L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer en profondeur de nombreux secteurs, et ceux de l’agriculture et de la pêche ne font pas exception. Aux Antilles-Guyane, l’IA représente une opportunité majeure pour améliorer la productivité, la durabilité et la rentabilité de ces filières essentielles à l’économie locale. De la gestion des cultures à l’optimisation des trajets maritimes, elle ouvre la voie à des pratiques agricoles et halieutiques plus responsables et performantes. Dans cet article, nous examinerons les utilisations actuelles de l’IA, ses avantages, les défis à relever, ainsi que les implications économiques, sociales et éthiques pour l’avenir de l’agriculture et de la pêche aux Antilles-Guyane.

1. Utilisation actuelle de l’IA dans l’agriculture et la pêche

1.1 Dans l’agriculture

1. Gestion des cultures

   • Les applications mobiles comme Tumaini aident à diagnostiquer les maladies et nuisibles des bananiers, l’une des cultures phares aux Antilles-Guyane.

   • Des chatbots (par ex. Melisa) estiment les rendements des cultures en s’appuyant sur les prévisions météo, la qualité des sols et les variétés cultivées.

   • L’IA contribue également à la recherche de nouvelles variétés plus résilientes face aux changements climatiques, améliorant ainsi la sécurité alimentaire.

2. Optimisation des ressources

   • Les données issues de capteurs, de satellites et de drones permettent d’ajuster l’irrigation, la fertilisation et l’utilisation de pesticides.

   • Cette approche “agriculture de précision” diminue le gaspillage d’eau et d’intrants chimiques, tout en augmentant le rendement.

3. Automatisation des tâches

   • Les robots agricoles pilotés par l’IA peuvent désherber, pulvériser ou récolter.

   • En soulageant la main-d’œuvre de certaines tâches pénibles, l’IA améliore l’efficacité et la qualité du travail.

1.2 Dans la pêche

1. Surveillance des écosystèmes marins

   • L’analyse d’images satellites et de données de capteurs permet de suivre la santé des zones de pêche et de détecter des changements environnementaux.

   • Cette surveillance aide à prévenir la surpêche et à protéger la biodiversité.

2. Amélioration de la sélectivité des engins de pêche

   • Grâce à la vision par ordinateur et au machine learning, les systèmes embarqués peuvent reconnaître les espèces de poissons capturées.

   • Ils trient en temps réel pour réduire les prises accessoires et limiter les dégâts sur les espèces non ciblées.

3. Optimisation des trajectoires maritimes

   • Les modèles prédictifs basés sur la météo et les stocks de poissons permettent de définir les meilleurs itinéraires.

   • Les pêcheurs réduisent ainsi leurs coûts (carburant, temps de trajet) et minimisent leur impact sur l’environnement.

2. Études de cas et exemples concrets

1. Abaco

   • Plateforme d’agriculture de précision qui collecte et partage des données sur les terres, les cultures et la météo.

   • Elle offre des recommandations ciblées pour aider les producteurs à mieux gérer leurs ressources.

2. Game of Trawls

   • Projet de recherche utilisant l’IA pour développer des chaluts de pêche plus sélectifs.

   • Les caméras et algorithmes intégrés identifient les espèces à bord et actionnent un dispositif de tri automatique en temps réel.

3. Ocean Riot

   • Start-up issue du CIDCO qui a conçu un drone sous-marin équipé de caméras HD et d’IA.

   • Objectif : répertorier les stocks d’oursins et d’autres espèces marines pour orienter les pêcheurs vers les zones exploitables et protéger les aires de reproduction.

3. Avantages potentiels de l’IA pour l’agriculture et la pêche

1. Augmentation de la productivité

   • Grâce aux données collectées (capteurs, drones, satellites), les agriculteurs et les pêcheurs peuvent améliorer leurs rendements et optimiser l’usage des ressources.

2. Amélioration de la durabilité

   • L’IA permet de réduire l’empreinte environnementale en ajustant précisément les quantités d’eau, d’engrais et de pesticides.

