Pas de capteurs, pas de récolte

Prof. Ruckelshausen, Agritechnica s'est tenu à Hanovre du 10 au 16 novembre. Déjà à l'approche du salon, on parlait beaucoup de Big Data, d'intelligence artificielle, de cloud computing et de technologie des capteurs dans le secteur agricole. Les agriculteurs auront-ils bientôt besoin d'un diplôme en informatique pour pouvoir rentrer la récolte ?

L'observation est correcte, mais la conclusion ne l'est pas. Si l'on regarde les innovations présentées à l'Agritechnica au cours des dix dernières années, le degré d'innovation s'est effectivement déplacé de plus en plus vers l'électronique, l'informatique et les systèmes de capteurs. Les machines de semis, de récolte et d'alimentation font l'objet d'une modernisation numérique. Elles sont mises en réseau et deviennent de plus en plus automatisées. En principe, la technologie agricole joue un rôle de pionnier pour d'autres industries de production. Par exemple, aujourd'hui, les applications industrielles sont souvent mises en réseau, mais les machines dans les usines de production ne se déplacent généralement pas. Dans l'agriculture, en revanche, les machines sont mobiles, même dans des conditions extérieures difficiles. Dans l'industrie automobile, la "conduite autonome" est une tendance majeure, mais dans l'agriculture, le travail autonome s'y ajoute. C'est un tout autre domaine. Les entreprises et les centres de recherche développent des machines de travail autonomes qui peuvent semer et récolter de manière indépendante. Mais un agriculteur a-t-il besoin d'un diplôme en informatique pour rentrer le maïs ? Non, tout comme un utilisateur de smartphone n'a pas besoin d'être un expert en algorithmes pour envoyer des messages WhatsApp. Car il s'agit de développer des systèmes conviviaux qui offrent de nombreux avantages dans le secteur agricole.

Assistons-nous donc à l'émergence de l'agriculture 4.0 ? Un secteur agricole mis à niveau numériquement avec des infrastructures intelligentes et en réseau ?

L'agriculture 4.0 existe déjà, et nous avons même une longueur d'avance sur l'industrie 4.0. En principe, des usines de production sur roues, mises en réseau et surtout mobiles, sont utilisées dans l'agriculture. C'est juste qu'une telle usine est appelée moissonneuse-batteuse, par exemple. Le défi consiste à rendre des processus de travail complexes plus économiques et écologiques grâce à des processus de transformation numérique. Les processus de travail mobiles dans les champs sont soumis à de nombreuses variables perturbatrices : pluie, tempête, neige, sol irrégulier, boueux ou sec. Ce sont d'énormes défis pour la robustesse des technologies utilisées.

Comme dans l'industrie automobile, il y a beaucoup de nouvelles start-ups dans le secteur agricole. À Agritechnica, un "Agrifuture Lab" distinct, où les jeunes entreprises peuvent présenter des innovations numériques, a été construit dans le pavillon 11.

"Le secteur est en mouvement. Ici, dans la région élargie autour d'Osnabrück, la Silicon Valley de l'ingénierie agricole, nous venons de fonder l'association "Agrotech-Valley" avec des entreprises d'ingénierie agricole, des institutions scientifiques, le développement des entreprises et des start-ups. Toutes les personnes impliquées ont le même objectif : rendre l'agriculture écologiquement, économiquement et socialement durable. On sent qu'il y a un réel sentiment de nouveau départ à la base. Les jeunes entrepreneurs et chercheurs apportent avec eux une énorme dose de créativité et de dynamisme. Les informaticiens et les experts en intelligence artificielle constatent que l'agriculture est un domaine passionnant pour les futurs défis de développement.

Il existe un vieux cliché de l'agriculteur qui déteste que des étrangers lui disent comment faire son travail et qui préfère tout faire de la même manière. "Un fermier ne mange pas ce qu'il ne connaît pas", comme on dit en Allemagne. Aujourd'hui, des informaticiens, ou des physiciens comme vous, proposent des machines robotisées qui décident elles-mêmes du moment où le blé doit être récolté. N'y a-t-il pas là deux mondes très différents qui s'affrontent ?

Oh, l'image de l'agriculteur qui déteste les conseils est un vieux cliché. Par exemple, l'université des sciences appliquées d'Osnabrück travaille avec de nombreuses entreprises agricoles, et nous sommes en contact avec des partenaires très, très ouverts d'esprit. Par exemple, nous testons des robots de terrain autonomes pour le désherbage, des machines autonomes pour l'alimentation dans les fermes et des technologies de capteurs innovantes pour les machines agricoles ou la culture des plantes. Les agriculteurs soutiennent la recherche et les essais sur le terrain nécessaires à la conception et au développement des futurs produits.

