Février 2026 – L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur agricole fait l’objet d’une initiative spécifique nommée Projet Gaia. Ce programme cherche à encourager l’adoption de ces technologies en organisant des événements pratiques et en favorisant le partage d’outils numériques communs.
David Joulin, co-fondateur et président de l’entreprise Ekylibre, détaille les actions menées et les perspectives pour les professionnels de la vente et du conseil agricole. L’objectif central affiché est d’utiliser l’IA pour libérer du temps aux équipes en automatisant certaines tâches administratives.
Des hackathons pour expérimenter des solutions concrètes
Une des actions principales du Projet Gaia consiste à organiser des sessions de travail intensif de 48 heures, appelées hackathons, lors de salons agricoles majeurs comme le Salon International de l’Agriculture (SIA) ou le Space. Pendant ces événements, des équipes pluridisciplinaires se concentrent sur des problèmes concrets remontés du terrain.
Le but est de développer des applications prototypes capables d’apporter une réponse à ces problématiques en s’appuyant sur des techniques d’intelligence artificielle. Les projets qui émergent de ces marathons de développement portent souvent sur l’automatisation de processus répétitifs ou la mise en forme de données non structurées.
Ces expérimentations rapides permettent d’évaluer le potentiel réel d’une application avant d’envisager un développement plus approfondi. Elles offrent aussi aux participants une première expérience pratique de ce que permet l’IA dans un cadre professionnel.
Un écosystème pour partager les outils et les connaissances
Le Projet Gaia ne se limite pas aux hackathons. Il s’appuie sur une association, OsFarm, qui fédère une collection de ressources logicielles et de données ouvertes (communs numériques) considérées comme utiles à l’ensemble de la filière agricole.
Il mobilise également un réseau de jeunes entreprises innovantes du secteur agricole. Une autre action d’envergure est le pilotage d’un « Grand Défi IA », mené en collaboration avec des instituts de recherche publics comme l’Inria et l’Inrae, ainsi qu’avec le ministère en charge de l’agriculture.
L’ambition de ce Grand Défi est de déployer à large échelle des solutions fondées sur l’exploitation des données agricoles. Les moyens pour y parvenir incluent l’organisation de rencontres informelles (« cafés IA »), le financement de projets naissants et, bien sûr, l’organisation de hackathons.
Surmonter les réticences et le déficit de familiarité avec le numérique
Selon David Joulin, le principal obstacle à l’adoption de l’IA dans le monde agricole reste un écart de maturité numérique par rapport à d’autres secteurs économiques. Le temps disponible pour se former à de nouveaux outils est souvent limité pour les agriculteurs et leurs conseillers.
Par ailleurs, certains processus de travail en place sont anciens et peu compatibles avec les usages permis par les technologies récentes. Cette distance entraîne parfois une certaine méfiance, alimentée par une connaissance superficielle de ce que recouvre l’intelligence artificielle.
Certains professionnels expriment même la crainte que ces outils ne finissent par remplacer des emplois. Cette appréhension tend à diminuer lorsque les intéressés perçoivent les bénéfices en termes d’organisation et les gains de temps que peut procurer une automatisation bien conçue.
Des freins plus techniques existent également. L’interopérabilité entre les différents logiciels utilisés dans une exploitation ou une coopérative n’est pas toujours garantie. Les règles encadrant l’usage des données et des outils d’IA au sein des organisations sont souvent absentes ou imprécises.
La question de la souveraineté sur les données est jugée essentielle. Des informations sensibles ou stratégiques sur les pratiques culturales, les rendements ou la gestion financière ne doivent pas, selon les promoteurs du projet, transiter via des assistants conversationnels publics dont le fonctionnement est opaque.
Des applications prometteuses pour le travail commercial et de conseil
Plusieurs usages pratiques de l’IA sont identifiés comme particulièrement adaptés pour les réseaux de technico-commerciaux et de conseillers agricoles. L’automatisation de flux de travail en fait partie.
Un exemple cité est celui d’un système capable de traiter un courriel envoyé par un agriculteur. Un agent logiciel pourrait extraire la demande, formuler une réponse préliminaire en interrogeant la base de connaissances interne de l’entreprise, et même proposer un lien vers un bon de commande ou un numéro de téléphone. Le rôle du conseiller humain se limiterait alors à relire et personnaliser cette réponse.
Pour éviter que de tels systèmes ne produisent des réponses inappropriées, il est possible d’intégrer des garde-fous numériques. Ces règles de contrôle, qui garantissent que les réponses restent dans un cadre défini, peuvent être ajoutées ou modifiées par des instructions en langage naturel, sans nécessiter de compétences en programmation.
D’autres applications envisageables concernent la synthèse de documents techniques volumineux, l’exploration de bases documentaires de plusieurs milliers de pages, ou la génération automatique de résumés de veille économique ou réglementaire à destination des clients.
L’utilisation professionnelle de ces technologies suppose néanmoins de recourir à des interfaces et à des modèles sécurisés, hébergés dans des environnements informatiques contrôlés, afin de préserver la confidentialité des données échangées.
Comment faire un premier pas vers l’IA pour une coopérative ou un conseiller
Pour un technico-commercial ou une structure coopérative qui souhaiterait découvrir ces outils sans être submergé, la participation à un hackathon est présentée comme une porte d’entrée intéressante. C’est l’occasion de voir concrètement ce qui peut être développé en un temps très court.
Les coopératives peuvent également solliciter l’accompagnement d’organismes spécialisés dans la montée en compétences numériques. Un programme nommé « IA Agri Boost » est mentionné à titre d’exemple. Il propose aux coopératives de la région Nouvelle-Aquitaine un parcours en trois phases : une première étape de découverte des concepts, une seconde de prise en main d’outils, et une troisième dédiée au développement d’applications adaptées aux besoins spécifiques de l’organisation.
Si les sujets liés à l’intelligence artificielle peuvent paraître techniques, à l’image de l’agriculture de précision elle-même, ils deviennent plus accessibles dès lors que l’on commence à manipuler des outils et à expérimenter sur des cas d’usage concrets, selon les promoteurs de ces initiatives.
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