IA dans le marché agricole - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par technologie (apprentissage automatique, analyse prédictive et vision par ordinateur), par offre (matériel, logiciel et IA en tant que service), par application (agriculture de précision, surveillance du bétail, robots agricoles, drones et autres), par région et concurrence, 2019
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: Agriculture | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationIA dans le marché agricole - Taille de l'industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmentées par technologie (apprentissage automatique, analyse prédictive et vision par ordinateur), par offre (matériel, logiciel et IA en tant que service), par application (agriculture de précision, surveillance du bétail, robots agricoles, drones et autres), par région et concurrence, 2019
| Période de prévision | 2025-2029 |
| Taille du marché (2023) | 1,15 milliard USD |
| Taille du marché (2029) | 3,88 milliards USD |
| TCAC (2024-2029) | 22,54 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Logiciels |
| Marché le plus important | Nord Amérique |
Aperçu du marché
Le marché mondial de l'IA dans l'agriculture était évalué à 1,15 milliard USD en 2023 et devrait connaître une croissance impressionnante au cours de la période de prévision avec un TCAC de 22,54 % jusqu'en 2029. L'IA dans l'agriculture fait référence à l'application de l'intelligence artificielle (IA) et de l'analyse avancée des données pour révolutionner les pratiques agricoles conventionnelles. Il s'agit d'utiliser la technologie pour collecter, traiter et analyser des données exhaustives provenant de diverses sources, notamment des capteurs, des satellites et des drones, afin de prendre des décisions éclairées dans les opérations agricoles. L'IA dans l'agriculture offre de nombreux avantages, tels que l'optimisation de la gestion des cultures, la prévision et l'atténuation des épidémies de maladies et l'amélioration de l'allocation des ressources. Les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) permettent aux agriculteurs de prendre des décisions précises concernant la plantation, l'irrigation et la récolte, ce qui se traduit par une augmentation des rendements des cultures et de l'efficacité des ressources. En outre, les solutions basées sur l'IA peuvent améliorer la gestion du bétail et rationaliser la logistique de la chaîne d'approvisionnement, favorisant ainsi la durabilité et minimisant les déchets.
Principaux moteurs du marché
Augmentation de la demande de production agricole avec la croissance de la population
Alors que la population mondiale continue de croître, la demande de production agricole devrait augmenter simultanément. Cette poussée de la demande représente un défi important, compte tenu des ressources limitées à disposition. C'est dans ce contexte que l'intelligence artificielle (IA) devrait jouer un rôle central dans la révolution du secteur agricole mondial. Les technologies d'IA, telles que l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive, peuvent améliorer les rendements des cultures et l'efficacité de l'utilisation des ressources. Elles peuvent effectuer des tâches telles que la prévision des conditions météorologiques, la surveillance de la santé des cultures et l'automatisation des systèmes d'irrigation, réduisant ainsi le gaspillage et optimisant la production. L'IA peut aider à gérer les parasites et les maladies, un obstacle majeur au rendement agricole. À l’heure où la demande alimentaire dépasse les capacités de production, le rôle de l’IA dans l’agriculture prend une importance accrue. En tirant parti de l’IA, on peut non seulement maintenir, mais potentiellement augmenter la production agricole pour répondre à la demande mondiale croissante. Ainsi, on prévoit que la nécessité croissante d’une production agricole en phase avec la croissance de la population stimulera considérablement la demande mondiale d’IA dans l’agriculture.
Maximiser les profits dans les opérations agricoles
Maximiser les profits dans les opérations agricoles est un moteur clé de la croissance du marché de l’intelligence artificielle dans l’agriculture. Pour augmenter la rentabilité, il est essentiel de maximiser les rendements des cultures et des animaux. L’intégration de la technologie de l’IA sous la forme de robots, de drones, de systèmes de gestion des cultures et d’outils de gestion des troupeaux permet aux exploitations agricoles de surveiller et de réguler à distance les opérations, fournissant des données précieuses pour l’analyse. L’agriculture intelligente ou de précision émerge rapidement comme une technologie qui améliore les résultats agricoles. Avec l’essor des technologies de l’IA, les agriculteurs peuvent contrôler et surveiller les équipements, les cultures et le bétail via leurs smartphones, recevant des prévisions statistiques pour les cultures et le bétail. Les capteurs intelligents, l’imagerie satellite et d’autres technologies basées sur le cloud sont très utiles pour observer et enregistrer des données pendant la plantation et la récolte des cultures, optimisant ainsi la production et minimisant le gaspillage des ressources. Dans l’élevage, les technologies d’IA avancées, notamment les capteurs et l’imagerie visuelle, peuvent analyser rapidement la santé et le bien-être des animaux individuels, signalant tout écart pouvant indiquer une maladie. Cette surveillance proactive permet un traitement rapide, empêchant la propagation de l’infection à d’autres animaux. Une telle surveillance en temps opportun permet également d'économiser de l'argent en détectant les anomalies de santé animale avant l'apparition des symptômes et en permettant de prendre des mesures de précaution mineures pour favoriser le rétablissement des animaux affectés.
