La digitalisation révolutionne tous les secteurs de l'économie. L'agriculture n'échappe pas à cette vague 3.0. Les agriculteurs s'équipent peu à peu de robots capables de traire automatiquement les vaches ou de tracteurs guidés par GPS pour labourer et semer avec précision. Grâce à l'e-commerce, des producteurs se rassemblent pour proposer leurs produits directement aux consommateurs. Des sites internet spécialisés ont aussi été mis sur pied pour mettre en contact éleveurs et professionnels de la viande ( lire l'encadré " Un marché 2.0 pour les éleveurs "). Et pour certains d'entre eux, les réseaux sociaux sont devenus une vitrine pour expliquer leur métier et mettre en avant leurs produits.
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La digitalisation révolutionne tous les secteurs de l'économie. L'agriculture n'échappe pas à cette vague 3.0. Les agriculteurs s'équipent peu à peu de robots capables de traire automatiquement les vaches ou de tracteurs guidés par GPS pour labourer et semer avec précision. Grâce à l'e-commerce, des producteurs se rassemblent pour proposer leurs produits directement aux consommateurs. Des sites internet spécialisés ont aussi été mis sur pied pour mettre en contact éleveurs et professionnels de la viande ( lire l'encadré " Un marché 2.0 pour les éleveurs "). Et pour certains d'entre eux, les réseaux sociaux sont devenus une vitrine pour expliquer leur métier et mettre en avant leurs produits. Pourtant, par rapport aux autres secteurs de l'économie, le monde agricole reste à la traîne en matière de digitalisation. Selon le baromètre 2016 de maturité numérique des entreprises wallonnes réalisé par l'Agence du numérique, l'agriculture arrive en avant-dernière position pour l'ensemble de ces critères : la numérisation de l'infrastructure (avoir un PC, un téléphone mobile, être branché sur le cloud, etc.), l'organisation du travail, la digitalisation et l'intégration des flux d'informations (utilisation de logiciels ERP, facturation électronique, etc.) et la digitalisation de la vente et des services aux clients. Une série d'initiatives sont mises en place pour pallier ce retard. A épingler : un premier Digital boostcamp agriculture organisé par le Microsoft Innovation Center accompagnera la transformation numérique d'une douzaine d'agriculteurs dès novembre prochain ( lire l'encadré " Booster sa transformation numérique "). Mais acquérir un smartphone, adopter des logiciels de gestion d'entreprise, vendre ses produits via Internet ou communiquer via les réseaux sociaux n'est qu'un début : le smart farming, l'agriculture intelligente, est en train d'éclore. " Cette agriculture intelligente requiert d'avoir une numérisation minimum pour pouvoir utiliser ces outils ", explique Fanny Deliège, digital business & transformation ambassador à l'Agence du numérique. Six agriculteurs sur 10 utilisent Internet dans le cadre de leur activité professionnelle selon l'Observatoire CBC de la transition numérique du monde agricole wallon, datant de 2016. Et seulement 21 % d'entre eux utilisent le Web sur le terrain, par exemple via un smartphone ou une tablette. A la ferme ou sur le champ, les usages de ces outils sont assez classiques : 68 % des fermiers connectés utilisent le Web pour envoyer des mails, utiliser un moteur de recherche ou surfer sur les réseaux sociaux. A peine 12 % d'entre eux utilisent des technologies de terrain comme le téléguidage, des capteurs, ou des drones. " Le 'smart farming' n'est donc pas encore une pratique très répandue ", ajoute Fanny Deliège. Mais à terme, il pourrait être généralisé, notamment dans l'élevage où les bovins portent de plus en plus des capteurs connectés. Placer des capteurs sur le bétail n'est pas nouveau. Fin des années 1990, début des années 2000, des éleveurs ont commencé à installer des podomètres sur leurs bovins pour mesurer leurs pas. Grâce à ces capteurs, il était déjà possible de tirer des conclusions quant à la reproduction ou à la santé de l'animal. " S'il y avait des soucis qui apparaissaient, cela se révélait dans leurs déplacements ", explique Carlo Bertozzi, directeur de la recherche et du développement au sein