favorisent l'adoption de l'IA dans toutes les activités agricoles, y compris le suivi des cultures, la prévision des rendements et l'irrigation intelligente. Grâce à cette politique et à ces investissements dans l'infrastructure numérique, le gouvernement est en train de piloter le déploiement des technologies de l'IA dans les régions rurales à un rythme plus rapide avec l'ouverture d'une forte croissance du marché au cours de la prochaine décennie.
• La Chine investit également dans des infrastructures agricoles intelligentes, y compris des drones basés sur l'IA, des tracteurs autonomes et des capteurs basés sur l'IoT. Tous ces outils sont principalement utilisés dans les grandes exploitations agricoles des provinces comme Heilongjiang et la Mongolie intérieure, avec une meilleure pénétration de l'internet rural et une diminution des coûts des machines de pointe, les petites et moyennes exploitations adoptent également des solutions d'IA en raison de l'expansion du marché des technologies agricoles basées sur l'IA.
• Par exemple, en novembre 2024, XAG a dévoilé sa gamme de produits 2025 lors de la conférence XAAC 2024, mettant l'accent sur un écosystème agricole intelligent pleinement intégré. Parmi les innovations clés, on peut citer le drone agricole P150, doté d'une charge utile de 70 kg et d'une vitesse de vol de 18 m/s, capable de pulvériser jusqu'à 26 hectares par heure ou d'étendre 2 167 kg par heure. Il prend en charge les opérations autonomes via l'application XAG One, avec une planification intelligente de la route et une application à taux variable.
• Compte tenu de sa population importante et de l'augmentation des besoins alimentaires, la Chine fait de plus en plus pression pour accroître la productivité agricole avec le défi des limites des terres et de l'eau. Les technologies de l'IA offrent des solutions évolutives pour la modélisation prédictive des cultures, l'identification précoce des maladies et l'utilisation précise des ressources, toutes essentielles pour stimuler la sécurité alimentaire et la résilience climatique. À mesure que la variabilité climatique s'accroît, la Chine est prête à accélérer l'utilisation de l'IA dans l'agriculture pour réduire les risques et stabiliser la production alimentaire.

Le marché de l'IA dans l'agriculture en Arabie saoudite devrait augmenter considérablement de 2025 à 2034.

• Terres arables rares et une population croissante, l'Arabie saoudite compte sur l'IA pour augmenter la production alimentaire locale. Les technologies d'IA sont appliquées dans l'agriculture verticale, l'automatisation des serres et la détection des ravageurs pour optimiser le rendement dans le climat désertique difficile. Ces technologies sont essentielles pour accroître l'autonomie alimentaire et réduire le besoin d'importations, ce qui s'harmonise parfaitement avec les programmes nationaux de sécurité alimentaire.
• L'Arabie saoudite développe un environnement de start-up agro-tech par le biais d'accélérateurs gouvernementaux, d'investissements en capital-risque et de collaborations avec des entreprises technologiques internationales. Les startups comme Red Sea Farms et Nawah Scientific intègrent l'IA dans les opérations de serre et l'optimisation des cultures. Ces technologies sont soutenues par des institutions telles que l'Université de la science et de la technologie du Roi Abdullah (KAUST), faisant du Royaume une plaque tournante de l'innovation en matière d'IA agricole.
• La Vision 2030 de l'Arabie Saoudite vise à assurer la durabilité agricole et la sécurité alimentaire et a mis le maximum l'accent sur elle, ce qui fait de l'IA un moteur central dans la restructuration de l'agriculture traditionnelle. Le Ministère de l'environnement, de l'eau et de l'agriculture (MEWA) a lancé plusieurs initiatives visant à améliorer l'agriculture intelligente, telles que l'irrigation par l'IA, les opérations de drones et les systèmes de surveillance numérique. Soutenues par des réformes nationales en matière d'investissement et de réglementation, ces initiatives constituent une base solide pour la mise en œuvre de l'IA dans le secteur agricole.
• L'AEM souffre d'une grave pénurie d'eau, principalement dans des régions comme l'Afrique du Nord et le Moyen-Orient. Les systèmes d'irrigation de précision utilisant l'IA optimisent l'utilisation de l'eau, en voyant l'humidité du sol, les conditions météorologiques et les besoins des cultures. Les Émirats arabes unis et l'Arabie saoudite investissent dans l'agriculture intelligente pour avoir une utilisation efficace de l'eau. La nécessité cruciale d'une gestion durable des ressources est à l'origine de la croissance de l'adoption des technologies de l'IA dans le secteur agricole dans toute la région.

