Intelligence artificielle dans la production de pommes de terre : des données à la décision agronomique

Une récente conférence argentine a examiné comment les algorithmes remodèlent le métier d'agronome et ce que ce changement signifie pour la culture, le stockage et la vente de pommes de terre.

La 10e Conférence sur la production responsable (Jornadas de Producción Responsable), organisée par l'Association des ingénieurs agronomes de Tandil (CIAT) en collaboration avec l'Institut national de technologie agricole (INTA) d'Argentine, s'est tenue le 19 août 2026 sur le thème « La pratique professionnelle à l'ère des algorithmes ». Ses conclusions s'appliquent directement à la pomme de terre, une culture particulièrement intensive en capital, en intrants, en informations et en décisions.

Le goulot d'étranglement s'est déplacé.

Il y a trente ans, la difficulté résidait dans l'obtention de l'information. Plus tard, ce fut son traitement. Aujourd'hui, les plateformes numériques et les systèmes d'IA peuvent télécharger, organiser et analyser d'énormes volumes de données, mais cette capacité à elle seule ne garantit pas une décision pertinente.

En matière de pomme de terre, il est désormais possible de combiner imagerie satellitaire et par drone, stations météorologiques, capteurs d'humidité du sol, analyses de laboratoire, données d'application, cartes de rendement, historiques des maladies des cultures et données économiques. Cependant, un plus grand nombre d'informations ne se traduit pas automatiquement par une meilleure production.

Les données prennent toute leur valeur lorsqu'elles permettent de répondre à une question précise : où et quand irriguer, comment adapter la fertilisation, quelles parcelles nécessitent une inspection visuelle, où la pression des maladies est la plus forte, quand commencer la récolte. Les données satellitaires, climatiques et issues de capteurs ne constituent plus le point d'arrivée de l'analyse, mais le point de départ d'une décision agronomique.

Trois postes professionnels face à l'IA

L'une des contributions les plus marquantes de la conférence a été la redéfinition du rôle de l'agronome. La collecte et le traitement manuels des données occuperont une place moins importante dans son travail ; l'interprétation, la contextualisation et la validation, quant à elles, prendront une place plus conséquente.

Les intervenants ont identifié trois positions professionnelles possibles :

• L'opérateur, qui exécute les recommandations du système sans les remettre en question.
• Le traducteur, qui comprend les résultats et peut les expliquer.
• Le concepteur de critères, qui décide des questions à poser au modèle, fournit le contexte de production, contrôle la qualité des données d'entrée et sait quand une recommandation doit être modifiée ou abandonnée.

La troisième position était décrite comme le véritable facteur de différenciation professionnelle.

L'exemple de la pomme de terre illustre ce phénomène. Une image peut détecter des différences dans le développement du couvert végétal, mais ne peut à elle seule en établir la cause : carence en nutriments, problème d'humidité, maladie, défaut de plantation, compaction du sol ou variabilité naturelle du champ. De même, un modèle peut signaler des conditions favorables à une maladie et suggérer un traitement, mais la décision finale doit tenir compte de la variété, du stade de croissance, de l'historique du champ, de la pression parasitaire régionale, des conditions météorologiques et du marché visé.

Agriculture de précision : le matériel est déjà là.

Le rapport de la conférence souligne que la plupart des technologies déjà présentes dans les exploitations agricoles restent sous-utilisées. On estime que les machines dotées de fonctions programmables fonctionnent à moins de 40 % de leur capacité installée, de nombreux agriculteurs se limitant au pilotage automatique.

Chez la pomme de terre, l'agriculture de précision trouve des applications tout au long du cycle de vie :

• cartographie de la variabilité des sols et délimitation des zones de gestion ;
• ajuster la densité et la profondeur de plantation ;
• fertilisation à taux variable selon la zone et les besoins de la culture ;
• Programmation de l'irrigation pilotée par les données météorologiques et les capteurs d'humidité du sol ;
• détection précoce des problèmes de santé ou des zones de croissance réduite ;
• applications ciblées de protection des cultures ;
• cartographie du rendement et de la qualité ;
• enregistrement des opérations, des produits et des taux champ par champ ;
• Générer la base de données pour la traçabilité.

