La technologie est en train de remodeler le monde et le secteur agricole ne fait pas exception. L'intelligence artificielle (IA) et l'analyse prédictive sont à l'avant-garde de cette transformation, fournissantconnaissancesprécieux qui favorisent une gestion plus efficace et durable. De plus, le commerce électronique devient un composant de plus en plus important de l'agrobrésilien. Il habilite un canal supplémentaire de vente et de relation entre les participants de la chaîne. En même temps, le commerce électronique facilite la collecte et l'analyse des données, ce qui peut améliorer la précision de la prévision de la demande.
Le Brésil est à l'avant-garde de la recherche et du développement technologique. Nous traversons la transition de l'Agriculture 4.0, axée sur les machines et les solutions technologiques, vers l'Agriculture 5.0. Cette nouvelle phase intègre la robotique,apprentissage automatiqueet l'IA aux systèmes de production agricole, en mettant l'accent sur la productivité et la durabilité.
Analyse prédictive
L'IA, avec sa capacité à traiter et analyser de grands volumes de données, est utilisée pour identifier des schémas et des relations qui auparavant étaient difficiles à détecter. Cela est particulièrement utile dans l'agro, où des facteurs tels que le climat, le sol et les pratiques agricoles peuvent avoir un impact significatif sur la production. En tant que sous-domaine de l'IA, l'analyse prédictive utilise des données historiques et des algorithmes d'apprentissage automatique, permettant d'anticiper la demande future et d'optimiser la production et la distribution.
Agtechs
Selon l'Embrapa (Entreprise Brésilienne de Recherche Agricole), plus de 2 000 agtechs brésiliennes (startups dédiées à l'agroalimentaire) stimulent le secteur avec des outils d'IoT (Internet des Objets) et d'IA. De plus, la valeur de l'investissement dans l'IA sur le marché mondial de l'agriculture, selon Statista, devrait atteindre environ 4,7 milliards de dollars américains d'ici 2028. C'est une transformation prometteuse pour le secteur.
Défis
La mise en œuvre réussie des technologies dans l'agro-industrie rencontre certains défis liés à la collecte et à l'analyse de grands volumes de données, ainsi qu'à la nécessité de développer des algorithmes d'apprentissage automatique appropriés et de garantir la sécurité des données.
Cependant, elles doivent façonner l'évolution de l'agro-industrie, en aidant les entreprises non seulement à prévoir la demande, mais aussi à optimiser la chaîne d'approvisionnement et à améliorer l'efficacité opérationnelle. De plus, ils peuvent contribuer à promouvoir la durabilité, en réduisant le gaspillage et en améliorant la sécurité et la qualité des aliments.