Part de marché de l'IA dans l'agriculture

• Les 7 premières entreprises de l'IA dans l'industrie agricole sont John Deere, Microsoft, Corteva, IBM, Bayer Crop Science, Valmont Industries (Prospera Technologies) et Trimble. Ils détiennent collectivement une part de marché de plus de 45 % dans l'intelligence artificielle sur le marché agricole.
• - Oui. Deere intègre L'IA dans les tracteurs autonomes, la plantation de précision et l'analyse utilisant l'apprentissage automatique pour promouvoir la productivité. Grâce à l'acquisition de la technologie Blue River, elle a amélioré ses capacités en AI en matière de vision informatique et de prise de décisions en temps réel pour la gestion des cultures.
• Microsoft autonomise l'agriculture numérique grâce à sa plateforme Azure FarmBeats, qui exploite l'IA et l'IoT pour recueillir et analyser les données agricoles. Elle soutient une prise de décision plus intelligente dans les domaines de la santé des cultures, de l'irrigation et de la prévision des rendements menant à une agriculture évolutive et durable.
• Corteva a l'IA pour rationaliser le choix des semences, la protection des cultures et la création de caractères. Grâce à des plateformes d'analyse sophistiquées et à des partenariats, les agriculteurs disposent d'une intelligence pratique pour améliorer la productivité, l'intendance environnementale et la gestion de la résistance sur les terres agricoles mondiales.
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture applique l'intelligence artificielle, l'information météorologique et les images satellitaires pour fournir des prévisions. Elle aide les agriculteurs à formuler des suggestions sur la plantation, l'irrigation et la lutte antiparasitaire, à accroître l'agriculture de précision et à réduire le gaspillage des ressources.
• Grâce à sa division numérique, Climate LLC, Bayer fournit la plateforme FieldView, utilisant l'IA pour suivre la variabilité des champs, optimiser les entrées et prédire les rendements. Il fournit une prise de décision fondée sur les données qui a mené à l'efficacité agricole et au rendement des cultures.
• L'acquisition de Prospera par Valmont intègre l'IA dans les systèmes d'irrigation pivotante, offrant un arrosage de précision possible grâce à l'information en temps réel sur le terrain et à l'imagerie des cultures. Cela optimise l'utilisation de l'eau tout en ayant un rendement maximal, transformant l'irrigation en un système automatisé intelligent.
• Trimble utilise l'IA pour mettre en œuvre une agriculture de précision pilotée par GPS avec application à taux variable et guides automatiques. Ses produits agricoles connectés intelligents sont utilisés pour fournir une analyse en temps réel des données permettant d'améliorer les résultats de la plantation, de la fertilisation et de la récolte dans diverses entreprises agricoles.

L'IA dans les entreprises du marché agricole

Les principaux acteurs de l'IA dans l'industrie agricole sont:

• a où
• Bayer Crop Science (Climat LLC)
• Corteva
• Gamaya
• Gestion intégrée
• John Deere
• Microsoft
• Taranis
• Trimble
• Valmont Industries

L'intelligence artificielle du marché agricole est destinée à une croissance révolutionnaire, grâce aux innovations technologiques et à un appel mondial en faveur d'une agriculture durable. Les tracteurs autonomes et l'irrigation de précision à la prévision des ravageurs alimentés par l'IA, les innovations rendent l'agriculture plus efficace, préservent les ressources et résolvent les principaux problèmes de sécurité alimentaire. Des entreprises clés comme John Deere, Bayer Crop Science et Microsoft, ainsi que des startups émergentes, investissent massivement dans des technologies d'IA évolutives.

Géographiquement, les États-Unis demeurent le leader mondial de l'IA dans le secteur agricole en raison de leur infrastructure supérieure, de leur solide écosystème de démarrage et de leurs dépenses élevées en R-D. Pendant ce temps, des pays comme le Moyen-Orient et la Chine arrivent rapidement, utilisant l'IA pour remédier à la pénurie d'eau et à la dépendance des importations à l'égard des denrées alimentaires. Des pays comme l'Arabie saoudite intègrent des plans nationaux comme Vision 2030 à la croissance aggrotech, ce qui stimule l'adoption de l'IA sur les territoires arides. Ces initiatives locales, appuyées par des ressources gouvernementales et des collaborations privées croissantes, créent un environnement mondial concurrentiel et collaboratif pour l'innovation agricole alimentée par l'IA.