Progrès dans la technologie de l'IA et l'apprentissage automatique
Les progrès de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) sont sur le point de révolutionner le secteur agricole à l'échelle mondiale, augmentant considérablement la demande pour ces technologies. Ces avancées fournissent une gamme d'outils aux agriculteurs pour optimiser leurs rendements et augmenter leur efficacité. Par exemple, les modèles prédictifs alimentés par l'IA peuvent anticiper les tendances climatiques et suggérer des calendriers de plantation idéaux, aidant ainsi les agriculteurs à atténuer les risques de conditions météorologiques imprévisibles. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser les données du sol, aidant les agriculteurs à déterminer le mélange optimal de nutriments et d'eau pour leurs cultures. De même, l’IA peut automatiser des tâches à forte intensité de main-d’œuvre, telles que la récolte et le désherbage, réduisant ainsi le besoin de travail manuel et améliorant la productivité. À plus grande échelle, l’IA et le ML peuvent contribuer à résoudre les problèmes mondiaux de sécurité alimentaire en améliorant l’efficacité globale de la production et de la distribution des aliments. De plus, avec les préoccupations environnementales croissantes, ces technologies peuvent aider à mettre en œuvre des pratiques agricoles plus durables. En tant que telle, l’intégration de l’IA et du ML dans l’agriculture n’est pas seulement une tendance, mais plutôt une nécessité imminente, stimulant ainsi la demande mondiale.
Croissance de l’adoption des drones et des tracteurs automatisés
Le secteur agricole connaît une forte augmentation de l’adoption de la technologie, en particulier avec l’avènement des drones et des tracteurs automatisés, qui devraient alimenter la demande mondiale d’intelligence artificielle (IA). L’utilisation de drones et de tracteurs automatisés fournit aux agriculteurs des données précises et en temps réel sur leurs cultures. Cette technologie facilite la surveillance efficace de la santé des cultures, la détection des parasites et l’agriculture de précision. Ces machines sophistiquées n’automatisent pas seulement les tâches manuelles, mais elles exploitent l’IA pour prendre des décisions plus éclairées, améliorant ainsi le rendement des cultures et réduisant le gaspillage.
Les avancées de l’IA sous la forme d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’analyses prédictives permettent aux drones et aux tracteurs d’apprendre à partir des données qu’ils collectent, de prédire les tendances futures et de prendre des décisions proactives. Ces avancées technologiques devraient accroître la productivité, la rentabilité et la durabilité du secteur agricole à l’échelle mondiale. Le potentiel de l’IA dans l’agriculture va au-delà de la simple automatisation ; il représente un changement de paradigme dans la gestion et l’exploitation des exploitations agricoles. À mesure que les avantages deviennent plus évidents, la croissance de l’adoption des drones et des tracteurs automatisés ne fera qu’augmenter, entraînant ainsi une demande sans précédent d’IA dans le domaine de l’agriculture à l’échelle mondiale.
Principaux défis du marché
Difficultés techniques dans le développement des technologies d’IA
Les défis techniques dans le développement des technologies d’IA constituent un obstacle important à la croissance du marché de l’intelligence artificielle dans l’agriculture. Les technologies basées sur l’IA, telles que l’apprentissage profond, s’appuient sur des données volumineuses pour prendre des décisions en temps réel. Cependant, l’acquisition de ces données peut être un processus complexe et éthiquement sensible. En outre, les petites start-ups axées sur l’IA peuvent posséder une expertise technique supérieure à celle des grandes multinationales comme Google ou Microsoft, mais sont confrontées à des contraintes financières pour collecter les données requises.
Actuellement, les systèmes d’IA excellent dans l’exécution et l’adaptation à des fonctions préprogrammées spécifiques, mais le multitâche reste un défi en raison des limites des systèmes de réseaux neuronaux. Par conséquent, de nouvelles innovations sont nécessaires pour améliorer leurs capacités. Des projets prometteurs impliquant des réseaux neuronaux progressifs sont en cours, visant à établir des connexions et une communication entre plusieurs systèmes d’apprentissage profond. Cette avancée permettra la transmission de nouvelles informations et éliminera le besoin de reprogrammation.