   • En pêche, elle limite la capture d’espèces non ciblées, favorisant la préservation des écosystèmes marins.

3. Renforcement de la résilience face au climat

   • Les outils prédictifs aident à anticiper les conditions météo et à s’adapter plus rapidement.

   • Le développement de cultures résistantes ou l’ajustement des pratiques de pêche face aux changements climatiques constituent un atout majeur pour la région.

4. Création d’emplois

   • L’émergence de métiers dans la data science, la maintenance de robots ou la gestion de plateformes IA peut dynamiser le marché du travail local.

4. Défis et limites de l’utilisation de l’IA

1. Coût élevé de la technologie

   • Les équipements (drones, capteurs, logiciels) et la mise en œuvre de solutions IA sont encore coûteux.

   • Cela peut freiner l’adoption par les petits exploitants ou pêcheurs artisanaux.

2. Manque de compétences

   • L’IA requiert des connaissances en analyse de données, algorithmie et management des systèmes.

   • Des programmes de formation spécifiques sont nécessaires pour éviter une fracture numérique entre grands et petits producteurs.

3. Accès limité à Internet

   • Dans certaines zones rurales des Antilles-Guyane, la connexion reste insuffisante ou instable.

   • Les plateformes IA, dépendantes du cloud, sont alors difficiles à utiliser sur le terrain.

4. Conflit potentiel avec l’agroécologie

   • En cherchant l’optimisation à tout prix, l’IA pourrait promouvoir la monoculture, en contradiction avec les principes d’agroécologie basés sur la diversité.

   • Il est crucial d’associer IA et pratiques durables pour préserver la biodiversité.

5. Risques liés à la confidentialité des données

   • Les solutions IA collectent d’importants volumes de données.

   • Il convient de mettre en place des mesures de sécurité afin d’éviter le vol d’identité ou la divulgation d’informations stratégiques.

6. Impacts environnementaux

   • Le développement des infrastructures technologiques (serveurs, fabrication de capteurs) peut lui-même avoir un coût écologique.

   • Il faut donc veiller à un déploiement raisonné et écoresponsable de ces solutions.

5. Considérations éthiques de l’IA

1. Dépendance à la technologie

   • Trop miser sur l’IA peut réduire la capacité d’autonomie et de décision des agriculteurs et pêcheurs.

   • L’expérience humaine et la connaissance du terrain demeurent cruciales.

2. Accès inégal à la technologie

   • Les petits producteurs risquent d’être laissés pour compte faute de moyens financiers ou d’expertise.

   • Il est essentiel de s’assurer que l’IA ne crée pas de nouvelles inégalités.

3. Modification génétique

   • L’IA facilite les recherches sur la sélection variétale ou les organismes génétiquement modifiés.

   • Des questions se posent quant à la sécurité alimentaire et à l’acceptabilité de ces pratiques par les consommateurs.

6. Initiatives et projets en cours

1. CGIAR et Alliance of Bioversity International and CIAT

   • Programmes de recherche dédiés à l’utilisation de l’IA dans l’agriculture pour renforcer la résilience et la durabilité.

2. Programme d’intelligence artificielle pour le développement (IAPD)

   • Partenariat entre le CRDI et le Foreign, Commonwealth and Development Office (Royaume-Uni) pour encourager un usage responsable de l’IA, notamment dans les systèmes alimentaires.

3. Réseaux d’innovation et de transfert agricole (RITA)

   • Soutiennent l’adoption des innovations (dont l’IA) par les producteurs en Outre-mer, facilitant les échanges de bonnes pratiques.

4. Acte pour l’IA (AIA)

   • Initiative gouvernementale française visant à harmoniser le cadre juridique de l’IA et à encourager des modèles de revenus récurrents pour les entreprises travaillant dans ce domaine.

   • Favorise aussi les usages de l’IA dans la pêche.

7. Implications économiques et sociales de l’IA

1. Croissance économique

   • En augmentant les rendements et la productivité, l’IA peut apporter un réel soutien à l’économie des Antilles-Guyane.

