Agriculture numérique : opportunités d’investissement et d’entrepreneuriat

Préface

Dans l’agriculture traditionnelle, la sélection, l’irrigation, la fertilisation, l’alimentation, la santé, le transport et la vente sont centrés sur l’humain, avec l’expérience pour guide. Résultat : faible efficacité, forte volatilité, qualité inégale. Les apports classiques ne suffisent plus ; il faut basculer la décision de l’humain vers la donnée et piloter précisément via l’agriculture numérique.

L’agriculture numérique est une brique de l’économie numérique. À l’ère 5G/IA, beaucoup pensent qu’elle entre en phase d’opportunité. États-Unis (Big Data R&D Plan), Royaume-Uni (Agritech Strategy), Allemagne (Agriculture 4.0) la placent en priorité. En Chine, la Stratégie Village Numérique, le Plan IA nouvelle génération et le Plan de développement de l’agriculture numérique (2019–2025) fixent des cibles chiffrées.

Indicateur	2018	2025	TCAC (%)	Type
Part de l’économie numérique dans la VA agricole	7,3	15	10,8	Cible
E-commerce agricole / total agricole (%)	9,8	15	5,5	Cible
Taux de pénétration internet rural (%)	38,4	70	10,5	Cible

Source : MARA, Plan de développement de l’agriculture numérique (2019–2025)

Économie numérique et structure industrielle

Popularisée par Being Digital (Negroponte, 1994) et l’initiative G20 Hangzhou (2016), l’économie numérique s’appuie sur les technologies, les réseaux et l’intégration à l’économie réelle, reconfigurant croissance et gouvernance.

Structure (progression tech/production) : fondation, cœur, application.

Fondation : systèmes (projets, instituts, incubateurs, investisseurs) et infrastructures (réseaux — large bande/NB/4G/5G ; semi — EDA ; logiciel — OS, langages, bases de données).

Cœur : industries des technologies/produits numériques (6 piliers) :

• Logiciel : logiciels, big data, cybersécurité, cloud, e-commerce, IA
• Semi-conducteurs : conception, fabrication
• Réseaux : internet, IoT, mobile, sans fil, satellite, navigation
• Électronique : ordinateurs, téléphones, maison connectée, équipements, électronique auto, wearables
• Contenu numérique : cinéma/TV, animation, romans en ligne, jeux
• Automatisation : capteurs, instruments, systèmes de contrôle, robots, logiciels industriels

Application : usage des technos/produits/méthodes numériques dans l’agriculture, l’industrie, les services.

Comment l’économie numérique porte la croissance

Basée sur les TIC, elle connecte produits et services via internet, permettant une gestion numérique des foyers, villes, États. En 2018, le numérique industriel US valait 1 500 Md$ ; l’économie numérique chinoise dépassait 31 000 Md RMB.

Année	Économie numérique (Md RMB)	% PIB
2018	31	33
2017	27,2	32
2016	22,6	30
2015	18,6	10

Source : MARA, Rapport sur le village numérique

Accenture : +10 % de numérisation → +0,5–0,62 % de PIB/hab. D’ici 2025, le numérique pourrait dépasser 50 % du PIB mondial.

Qu’est-ce que l’agriculture numérique ?

Smart/precision/facility/data agriculture partagent un socle : modèles intelligents issus d’expériences, collecte temps réel via capteurs, analyse/prédiction pour de meilleures décisions. L’agriculture numérique est la plus claire : données comme facteur de production, intégration internet/IoT/cloud/big data/IA/équipements intelligents avec l’agriculture moderne pour capter, décider, contrôler, doser précisément, personnaliser les services—augmenter l’efficience de chaîne et l’allocation des ressources.

Demain, les agriculteurs prédiront/préviendront les maladies, verront sol et culture quasi en temps réel, automatiseront irrigation/feeding. Capteurs plus petits, plus intelligents, moins chers ; réseaux plus capables et sûrs. L’avenir est à la connexion et aux données pour maximiser efficacité et rendement.

Économie numérique dans la Chine rurale

Infrastructures : Broadband China + service universel ont porté la fibre rurale à 96 % des villages et la 4G à 95 % fin 2018.

Internautes ruraux : 222 M (2018) ; pénétration 38,4 %, +3 pts.