L'IA jouera un rôle prépondérant dans le développement de l'agriculture de précision, la maximisation des rendements et le maintien de la durabilité des ressources. Néanmoins, une adoption efficace exigerait des dépenses soutenues pour l'infrastructure numérique, l'alphabétisation agricole et la cybersécurité. La collaboration trilatérale entre les gouvernements, les entreprises et les organismes de recherche serait importante pour rendre l'IA déployable de façon inclusive et à grande échelle. L'IA ne se contentera pas d'aider l'agriculture lorsque l'innovation pénétrera plus profondément et que l'extension s'étendra, mais remodelera fondamentalement son destin.

L'IA dans l'industrie agricole Nouvelles

• En janvier 2025, John Deere a révélé une ligne d'équipement autonome au CES 2025, y compris le tracteur 9RX de deuxième génération avec des kits d'autonomie basés sur l'IA. L'équipement comprend des systèmes de vision informatique, d'IA et de caméra pour traverser le terrain agricole, résoudre les pénuries de main-d'oeuvre et maximiser la productivité. En même temps, John Deere a également annoncé son programme Startup Collaborator 2025 où elle a collaboré avec six entreprises de pointe pour discuter de technologies comme l'imagerie 3D Earth, la 4D LiDAR et la recharge sans fil pour introduire davantage l'IA dans les entreprises agricoles et de construction.
• En mars 2024, Bayer a dévoilé un pilote d'une plate-forme d'intelligence artificielle génératrice d'experts créée en partenariat avec Microsoft. La plateforme profite des données agronomiques internes de Bayer et des prouesses d'IA de Microsoft pour donner aux agriculteurs et aux agronomes des réponses rapides et précises aux questions relatives à la gestion des cultures et aux produits de Bayer. La plate-forme facile à utiliser répond aux questions en langage naturel en ne donnant des réponses d'expert en quelques secondes et vise à améliorer la prise de décisions et la productivité chez les agriculteurs.
• En mars 2024, le Groupe Agroz Sdn Bhd, une entreprise de technologie agricole malaisienne, développe son Copilote Agroz pour les agriculteurs et le système d'exploitation agricole Agroz avec le soutien de solutions Microsoft AI et Cloud. En intégrant une gamme de technologies avancées telles que les capteurs IoT, l'IA, l'analyse des données, l'automatisation, les systèmes de contrôle environnemental et les solutions de gestion de l'eau, Agroz vise à créer des opérations hautement digitalisées et automatisées pour ses fermes verticales intérieures. Ces fermes produisent quotidiennement des légumes propres, riches en nutriments, exempts de pesticides, en tirant parti de l'expertise en agronomie et en sciences des plantes, ainsi que des technologies de pointe, y compris l'informatique de pointe et les communications 5G.
• En janvier 2024, prévu pour la première vague de 2024 du 1er avril au 30 septembre, Microsoft a dévoilé son plan pour améliorer ses Clouds d'industrie avec des fonctionnalités d'intelligence artificielle génératrices innovantes. Cette mise à jour est une réponse aux précieux commentaires des clients et des partenaires. Les ajouts couvriront une gamme de nouvelles capacités dans différents secteurs, notamment Microsoft Cloud for Retail, Azure Data Manager for Agriculture, Microsoft Cloud for Financial Services, Microsoft Cloud for Sustainability, Microsoft Cloud for Healthcare, Microsoft Cloud for Sans but lucratif et Microsoft Cloud for Souverainety.

Le rapport d'étude de marché sur l'IA dans le secteur agricole couvre en profondeur l'industrie, avec estimations et prévisions en termes de recettes (en millions de dollars américains) de 2021 à 2034, pour les segments suivants:

Marché, par composante

• Solution
• Services

Marché, par technologie

• Apprentissage automatique
• Vision informatique
• Analyse prédictive

Marché, par demande

• Surveillance des cultures et des sols
• Surveillance de la santé des animaux
• Pulvérisation intelligente
• Agriculture de précision
• Robot agricole
• Données météorologiques et prévisions
• Autres

Marché, par mode de déploiement

• Nuageux
• Sur place

Marché, selon la taille de la ferme

• Petites exploitations
• Exploitations de taille moyenne
• Grandes exploitations

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et pays suivants:

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Royaume Uni
  • Allemagne
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Russie
  • Nordiques
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Singapour
  • ANZ
  • Asie du Sud-Est
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
• MEA
  • EAU
  • Arabie saoudite
  • Afrique du Sud