Vous êtes un physicien qui fait des recherches sur la technologie des capteurs. Quelle est l'importance de cette discipline pour l'agriculture ? Où les capteurs sont-ils utilisés ?

En fait, partout où des machines sont rendues plus intelligentes ou plus efficaces pour être utilisées dans un secteur agricole qui tend de plus en plus vers la durabilité. L'objectif est d'utiliser différents systèmes de capteurs afin d'obtenir une compréhension approfondie de chaque problème agricole majeur. À l'avenir, cela pourrait signifier : pas de capteurs, pas de récolte. Le champ n'est plus considéré et traité comme une unité. Les systèmes de capteurs optiques d'imagerie - tels que les scanners laser, les caméras stéréo et les systèmes hyperspectraux - ou les capteurs radar produisent des données brutes importantes qui peuvent être interprétées en fonction des propriétés du sol ou des caractéristiques des plantes. De cette manière, un champ peut être décomposé en fonction de la qualité des plantes individuelles : c'est déjà l'objet de la recherche. Les données des capteurs sont fusionnées avec d'autres données, telles que les données pédologiques ou météorologiques. Il existe déjà des solutions pratiques pour accéder aux différentes sources de données, comme la plateforme universelle de partage de données pour les agriculteurs, "agrirouter", qui est neutre vis-à-vis des fabricants. Les principaux défis consistent à interpréter les données fusionnées et les instructions d'action qui en découlent.

Par exemple ?

Si le rendement est plus faible dans une partie particulière du champ, la question se pose de savoir s'il faut appliquer plus ou moins d'engrais sur cette section pour potentiellement augmenter le rendement. Pour des instructions d'action à long terme, il faut disposer d'un large éventail de connaissances sur les plantes et le sol et savoir interpréter les dernières données des capteurs.

Lorsque les capteurs déterminent les conditions du sol et le degré de maturité des plantes, lorsqu'ils scannent le champ et connaissent chaque plante, lorsque, en fin de compte, ce sont des machines robotisées qui font le travail : L'agriculteur sur son tracteur devient-il un anachronisme ?

Certainement pas. Tout comme si vous utilisez une machine à laver, vous ne restez pas assis à la maison pendant des heures à la regarder. Un agriculteur a beaucoup de tâches importantes à accomplir si des machines autonomes travaillent dans les champs. Un degré élevé d'automatisation contribue à rendre l'agriculture plus durable. Les processus et méthodes utilisés dans la production végétale et l'élevage d'animaux offrent un potentiel d'améliorations écologiques et économiques en intégrant les connaissances et l'expérience des agriculteurs. La conception et le développement d'un capteur permettant de mesurer le taux d'humidité du maïs haché en est un exemple. Lorsque le taux d'humidité est de 60 à 80 %, l'identification automatique de cette valeur est très pertinente d'un point de vue commercial. La technologie à elle seule ne résout aucun problème, mais elle est souvent un excellent moyen d'aider à trouver une solution à ces problèmes.

Le tracteur est, au final, un véhicule auxiliaire qui tire principalement d'autres machines. Sera-t-il mis à la retraite si des robots de terrain autonomes prennent le relais ?

Une question fascinante. Car le tracteur lui-même est en fait une machine à but zéro. Un tracteur seul n'aide pratiquement personne - sauf l'entreprise qui le vend, et peut-être l'agriculteur, qui peut impressionner ses voisins avec une grosse machine. En dehors de cela, le tracteur ne vaut réellement quelque chose que lorsqu'il est lié, mécaniquement et numériquement, à un outil pour les processus agricoles. L'outil est la partie importante de l'unité, car il détermine le processus. Qu'il s'agisse de fertiliser, de ramasser le foin avec une remorque chargeuse ou de travailler le sol, le tracteur est un outil pour une machine qui effectue le travail réel. Cette approche est appelée Tractor Implement Management (TIM). Cela signifie que des outils intelligents pour le semis, la fertilisation ou la récolte sont mis en réseau avec le tracteur de sorte qu'ils deviennent une seule unité. Si, à l'avenir, les outils doivent fonctionner de manière autonome, c'est-à-dire si la fonction de tracteur est intégrée à l'outil autopiloté, le bon vieux tracteur deviendra superflu.

Bientôt, ce sera "So long, Tractor" ?

Pas nécessairement. Le tracteur est aussi une machine particulièrement flexible. Il n'a pas de domaine d'utilisation spécifique. Vous pouvez lui adjoindre diverses machines et donc des modules de traitement, ce qui fait du tracteur un outil précieux. En principe, cela en fait une plateforme porteuse flexible pour de nombreux processus différents. Nous ne pouvons pas dire pour l'instant où la voie du tracteur le mènera. Les tracteurs autonomes pourraient avoir un rôle à jouer, et nous y travaillons déjà.