de l'Association wallonne de l'élevage (Awé). Une dizaine d'années plus tard, l'arrivée des accéléromètres dans les manettes de consoles de jeux et dans les smartphones a ouvert de nouvelles possibilités. " Nous pouvons mesurer le déplacement de l'animal en trois dimensions : en avant, en arrière, à gauche, à droite, et surtout en hauteur, poursuit Carlo Bertozzi. Cela été une révolution : des algorithmes ont été développés pour mesurer le comportement de l'animal, toujours dans les domaines de la reproduction et de la santé. " En chaleur, l'animal est plus agité et va, par exemple, monter sur une autre vache ou, au contraire, s'arrêter pour accepter la saillie. Mesurés par le capteur, ces déplacements répétés indiquent que le moment est propice pour une insémination. " L'éleveur reçoit alors une alerte ", poursuit Carlo Bertozzi. Des capteurs peuvent également être placés sur la queue de l'animal peu de temps avant la mise à bas pour prévenir l'agriculteur et le vétérinaire d'un vêlage imminent. Grâce à cet accéléromètre, il est même possible de mesurer les mouvements de la gueule et d'analyser la rumination. Si la vache ne se déplace pas bien et qu'elle ne mange pas correctement, c'est qu'elle n'est pas en bonne santé et qu'elle va donc prendre plus de temps pour s'engraisser, ou produire moins de lait. Un régime alimentaire spécifique ou un traitement médical peut alors être pris plus rapidement. Cet outil peut prévenir un manque de rendement pour l'éleveur, mais aussi améliorer le bien-être de l'animal selon le directeur de l'Awé. " Les bovins n'ont pas de système pour signifier au niveau du visage qu'ils sont en détresse, comme c'est le cas chez d'autres animaux ", explique Carlo Bertozzi. Les capteurs se sont de plus en plus miniaturisés. Ils sont placés sur les colliers, voire dans les boucles fixées aux oreilles de l'animal, ces étiquettes oranges qui servent à l'identification de la bête dans un souci de traçabilité de la viande. Il est ainsi possible de suivre le parcours de l'animal de sa naissance à son abattage. " Au moment où l'on fait le bouclage, nous pouvons aussi collecter de l'ADN ", ajoute Carlo Bertozzi. En y ajoutant un capteur RFID, l'animal peut ouvrir lui-même des portiques, s'identifier et être trait par un robot. Ces technologies sont déjà utilisées aujourd'hui par certains éleveurs. " Elles ont un certain coût, tempère Carlo Bertozzi, mais je pense qu'à terme, dans les troupeaux modernes, ce sera généralisé. " Et les bovins ne sont pas les seuls à être minutieusement scrutés. Satellites, drones et machines agricoles scannent de plus en plus les cultures pour mieux les irriguer et limiter l'utilisation d'engrais ou de produits phytosanitaires. Les images satellites sont utilisées dans le domaine agricole depuis une quinzaine d'années. Elles étaient cependant payantes et avaient une résolution assez faible. " Des pixels de 100 à 300 mètres de côté. Et pour une image, nous payions de 2.000 à 3.000 euros ", précise Viviane Planchon, coordinatrice de l'Unité de recherche sur les systèmes agraires, les territoires, et la technologie de l'information au Centre wallon de recherches agronomiques. Les lancements des satellites Sentinel-1A et 1B, en avril 2014 et en avril 2016, ont changé la donne. Développés par l'Agence spatiale européenne (ESA), ces satellites photographient la Terre avec plus de précision : chaque pixel fait 10 mètres sur 10 mètres. La résolution correspond donc mieux à la taille des parcelles actuellement exploitées chez nous. Et surtout, leurs images sont disponibles gratuitement sur le site de l'agence. " Cela change tout ", s'exclame Viviane Planchon. Auparavant, analyser l'évolution des cultures coûtait donc très cher. Aujourd'hui, ces images sont renouvelées gratuitement tous les trois à quatre jours pour la Belgique. Il est donc possible de suivre l'évolution de la végétation, voire d'estimer le jour de la récolte et les rendements. Couplées aux images de drones, il est possible d'affiner ces observations afin de prendre les bonnes décisions au bon moment. " Nous validons ce que nous voyons sur les images satellites par des images de drones et