Demande digitale : 290 k points info villageois, 625 k agents formés ; 71 M services publics, 222 M services de proximité ; e-commerce 178 Md RMB.

Données publiques : systèmes pour opérateurs, ressources, bio-ressources clés ; données chaîne complète pour produits critiques.

Végétal : plateforme nationale d’info agricole ; conseils enrichis ; plateforme admin pour données de plantation, diffusion technique, traçabilité des intrants.

Élevage : « Cloud élevage » et « Cloud laitier » ; traçabilité QR des médicaments ; identification animale et traçabilité épidémique.

Pêche : suivi dynamique, équipements digitaux pilotes, plateforme nationale de ressources génétiques.

Semences : China Seed Big Data Platform ; 2e base mondiale de germplasm ; plateforme IT « Golden Seed » pour sélection commerciale.

Équipement : opérations précises via Beidou ; surveillance « ciel-sol » ; gestion précise ; services publics. Plateforme/app « Farm Machinery Express » ; « Didi du machinisme » ; capteurs sur tracteurs/sous-soleuses ; 90 % de suivi numérisé pour subventions ; plateforme unifiée d’immatriculation ; formation en ligne aux réparations.

Transformation : bases de données sur qualité des produits transformés ; plateforme de veille/alerte.

Nouveaux opérateurs : registre national des fermes familiales (590 k) ; suivi de 6 800+ coopératives modèles.

E-commerce rural : Loi e-commerce (2019) favorise e-comm agricole et réduction de pauvreté. 2018 : 9,8 M entreprises rurales ; 1 370 Md RMB de ventes en ligne (+30,4 %) ; e-comm agricole 554,2 Md (9,8 % du commerce agricole).

E-gouvernement rural : innovation en assainissement, gouvernance, transparence des actifs/terres.

Services numériques : patrimoine immatériel, éducation en ligne, télémédecine, finance inclusive.

Opportunités et défis

L’agriculture numérique est la numérisation des facteurs biologiques/environnementaux, des processus et de la gouvernance—une révolution profonde. IoT/IA/Big Data/cloud changent production et vie, refaçonnent l’industrie et solidifient le consensus numérique. Des progrès existent, surtout e-comm, mais la contribution à la VA agricole reste faible.

Moteurs

Environnement : réchauffement et stress hydrique : d’ici 2050, soja/maïs pourraient perdre 18–23 % de rendement ; Afrique -15 à -30 % (2080–2100).

Demande : ONU : 9,1 Md d’habitants en 2050 ; +70 % de production alimentaire (hors biocarburant) ; céréales ~3 Md t, viande 470 Mt ; 80 % des gains via rendement/intensification, 20 % via terres.

Biocarburants : politiques pro-biocarburant dopent la demande en sucre/maïs/oléagineux, poussant les prix.

Efficience : la tech digitale réduit coûts et travail ; optimise semences/engrais/pesticides/main-d’œuvre ; réduit énergie/carburant ; équilibre temps/ressources pour max de rendement.

Freins

Marché fragmenté : solutions ponctuelles, difficile de scaler. Dans les pays en développement, peu de prestataires intégrés ; les agriculteurs achètent des outils isolés.

Tech immature : les retours R&D sont élevés mais l’investissement reste faible. Goulots tech/app, innovation faible, capteurs rares, robots/agri-machines peu adaptés.

Capex : transformer les fermes en écosystèmes digitaux efficaces exige de gros CAPEX. En Chine/Brésil/Inde, difficile à justifier. Le foncier (responsabilité contractuelle) décourage l’investissement long.

Données manquantes : la data est la base ; ressources naturelles et production sont peu renseignées. L’État doit pousser des normes de collecte/usage pour l’adoption.

Freins utilisateurs : 60 % + des agriculteurs citent faible couverture et coût comme obstacles majeurs ; aussi cycles de déploiement longs et limites de bande passante.

Opportunités

Smartphone + internet : plus d’agriculteurs utilisent smartphones pour l’info et le partage ; ressources multilingues diffusent les bonnes pratiques. Les sites des agences agricoles (ex. MARA) dépassent 3 M de clics/jour.

Partenariats public-privé : États/entreprises publiques veulent coopérer avec transformateurs, finance, restauration, e-comm, tech pour rendement, sécurité, efficience, marchés. Ces programmes apportent tech/gestion avancées et nouvelles recettes ; l’adoption large accélérera l’agri numérique.