Manque d'infrastructures technologiques robustes
La demande mondiale d'IA dans l'agriculture devrait connaître une baisse en raison du manque d'infrastructures technologiques robustes. Une partie importante du secteur agricole mondial, en particulier dans les pays en développement et sous-développés, ne dispose pas d'infrastructures technologiques complètes pour soutenir l'intégration des systèmes d'IA. Cela comprend une couverture réseau insuffisante, un accès limité à l'Internet haut débit et une pénurie de personnel expert en technologie formé aux applications d'IA. Deuxièmement, le coût élevé de la technologie de l'IA, ainsi que les dépenses associées à la mise à niveau de l'infrastructure existante pour accueillir ces systèmes avancés, constituent un obstacle important à une adoption généralisée, en particulier pour les petits agriculteurs. En outre, le manque de normalisation des méthodes de collecte de données peut conduire à des modèles d’IA inefficaces, réduisant ainsi leur fiabilité et leur facilité d’utilisation dans les environnements agricoles. La pénurie de solutions de stockage de données efficaces freine également l’adoption de l’IA, car ces technologies nécessitent souvent des capacités de stockage de données importantes pour un fonctionnement optimal. Dans l’ensemble, ces défis contribuent à la baisse attendue de la demande d’IA dans l’agriculture à l’échelle mondiale.
Principales tendances du marché
Les pratiques d’agriculture de précision gagnent en popularité
L’agriculture de précision, également connue sous le nom d’agriculture de précision, connaît un regain de popularité dans le monde entier, et cette tendance devrait stimuler la demande d’intelligence artificielle (IA) dans le secteur agricole. L’adoption croissante des pratiques d’agriculture de précision peut être attribuée au besoin croissant d’optimisation des rendements des cultures et de l’efficacité des opérations agricoles. Ces pratiques, qui impliquent l’utilisation de technologies de pointe et une prise de décision basée sur les données, ouvrent la voie à l’IA pour révolutionner l’industrie agricole. Les algorithmes d’IA, par exemple, peuvent analyser une grande quantité de données provenant d’images satellite et de capteurs de terrain pour fournir aux agriculteurs des informations exploitables sur la santé des cultures, l’état du sol et les conditions météorologiques. Cela permet des prévisions plus précises et une meilleure prise de décision, ce qui conduit à une augmentation des rendements des cultures et à une réduction de l’impact environnemental. Les solutions basées sur l’IA, telles que les systèmes d’irrigation automatisés, les moissonneuses robotisées et les systèmes de surveillance des cultures par drone, optimisent davantage les opérations agricoles en réduisant les coûts de main-d’œuvre et en augmentant la précision des tâches. Ainsi, l’essor des pratiques d’agriculture de précision non seulement remodèle le paysage agricole, mais propulse également la demande mondiale d’IA dans l’agriculture. Alors que la population mondiale devrait atteindre 9,7 milliards d’habitants d’ici 2050, le rôle de l’IA pour assurer la sécurité alimentaire et des pratiques agricoles durables ne peut être surestimé.
Adoption de services basés sur le cloud dans l’agriculture
L’adoption croissante de services basés sur le cloud dans le secteur agricole devrait considérablement stimuler la demande mondiale d’intelligence artificielle (IA) dans l’agriculture. La technologie cloud fournit une plateforme pour le stockage et l'analyse de gros volumes de données, une fonctionnalité qui fait partie intégrante des applications d'IA. À mesure que de plus en plus d'exploitations agricoles se tournent vers ces services numériques, la portée de l'IA pour optimiser diverses pratiques agricoles s'élargit. Les outils basés sur l'IA peuvent analyser les données stockées dans le cloud pour faire des prévisions précises sur les rendements des cultures, surveiller la santé des sols, contrôler l'irrigation et détecter les maladies ou les parasites potentiels. Cela peut conduire à une productivité accrue et à une agriculture plus respectueuse de l'environnement. En outre, la technologie cloud permet le partage de données en temps réel sur différentes plateformes, augmentant l'accessibilité et facilitant le déploiement de solutions d'IA à l'échelle mondiale. Par conséquent, à mesure que la transformation numérique de l'agriculture se poursuit, l'intégration des services cloud et de l'IA devrait devenir de plus en plus répandue, entraînant une augmentation de la demande dans le monde entier. La promesse d'une efficacité et d'une durabilité accrues dans les pratiques agricoles grâce à l'utilisation de solutions d'IA basées sur le cloud recèle un immense potentiel pour l'avenir de l'agriculture.
Informations sur le segment
Informations sur l'offre
Sur la base de l'offre, le segment des logiciels devrait détenir une part de marché importante parmi les composants.
