Vers une gouvernance de l’IA pour l’agriculture

C’est une opportunité indéniable, l’IA peut en agriculture comme ailleurs démocratiser l’accès aux connaissances contenues dans les données. Les agriculteurs peuvent ainsi utiliser l’IA pour mieux comprendre les réglementations complexes de leur métier, améliorer leurs pratiques, et développer de nouvelles techniques. Les machines agricoles modernes génèrent elles aussi beaucoup de données, mais le revers est que celles-ci sont aussi captées par les constructeurs, souvent étrangers. Il existe donc un risque élevé de perte de souveraineté sur les données agricoles. Or les agriculteurs n’ont pas toujours la pleine connaissance des implications du partage de ces informations.

Une gouvernance des données

À des fins de recherche, les agriculteurs peuvent confier leurs données à des tiers comme INRAE. « Nous respectons le règlement général de protection des données (RGPD) et nous agrégeons les informations sur un périmètre géographique suffisamment large pour que la donnée soit noyée au milieu d’autres dans le but d’éviter l’identification individuelle », précise Hadi Quesneville, administrateur des données scientifiques d’INRAE. Mais, même au sein de la recherche publique, il est nécessaire de définir plus clairement le recours aux données des agriculteurs. « C’est dans ce but qu’INRAE a mis en place une gouvernance des données de la recherche et de l’IA, pour assurer une utilisation éthique et sécurisée de celles-ci. Par ailleurs, la sensibilisation, la formation et l’acculturation des agriculteurs sont essentielles pour faire naître un usage averti des données et de l’IA », ajoute Hadi Quesneville. INRAE est ainsi partenaire du rapport publié en février par l’Institut Blue Shift. Il propose des premières actions stratégiques pour soutenir les organisations. 

Les conditions pour renforcer le pouvoir des agriculteurs

Autre point problématique de l’IA, la responsabilité et l’opacité qu’elle peut entraîner. L’automatisation des décisions soulève en effet des questions de responsabilité : en cas d’erreur algorithmique (surdiagnostic, recommandation inadaptée), la responsabilité juridique de cette erreur reste floue. Le manque de transparence desdites boîtes noires algorithmiques compromet la confiance des utilisateurs, ce qui peut être dommageable pour l’engagement des agriculteurs dans les nouvelles technologies.
La FAO (Bureau de l’innovation) a porté ces réflexions sur l’IA pour l’agriculture au niveau mondial en initiant un dialogue en avril 2025. Une délégation INRAE faisait partie des 90 chercheurs, consultants, représentants de l’industrie du numérique, bailleurs et acteurs institutionnels réunis. Ces 3 jours d’échanges fructueux devraient prochainement déboucher sur une feuille de route.
 

Selon Isabelle Piot-Lepetit, chercheuse INRAE à l’UMR MoISA, l’adoption de l’IA varie selon les profils des agriculteurs que l’on peut catégoriser ainsi : les innovateurs, développant eux-mêmes des solutions, les suiveurs qui attendent que leurs collègues testent les innovations avant de les adopter, et les hésitants, qui manquent de temps, de formation et d’accompagnement. Il y a bien sûr aussi une question de coût de l’IA à prendre en compte. Paradoxalement, la technologie possède à la fois des entrées très démocratiques pour les petits producteurs et éleveurs, via le smartphone par exemple, comme elle peut laisser supposer que seules les grandes exploitations pourront supporter à l’avenir le coût élevé des infrastructures d’IA (capteurs, logiciels, formation).
Dans tous les types d’agricultures, l’accompagnement des exploitants vers l’IA semble déterminant.
Ainsi, le conseil en agriculture se retrouve au centre de ces nouveaux questionnements. « L’IA pourrait transformer le rôle des conseillers agricoles sans toutefois les remplacer. Au contraire, l’accès à de nombreuses données pourra aider à outiller les conseillers en connaissances, mais aussi à faire face à la désinformation croissante qui se diffuse parmi les agriculteurs », indique le chercheur INRAE Pierre Labarthe (UMR Agir), qui souligne pour le moment le côté prospectif de ces constatations et aussi le besoin de recherches empiriques pour mieux comprendre l’impact de l’IA sur les pratiques agricoles. Pour ces nouveaux usages technologiques, les living labs, laboratoires de recherche participatifs et innovants, ont un rôle important à jouer en impliquant agriculteurs, chercheurs, citoyens, entreprises et collectivités dans la co-création de solutions adaptées aux problématiques complexes du secteur agricole. Des initiatives comme Occitanum, porté par INRAE, qui cherche à mobiliser le numérique au service de la transition agroécologique en Occitanie, en sont une illustration.