L'intelligence artificielle : une révolution à maîtriser
Loin d’être un concept récent, l’intelligence artificielle trouve aujourd’hui une résonance particulière portée par un saut technologique et une explosion des données disponibles. Ces progrès ont propulsé l’IA au cœur de nombreux secteurs, y compris celui de l’élevage dont elle pourrait améliorer significativement les pratiques et les résultats. Mais il convient de se garder de toute euphorie, de démystifier l’IA et d’ne comprendre les limites. En élevage, l’IA est certes déjà utilisée pour développer des outils auxiliaires destinés aux éleveurs, conseillers ou chercheurs mais son intégration doit être réfléchie et alignée sur les besoins spécifiques du secteur afin d’en maximiser les bénéfices sans en surévaluer les capacités. Face à ce défi, le monde de l’élevage a un atout souvent insoupçonné : une expérience enviable dans le recueil de données couvrant des domaines très variés, zootechnie, production, sélection, la génétique, la santé, l’éthologie, etc. sans être en reste dans le développement de certaines applications. L’élevage est en effet un secteur prometteur pour une profession en plein essor : celle de datascientist et de développeur. Mais tout reste loin d’être tant les potentialités sont loin d’avoir été explorées, et notamment celles issues du machine learning ou du deep learning, cette capacité qu’on les calculateurs les plus puissants de faire émerger des constantes et des significations inaccessibles à l’appréhension humaine. L’élevage doit donc continuer à intégrer ces outils de manière réfléchie, en s’assurant que les innovations technologiques répondent réellement aux besoins des éleveurs et contribuent à une agriculture durable et efficace.
Sommaire
L’intelligence artificielle : le nouvel oracle
Omniprésente dans le débat public et les rencontres professionnelles, l’intelligence artificielle interroge les fonctionnalités de la vie courante et professionnelle et s’empare de plus en plus des processus d’élaboration et de décision…
Maîtriser la voracité de l’IA en matière de données
Le carburant des systèmes d’IA, ce sont les données dont ils se nourrissent. Et ils en ont besoin de beaucoup. Mais « beaucoup » ne suffit pas. Un peu comme une matière première, une donnée nécessite ensuite ce que l’on pourrait appeler un processus de raffinage…
« deep learning » : dans les couches profondes de l’acquisition
Le « deep learning » ou apprentissage profond constitue la version la plus performante de l’apprentissage par la machine en fonctionnant selon un agencement de connections s’inspirant de la structure neuronale humaine.
Et si l’éleveur utilisait ses oreilles ?
Il n’y a pas que la biologie pour percer les secrets des animaux. Trop souvent oubliée, cette vibration d’ordre mécanique qu’on appelle le son revêt un intérêt certains dès lors qu’il est possible d’en établir des registres interprétables.