des observations sur le terrain ", ajoute Viviane Planchon. Présents sur le marché depuis environ cinq ans, les drones sont principalement utilisés par des sociétés spécialisées, comme la belge TerrEye, par des coopératives comme la Scam (Société coopérative agricole de la Meuse) ou par des industriels, comme l'usine de fruits et légumes surgelés Hesbaye Frost. Cependant, le drone ne survole pas encore l'ensemble des exploitations wallonnes. " C'est un service qui peut être proposé à certains agriculteurs, mais pas à tous car il y a beaucoup de zones d'exclusion aériennes. C'est un très gros frein à l'explosion de cette technologie en Région wallonne ", tempère Quentin Limbourg, responsable de la recherche et du développement dans le machinisme agricole au Centre wallon de recherches agronomiques. Lorsque le drone a pris son envol, il a souvent été présenté comme la technologie high-tech par excellence. Mais aujourd'hui, les professionnels du secteur le considèrent plutôt comme un des vecteurs capables de prendre des photos. " Les images satellitaires couvrent une grande zone. Avec le drone, nous réduisons cette échelle : chaque pixel va couvrir quelques dizaines de centimètres, voire moins. Au sol (avec des capteurs placés sur des machines agricoles, Ndlr), nous pouvons même distinguer les feuilles, les tiges, et les épis ", explique Benoît Mercatoris, chargé de cours à la faculté Agro-Bio Tech de l'Université de Liège. Il utilise ces nouvelles technologies pour suivre des cultures de froment. Qu'ils soient installé sur les satellites, les drones ou les machines agricoles, les capteurs sont similaires : il s'agit de spectromètres qui mesurent l'intensité de chaque niveau du spectre lumineux, de l'ultra-violet à l'infrarouge. " Une plante en bonne santé réfléchit beaucoup d'infra-rouges ", précise Benoît Mercatoris. En fonction de cette mesure, il est donc possible d'évaluer si la plante a, par exemple, besoin d'engrais. Une analyse déjà proposée par des start-up, des entreprises agricoles et des coopératives. En scrutant l'humidité d'une parcelle, il est possible de prévenir l'apparition de champignons ou de maladies et de ne traiter que cette zone avec des produits phytosanitaires. Grâce à ces données, il est possible de développer une agriculture plus précise. " L'idée d'une agriculture de précision est d'apporter la bonne dose, au bon moment, au bon endroit ", explique Benoît Mercatoris. Le champ n'est donc plus un espace homogène, mais possède des zones aux besoins différents. Ce qui permet de réduire l'utilisation de pesticides, d'herbicides, de fongicides et d'engrais. Néanmoins, il faudra encore un certain temps avant de voir les agriculteurs aux commandes d'un tracteur bardé de tels capteurs. Ils restent l'apanage des centres universitaires. Disponibles en open data, les images satellites ne sont pas simples à déchiffrer. Ces photos et ces technologies devraient peu à peu être reprises par des entreprises agricoles, des coopératives ou des industriels pour compléter leur expertise réalisée sur base des images prises par les drones. Pour de futures start-up, elles forment un champ encore largement sous-exploité. Avec les progrès de la robotisation, il est possible que ces capteurs soient peu à peu intégrés dans des machines de plus en plus automatisées, capables de faire fluctuer les doses d'engrais ou de produits phytosanitaires d'un endroit à l'autre durant l'épandage. Voire de compléter les capteurs installés sur des robots agricoles, comme le français Dino, de Naïo Technologies, qui désherbe mécaniquement des lignes de salades, ou le suisse Ecorobotix, qui reconnaît les mauvaises herbes et applique une microdose d'herbicide. Mais le coeur de cette révolution reste bien la gestion de ces tonnes de données. C'est une science complexe. Beaucoup de critères entrent en ligne de compte pour prédire le développement d'une plante ou expliquer le comportement d'un animal. L'enjeu est donc de combiner ces informations pour en tirer des conclusions les plus précises possibles. Voire de stocker ces données afin de suivre l'évolution des cultures et la santé des cheptels sur plusieurs années.