La fertilisation à dose variable est particulièrement importante en raison du poids des engrais dans les coûts et de la nécessité d'équilibrer rendement, qualité et efficacité d'utilisation des nutriments. Cependant, les recommandations nécessitent une validation agronomique : la réaction de la pomme de terre dépend non seulement de la teneur du sol en éléments nutritifs, mais aussi de la variété, de la culture précédente, de la disponibilité en eau, de la date de plantation, de la destination de la récolte (transformation ou consommation en frais) et de la qualité commerciale visée.

Irrigation : la plus grande opportunité

L'irrigation figure parmi les domaines présentant le plus fort potentiel. La combinaison des prévisions météorologiques, des capteurs de sol, de l'imagerie numérique et des modèles de développement des cultures permet d'ajuster la fréquence et le volume d'application avec une bien plus grande précision.

L'IA peut aider à identifier les zones en situation de stress hydrique, à anticiper les besoins et à comparer différents scénarios. Toutefois, cette recommandation doit encore être validée en fonction du type de sol, de la profondeur d'enracinement effective, du système d'irrigation utilisé, de l'état des cultures et de la sensibilité du stade de croissance concerné.

Les conséquences d'une mauvaise décision sont lourdes. Un choix inapproprié en matière d'irrigation affecte le rendement, la forme et la taille des tubercules, augmente la fréquence des défauts et peut créer des conditions propices à certaines maladies. L'automatisation n'est efficace que si elle est associée à des connaissances agronomiques.

Protection des cultures : détection précoce, traitement ciblé

Les systèmes de vision industrielle et d'analyse d'images permettent de reconnaître les symptômes, les changements de couleur, les lacunes dans les cultures et les zones présentant un comportement anormal. Ils facilitent ainsi la surveillance de grandes surfaces et permettent de cibler les inspections sur les parcelles les plus susceptibles de poser problème. Un autre avantage réside dans la constitution d'un historique des maladies à l'échelle de la parcelle, lié à la variété, aux conditions environnementales, aux traitements appliqués et à la réaction ultérieure des cultures.

Le principal avantage ne réside pas dans le remplacement de l'observation sur le terrain, mais dans son accélération, son ciblage et son efficacité. La robotique et les systèmes d'application sélective laissent entrevoir un traitement plus précis : la conférence a cité des technologies de détection et de pulvérisation capables de réduire significativement l'utilisation d'herbicides à large spectre. Pour la pomme de terre, cette approche pourrait progressivement s'étendre au désherbage localisé et à d'autres interventions différenciées.

Stockage : de la réaction à l'anticipation

La numérisation transforme également la phase post-récolte. Des capteurs enregistrent la température, l'humidité, la ventilation et les concentrations de gaz à l'intérieur des entrepôts. L'IA peut analyser ces données, détecter les anomalies et anticiper les conditions favorisant la germination, la pourriture, la perte de poids ou la détérioration de la qualité de transformation.

Plutôt que de réagir une fois le problème constaté, ces systèmes peuvent émettre des alertes précoces et recommander des ajustements de la ventilation ou des conditions de stockage. La décision finale doit néanmoins tenir compte de la variété du produit, du marché visé, de l'état initial du lot et de la durée de stockage prévue.

L'intelligence de marché — et sa contrainte contraignante

L'impact de l'IA ne se limitera pas aux champs. L'intégration des données relatives aux surfaces cultivées, à l'avancement des récoltes, aux rendements, aux stocks, aux prix, aux volumes arrivant sur les marchés de gros, aux coûts logistiques et à la demande permet d'élaborer de meilleurs scénarios commerciaux.

Pour le producteur, ces outils facilitent la comparaison des différentes options : vente immédiate, stockage, échelonnement des livraisons, approvisionnement du marché du frais ou exploration d’autres circuits de distribution. Ils permettent également d’anticiper les périodes de surproduction, de repérer les fluctuations de la demande, d’organiser la logistique et d’améliorer la communication entre producteurs, négociants, transformateurs et marchés de gros.