Dépendance à la tech : connectivité (LPWA, Zigbee, Wi-Fi) et capteurs sans fil aident à planifier achats, stocks, semis, récolte.

Chaîne de valeur

Acteurs : fabricants d’équipements, opérateurs réseau, éditeurs d’apps, hébergement/analytique, connectivité sans fil, opérateurs mobiles, intégrateurs—ensemble pour pousser l’agri numérique. Capteurs collectent ; LPWA/mobile transmettent ; intégrateurs/solutions traitent et livrent via apps.

Applications commerciales

Agriculture de précision

IoT + TIC pour optimiser rendement et préserver les ressources ; données temps réel sur parcelle/sol/air pour concilier environnement et profit.

VRT

Contrôleurs à débit variable + équipements pour appliquer intrants à la bonne dose/heure/lieu.

Irrigation intelligente

Mesure humidité/sol/température/lumière pour calculer l’eau et améliorer l’efficience.

Drones

Santé des cultures, superficie, application variable, gestion du bétail ; surveillance low-cost et données riches.

Serres intelligentes

Surveillance temp./humidité/lumière/sol ; réactions automatiques pour maintenir le climat optimal avec peu d’intervention.

Suivi de récolte

Flux, humidité, rendement total ; aide à la décision ; réduit coûts et augmente production.

FMS

Données capteurs/traçage pour collecte/gestion ; stockées/analysées pour décisions complexes ; meilleures pratiques et modèles de livraison. Avantages : finances/production robustes ; meilleure couverture des risques météo/chocs.

Yunhe Zhilian (Hangzhou) construit des services centrés sur le producteur, fusionnant agri-tech et numérique : plans basés sur culture/insights, équilibre temps/ressources, baisse des coûts, montée en capacité.

• Plantation : réduire la dépendance à la main-d’œuvre via surveillance environnement, modèles de culture, contrôle précis ; IoT+IA pour planification/monitoring/opérations smart ; production différenciée.
• Gestion : big data + IA pour décisions « digitales »—prévisibles/ajustables, rendement/qualité en vue.

Surveillance des sols

Suivre/améliorer la qualité du sol ; prévenir érosion, compaction, salinisation, acidification, toxiques. Mesurer indicateurs physiques/chimiques/biologiques (texture, rétention, infiltration) pour réduire le risque.

Élevage de précision

Suivi temps réel de la reproduction, santé, comportement pour maximiser le profit ; décisions data-driven pour améliorer le troupeau.

Détection maladies/ravageurs

La surveillance/alerte précoce est clé. Le scoutisme classique est subjectif et lent. La tech moderne est cruciale pour capture, transmission, traitement des données.

Tech

Les réseaux de neurones (BP) résolvent des problèmes non linéaires. Couches entrée/cachée/sortie, poids pour le traitement distribué. Les facteurs physiques/environnementaux interagissent de façon non linéaire—les statistiques classiques peinent ; la capacité d’apprentissage/adaptation des NN convient.

Exemples : Jin Ran et al. (puceron du blé 1980–2006, BP) 96,09 % de précision (2007–2011). Klem (charançon du chou, météo/température sol) 97 %. Li Bo (PCA spectra + NN probabiliste) identification nématode/teigne du riz 95,65 %.

Limites

BP converge lentement ; dimension des couches cachées est ad hoc ; descente de gradient tombe dans les minima locaux—nécessite optimisations/combinaisons.

Exemples : Zhang Fangqun (PLS-GA-Elman) sur pyrale du maïs (1988–2013) : erreur relative 0,0661–0,1222 % sur 5 ans. Cao Zhiyong (PSO + NN hybride) sur brûlure du riz : erreur max <0,001.

Les NN peuvent se combiner avec des modèles : Yang Shuxiang (régression pas à pas + BP) pour aire/densité de la tordeuse du mélèze ; Wen Zhiyuan (logique floue + NN) pour ravageurs de l’orange ; Tan Wenxue (deep learning + momentum) pour alerte/diagnostic fruits ; NN multicanal pour virus de la mosaïque du concombre ; Kouakou (empreintes optiques + NN multicanal) pour virus du concombre.