Avec le BoniRob, vous avez développé un robot de terrain qui se passe de tracteur.

Notre BoniRob représente une possibilité pour les travaux futurs. Nous l'avons développé en collaboration avec Bosch et Amazone. Le BoniRob est une plate-forme de transport flexible qui fonctionne de manière autonome, sans conducteur. Sa conception est très flexible et différentes applications pour différentes fonctions peuvent être intégrées au milieu. Pour la culture, il existe un module qui étudie les caractéristiques des plantes. Un autre module mesure l'état du sol. Une autre application peut distinguer les mauvaises herbes des plantes cultivées et les contrôler mécaniquement à l'aide de capteurs d'images. C'est comme pour le tracteur : sans application - et j'entends par là des modules matériels intelligents - le BoniRob n'a aucune fonction. Mais il est idéal pour toutes sortes d'applications lorsqu'on lui ajoute quelque chose. L'agriculteur n'a alors pas besoin d'acheter un véhicule différent pour chaque travail.

Avec tout le respect que je vous dois, rien qu'en termes d'apparence, le BoniRob n'est pas beau. Agritechnica est traditionnellement un salon pour les grandes machines agricoles, les tracteurs géants et les puissantes moissonneuses-batteuses. Sommes-nous en train d'assister à l'extinction des dinosaures des grandes machines agricoles alors que des machines plus petites et plus flexibles sont de plus en plus utilisées ?

Je ne suis pas d'accord. À mes yeux, même les petits robots sont magnifiques (rires). Il est vrai que les tendances actuelles sont dominées par des machines XXL toujours plus grandes, mais les systèmes autonomes plus petits de la catégorie XXS constituent une stratégie alternative pour une agriculture durable. Lorsqu'il y a quelques grosses machines, la défaillance d'un système, par exemple une moissonneuse-batteuse, est un facteur de coût important. Lorsqu'il y a de nombreux petits systèmes, le risque économique est moindre. Il existe un potentiel supplémentaire en termes de solutions écologiques. Dans le cas des petits systèmes à faible coût, les questions sociales varient également dans le monde, d'autant que plus de 90 % des exploitations agricoles dans le monde ont une superficie inférieure à cinq hectares.

La disponibilité est une question clé. Par exemple, Continental développe également des capteurs de pneus pour l'agriculture qui signalent très tôt si un problème pourrait survenir au niveau de la pression d'air. Les pneus prendront-ils aussi un nouveau sens dans l'agriculture 4.0 ?

Bien sûr. "Maintenance prédictive" est un véritable mot-clé. Je ne veux pas me contenter de constater un problème lorsqu'il est trop tard. Les pneus jouent un rôle important à cet égard. Actuellement, si une moissonneuse-batteuse tombe en panne à cause d'un défaut de pneu dans l'étroite fenêtre de récolte, cela peut avoir de graves conséquences financières pour l'agriculteur, sans parler de l'aspect sécurité. Le fait que les pneus soient intégrés dans l'architecture numérique est une évolution positive. Par exemple, si, à l'avenir, un capteur de pneus fournit non seulement des données sur la pression des pneus, mais aussi sur le glissement dans le champ, ou sur le degré d'humidité du sol, alors d'importantes conclusions pourront être tirées. Complété par les données d'une application météo, un robot de terrain pourrait conclure qu'il s'enlisera probablement dans la boue. Il en résulte des instructions concrètes pour l'agriculteur. Il est également possible d'ajuster les pressions de gonflage des pneus de manière dynamique, d'un champ à l'autre. Cependant, un capteur de pneus n'est qu'un des nombreux composants des technologies d'agriculture de précision. Par exemple, je vois un grand potentiel dans les technologies 3D - y compris chez Continental.

Vous avez soulevé la question de la sécurité. Comment les machines à conduite autonome rendent-elles l'agriculture plus sûre ?

Dans un immense champ situé dans le grenier à blé nord-américain, il n'y a bien sûr pas de trafic public important : tout est question d'efficacité. Néanmoins, le risque d'accident diminue à mesure que les personnes manipulent moins de machines complexes. Et lors d'autres tâches, comme la récolte des pommes de terre, de nombreux employés se trouvent à proximité d'une machine à récolter. Par exemple, dans le cadre du projet de recherche "Agro-Safety", nous testons la sécurité des machines d'alimentation autonomes dans les exploitations agricoles. Ces tests sont axés sur la détection des personnes par des capteurs et sur l'arrêt immédiat de la machine en cas de danger. Le développement des systèmes autonomes s'accompagne - comme dans le secteur automobile - de l'introduction de systèmes hybrides, par exemple sous la forme d'ADAS pour la conduite et le travail autonomes. Cette autonomie dite adaptative inclut également les machines agricoles autonomes et non autonomes travaillant ensemble sur un champ.