Les principaux acteurs
de l'industrie comme IBM, Microsoft et Deere & Company proposent des solutions basées sur l'IA pour le secteur agricole. En s'appuyant sur des analyses prédictives et la vision par ordinateur, les logiciels basés sur l'IA améliorent la productivité et le rendement des cultures.L'adoption croissante de logiciels basés sur l'analyse prédictive contribue à l'expansion du segment des logiciels. Parmi les exemples marquants, citons la plateforme de décision Watson d'IBM Corporation, l'application AI Sowing de Microsoft et les systèmes de distribution de pesticides et d'herbicides See and Spray de Deere & Company. Ces solutions d'intelligence artificielle aident les agriculteurs à déterminer les dates optimales de semis des cultures, à détecter les maladies des cultures, à surveiller le rendement des cultures et à gérer les ressources telles que la terre, les engrais, l'eau et les pesticides. Les avantages des logiciels basés sur l'IA dans l'agriculture de précision et l'analyse par drone alimentent davantage la croissance du segment des logiciels sur le marché de l'IA dans l'agriculture.
Informations sur les applications
Sur la base de l'application, le segment de l'agriculture de précision devrait capturer une part de marché significative au cours de la période de prévision. Avec la croissance rapide des applications basées sur l'IA dans l'agriculture, l'agriculture de précision est devenue l'un des domaines les plus prometteurs. En exploitant l'intelligence artificielle, l'agriculture de précision permet aux agriculteurs de minimiser les coûts et d'optimiser les ressources de manière très efficace. Dans l'agriculture de précision, l'IA joue un rôle crucial dans la collecte, l'interprétation et l'analyse des données. Par exemple, les moissonneuses-batteuses équipées de GPS et d'intelligence artificielle peuvent suivre le rendement de la récolte et analyser la variabilité des champs. Cela inclut des facteurs tels que les différences de niveau d'eau, la composition du sol ou la présence de champignons. En générant des données géoréférencées, les agriculteurs obtiennent des informations précieuses qui leur permettent de personnaliser l'utilisation d'engrais ou de pesticides en conséquence.
De même, l'utilisation de robots agricoles alimentés par l'IA a gagné du terrain ces dernières années. Ces robots combinent l'intelligence artificielle, les capteurs de terrain et l'analyse de données pour effectuer un large éventail de tâches. De la récolte efficace au contrôle des mauvaises herbes et au binage, ces robots offrent une solution polyvalente pour diverses applications agricoles. L'adoption croissante de l'intelligence artificielle dans l'agriculture, associée aux développements continus de la robotique, stimule la croissance du segment des robots agricoles. Globalement, l'intégration de l'IA dans l'agriculture de précision et l'avènement de la robotique avancée révolutionnent l'industrie agricole, permettant aux agriculteurs d'atteindre une productivité et une durabilité accrues.
Perspectives régionales
Le marché nord-américain représentait la plus grande part en 2023, stimulé par l'importante industrie de l'automatisation industrielle et l'adoption généralisée de solutions d'intelligence artificielle dans la région. L'Amérique du Nord se caractérise par un fort pouvoir d'achat, des investissements continus dans l'automatisation, des investissements importants dans l'IoT et une attention croissante du gouvernement à la production nationale d'équipements d'IA. De plus, le marché bénéficie de la présence de nombreux fournisseurs de technologies agricoles qui explorent des solutions d'intelligence artificielle, notamment IBM Corporation, Deere & Company, Microsoft, Granular, Inc. et The Climate Corporation.
Développements récents
- Aspia Space a développé un nouvel outil utilisant l'IA et les données satellite, permettant aux agriculteurs des prairies d'évaluer à distance la hauteur de leur herbe depuis l'espace. L'annonce de ce nouvel outil a été faite par la société en juillet 2023. Aspia Space a collaboré avec Origin Digital pour présenter ce service aux agriculteurs irlandais pendant la saison estivale.
- En septembre 2023, le ministère de l'Agriculture et de l'Alimentation de l'Union a annoncé que le service de gestion des déchets de l'Union serait mis en place. Farmers Welfare, gouvernement indien, a introduit un chatbot IA pour le programme Pradhan Mantri Kisan Samman Nidhi (PM-KISAN) à New Delhi. Ce lancement représente une avancée notable dans l'augmentation de l'efficacité et de la portée du programme PM-KISAN, tout en garantissant que les agriculteurs reçoivent des réponses rapides, précises et transparentes à leurs demandes.
Principaux acteurs du marché
- IBM Corporation
- Granular Inc.
- Microsoft Corporation
- Deere & Société
- Climate LLC
- Agribotix LLC
- Descartes Labs Inc.
- Prospera Technologies
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