L’intelligence artificielle au service de l’irrigation

D’après les données d’Arvalis, 71 000 exploitations françaises irriguent 1,8 Mha (6,8 % de la SAU), soit +15 % par rapport à 2010. Une diversification des cultures irriguées a également été observée. « En 2020, 33 % des surfaces irriguées étaient du maïs grain contre 50 % en 2000 », présentait Sophie Gendre, ingénieure R&D Gestion de l’eau au sein d’Arvalis, à l’occasion du Salon de l’agriculture, mardi 27 février. « De plus en plus de parcelles en céréales à paille (18 % des surfaces irriguées en France), vignes et légumes sont irriguées. »

Calculer la teneur en eau des couches racinaires du sol

Pour savoir quand et comment irriguer, il est indispensable de connaître le réservoir facilement utilisable en eau du sol. Les moyens à disposition des agriculteurs sont variés et cependant incomplets. D’un côté, les capteurs au niveau du sol sont très précis mais fastidieux à déployer à grande échelle. De l’autre, les données satellites sont globales mais manquent de précision.

Fort de ce constat, l’entreprise Weenat, spécialisée dans la production de capteurs agro-météo, a lancé le projet Meteoria. L’objectif ? « Accompagner près d’un million d’irrigants à travers l’Europe dans la sécurisation de leurs rendements, via l’évaluation de la teneur en eau des couches racinaires du sol », précise Emmanuel Buisson, directeur Produit & Innovation de Weenat.

Améliorer la fiabilité et la précision des données

Pour cela, Weenat a besoin de collecter un grand jeu de données et de coupler des informations issues de ses capteurs, des satellites ainsi que des informations agronomiques. « L’une des difficultés est, par exemple, la fréquence des données, avec des capteurs qui réalisent des relevés toutes les 15 minutes contre tous les 5 jours pour des satellites tels que Sentinel 1 et 2 », précise Emmanuel Buisson.

Un autre obstacle concerne l’évolution temporelle de la pluviométrie. Le taux de revisite des satellites, dont les données sont accessibles gratuitement, est aujourd’hui trop espacé. C’est pourquoi le Centre national d’études spatiales (Cnes) a lancé le projet avec son homologue indien, l’Isro, d'un nouveau satellite Trishna. « D’ici 2025, il devrait pouvoir réaliser tous les deux jours au-dessus de la zone Europe des mesures thermiques spatiales, véritables indicateurs de stress hydrique », indique Thierry Chapuis, expert applications spatiales au Cnes.

Pour réaliser le calcul de la teneur en eau des couches racinaires du sol, Weenat mise sur l’intelligence artificielle. Elle développe un algorithme qu’elle entraîne à reconnaître les différentes données collectées et à les uniformiser. « L’algorithme sera ensuite capable de calculer la teneur en eau des couches racinaires du sol, en utilisant des données satellitaires, météorologiques et de sol », conclut Emmanuel Buisson.