   • Selon PwC, l’IA pourrait générer 1,5 trillion de dollars pour le PIB africain d’ici 2030, laissant présager un impact positif pour la région caribéenne.

2. Impact sur l’emploi

   • L’automatisation de certaines tâches agricoles ou halieutiques peut engendrer une réduction de la main-d’œuvre à court terme.

   • Cependant, la montée en puissance de nouveaux métiers (maintenance, data, R&D) pourrait créer des opportunités à moyen et long terme.

   • Des initiatives de formation et de reconversion sont donc cruciales.

3. Réduction des inégalités

   • Si l’accès à l’IA est équitable et soutenu par des politiques publiques, les petits exploitants peuvent améliorer leurs rendements et augmenter leurs revenus.

   • Une mauvaise distribution des ressources technologiques pourrait au contraire creuser le fossé entre acteurs.

4. Protection des données

   • Les données agrégées par les outils d’IA sont stratégiques, touchant à la souveraineté alimentaire et à la propriété intellectuelle.

   • Des dispositifs de protection (réglementations, normes de cybersécurité) s’imposent pour prévenir les risques d’abus.

5. Réponse aux défis démographiques

   • Face au vieillissement de la population ou à la baisse démographique (ex. Guadeloupe), l’IA peut aider à maintenir voire à accroître la productivité, même avec une main-d’œuvre plus restreinte.

Conclusion et recommandations

L’adoption de l’IA dans l’agriculture et la pêche aux Antilles-Guyane offre un potentiel considérable pour accroître la productivité, améliorer la durabilité et renforcer la résilience face aux aléas climatiques. Des solutions innovantes telles que la détection précoce des maladies, l’optimisation des intrants ou encore la pêche sélective permettent déjà de constater des résultats encourageants. Toutefois, la mise en œuvre à grande échelle se heurte à plusieurs défis : coûts d’acquisition élevés, manque de compétences, inégalités d’accès, questions éthiques et impacts environnementaux.

Pour maximiser les bénéfices et garantir un développement éthique et responsable de l’IA, il est recommandé :

8.1 Aux décideurs politiques

• Investir dans la R&D : Soutenir des projets locaux pour adapter l’IA aux spécificités agricoles et halieutiques des Antilles-Guyane.

• Faciliter l’accès aux technologies : Mettre en place des aides financières et des infrastructures (Internet haut débit) pour les petits producteurs.

• Encadrer l’IA : Développer un cadre réglementaire clair, protégeant les données sensibles et préservant la souveraineté alimentaire.

• Promouvoir la formation : Créer des programmes de reconversion pour les travailleurs dont l’emploi pourrait être menacé par l’automatisation.

8.2 Aux chercheurs

• Focaliser sur l’agroécologie : Trouver des manières d’utiliser l’IA pour enrichir la biodiversité plutôt que de promouvoir la monoculture.

• Améliorer l’accessibilité : Concevoir des systèmes plus simples, peu coûteux et adaptés à des zones à faible connectivité.

• Continuer la recherche : Explorer les innovations pour optimiser la pêche durable, la détection des maladies et la gestion des aléas climatiques.

8.3 Aux acteurs de l’industrie

• Adopter une IA responsable : Intégrer des volets d’éthique, de transparence et de formation dans le déploiement des solutions.

• Collaborer : Nouer des partenariats avec les universités, les instituts de recherche et les pouvoirs publics pour favoriser l’échange de connaissances et la co-construction de solutions.

• Former le personnel : Développer des programmes de montée en compétences internes pour tirer le meilleur parti des outils IA.

En investissant dans la formation, la recherche et le développement, et en adoptant une approche inclusive, les Antilles-Guyane pourront pleinement bénéficier du potentiel de l’IA pour transformer l’agriculture et la pêche. Cette révolution numérique, menée de façon responsable, contribuera à un avenir plus prospère, plus durable et mieux préparé face aux défis climatiques, démographiques et économiques à venir.