Monsanto + DataRobot : reconnaissance d’images ravageurs/maladies avec 95,7 % de précision, plus rapide/précis que des experts. Resson : IA pour surveiller ravageurs/maladies et tendance. Yunhe Zhilian : UAV + multi-spectral + vision pour détecter ravageurs/santé des cultures—300 mu en 30 minutes, précision 95 %.

Sélection assistée par conception

La semence est stratégique. La sélection par conception fusionne génétique, bio-informatique, big data, IA ; la conception moléculaire est l’arène clé.

Tests génétiques + données de variation pour extraire rapidement des gènes de traits et prédire les phénotypes ; édition pour créer de nouveaux traits (résistance, rendement) ; IA pour concevoir des plans combinant des allèles supérieurs.

Robotique agricole

• Robot de greffe : pour pastèque/tomate, la greffe réduit les maladies mais exige main-d’œuvre et la réussite varie. Le TGR Institute (Japon) a créé un robot de greffe des cucurbitacées qui détecte les plants aptes, évite les défauts ; réussite 98 %.
• Robot de désherbage : les herbicides causent compaction/résistance. Vision pour segmenter sol/plante, séparer culture/mauvaise herbe, localiser et arracher en continu.
• Robot de récolte : cueillette manuelle coûteuse, pénurie en haute saison. Le robot fraise d’OCTINION (Belgique, plateforme Dribble) navigue en serre sans retrofit, juge la maturité par vision, cueille en 3 s—équivalent à un ouvrier chevronné.
• Tracteur autonome : Case a mis à niveau le Magnum T8 (2016) en autonome ; solo ou avec machines classiques ; radar/LiDAR/caméra pour obstacle ; planifie ; télécommande ; retour auto pour carburant/semences.
• Robot de semis : « Prospero » (David Dorhout, Iowa) utilise capteurs pour sol, algorithmes pour densité optimale, semis autonome ; plusieurs unités en essaim.
• Contrôle non destructif : contrôle qualité par vision sans abîmer : taille/forme/couleur pour classer.
• Usines végétales : IoT pour données de serre, big data + IA pour climat/nutriments—plus de rendement/qualité, moins de main-d’œuvre. Clé pour futures bases (ex. Mars).
• Élevage : Cainthus (Canada) analyse visage/corps des vaches pour émotion/santé. Connecterra (Pays-Bas) utilise wearables + capteurs fixes pour santé/œstrus.

Innovateurs

Nano Ganesh (Inde) : Water Pump Control 23—télécommande/alerte cellulaire pour pompes ; traite fluctuation de puissance, terrains durs, faune, danger, câblage exposé, chocs, érosion ; problème de coordination réservoir/source.

Bénéfices : 180 k m³ d’eau, 1080 MWh d’énergie, 180 m³ de carburant, 18 m³ de terrain économisés ; 720 k$ de main-d’œuvre/an.

Opérateurs colombiens : Telefónica/Movistar/Claro/Tigo pour suivi des bananeraies. Problèmes : inondations, oxygène du sol bas, humidité élevée, basse température.

Bénéfices : +15 % de rendement ; durabilité environnement/agricole améliorée ; meilleure traçabilité.

VinaFone (Vietnam) : Viettel/MobiFone/VinaFone acheminent les données capteurs sans fil → plateformes → cloud. Données pré-implémentation d’une pisciculture :

• Alevins : 2 000 kg ; récolte 6 mois : 30 000 kg ; 1,5 $/kg → 45 k$.

Bénéfices : mortalité -40–50 % ; récolte 42–45 k kg en 6 mois ; revenu 63–67,5 k$ ; économies 18–22,5 k$.

Telefónica (Espagne) : irrigation automatique via GPRS reliant vannes/compteurs/sondes sur >21 k ha—impossible à la main. Avec ABB, système d’irrigation à distance (PC + mobile) basé sur GPRS + compteurs distants.

Bénéfices : 47 hm³ d’eau économisés/an ; +25 % de profit ; -30 % de coût énergétique.

Références

1. CAICT : Livre blanc sur l’économie numérique, 2017
2. Fédération de l’économie numérique : Livre bleu, 2019
3. FAO : How to Feed the World in 2050, 2009
4. Huawei : The Connected Farm, 2017

Publié le: 20 nov. 2025 · Modifié le: 14 janv. 2026