Il y a un hic, et c'est la principale limite de ce tableau : l'IA a besoin de données fiables. L'informalité, l'absence de systèmes d'archivage standardisés et le manque de transparence dans certains maillons de la chaîne d'approvisionnement compromettent la qualité des prévisions. Le développement technologique doit s'accompagner d'une meilleure systématisation des informations sectorielles, d'une traçabilité accrue et d'une intégration renforcée entre les acteurs.

Les quatre piliers de l'agriculture 5.0

La conférence a identifié quatre technologies convergeant vers les systèmes de production :

Jumeaux numériques. Un modèle intégrant des données sur le sol, le climat, les cultures et la gestion pour représenter l'évolution d'un champ et tester des scénarios avant d'intervenir — par exemple, en comparant les résultats obtenus avec différentes stratégies d'irrigation, de fertilisation ou de protection des cultures.

Une IA capable d'agir. Le système traite les anomalies détectées par les capteurs et exécute des actions prédéfinies grâce à des équipements automatisés. Le traitement local embarqué permet un fonctionnement même dans les zones rurales où la connectivité est faible.

Robotique appliquée. Une réponse à la pénurie de main-d'œuvre et une voie vers une plus grande précision dans la surveillance, le classement, le tri, l'application des intrants et la manutention des récoltes.

Biologie synthétique et épigénomique. Développement de variétés qui utilisent l'eau et les nutriments plus efficacement, résistent aux maladies et tolèrent les températures extrêmes.

Limites et nécessité d'une validation locale

Les obstacles sont considérables : manque de normalisation et d’interopérabilité des données, coûts de validation, connectivité rurale, formation et barrières réglementaires.

Le rapport est clair sur un point en particulier : les modèles développés pour d’autres cultures ou régions ne doivent pas être transposés à la production de pommes de terre sans validation locale. Chaque zone de production possède ses propres sols, son climat, ses variétés, ses systèmes de gestion et ses débouchés commerciaux. Un outil performant pour la transformation des pommes de terre dans une région peut nécessiter d’importantes adaptations pour la production de pommes de terre de consommation dans une autre.

Le jugement professionnel demeure donc déterminant. L’algorithme peut suggérer ; il appartient à l’agronome de vérifier la qualité des données, d’interpréter le contexte et d’assumer la responsabilité de la recommandation.

Former la prochaine génération

La conférence a également soulevé des inquiétudes quant à l'efficacité de l'intégration de l'IA dans les cursus universitaires. Les matières fondamentales demeureront essentielles, car elles fournissent les connaissances nécessaires pour interpréter et valider les résultats produits par les nouveaux outils. Parallèlement, il sera indispensable d'y ajouter des compétences en matière de données, d'automatisation et d'utilisation responsable de l'IA.

À mesure que les tâches techniques s'automatisent, les capacités humaines prennent de l'importance : pensée critique et analytique, créativité, curiosité, résilience, flexibilité, adaptabilité et travail interdisciplinaire.

Dans la filière pomme de terre, le professionnel de demain devra maîtriser simultanément la culture, la technologie et le marché. La simple utilisation d'une plateforme numérique ne suffira plus : il s'agira avant tout de savoir poser les bonnes questions, d'évaluer les réponses et de les traduire en décisions de production et commerciales fiables.

Conclusion

L'intelligence artificielle ne diminue en rien l'importance de l'agronome. Au contraire, elle valorise sa profession en automatisant les tâches répétitives et en permettant au professionnel de se concentrer sur ce que la technologie ne peut encore fournir à elle seule : le jugement, l'expérience, le contexte, la confiance et la responsabilité.

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Adapté d'un rapport publié par Argenpapa (Argentine) résumant la 10e Conférence sur la production responsable, organisée par le CIAT et l'INTA, Tandil, août 2026. Source: argenpapa.com.ar