Marché de lIA dans lagriculture Taille du Marché

Intelligence artificielle (IA) dans lanalyse du marché agricole

Le marché de lIA dans lindustrie agricole devrait passer de 2,08 milliards USD en 2024 à 5,76 milliards USD dici 2029, avec un TCAC de 22,55 % au cours de la période de prévision (2024-2029)

Le tracteur sans conducteur est une tendance sur le marché, car ces tracteurs peuvent se diriger automatiquement à l'aide d'une technologie basée sur le GPS, soulever des outils du sol, reconnaître les limites d'une ferme et être pilotés à distance à l'aide d'une tablette. Une flotte de petits tracteurs automatisés pourrait augmenter les revenus des agriculteurs de plus de 10 pour cent et réduire les coûts de main-d'œuvre agricole

• Maximiser le rendement des cultures à laide de techniques dapprentissage automatique est le moteur du marché. La sélection des espèces est un processus fastidieux de recherche de gènes spécifiques qui déterminent lefficacité de lutilisation de leau et des nutriments, ladaptation au changement climatique, la résistance aux maladies, la teneur en nutriments ou un meilleur goût. Lapprentissage automatique, en particulier les algorithmes dapprentissage profond, nécessite des décennies de données de terrain pour analyser les performances des cultures sous différents climats. Sur la base de ces données, on peut construire un modèle de probabilité pour prédire quels gènes contribueront le plus probablement à un trait bénéfique à une plante.
• Ladoption croissante de la technologie de reconnaissance faciale des bovins stimule le marché. En appliquant des mesures avancées, notamment des programmes de reconnaissance faciale des bovins et une classification d'images intégrée aux scores d'état corporel et aux habitudes alimentaires, les fermes laitières peuvent désormais surveiller individuellement tous les aspects comportementaux d'un groupe de bovins.
• L'utilisation accrue de véhicules aériens sans pilote (UAV) dans les exploitations agricoles stimule le marché, car l'utilisation de drones dans l'industrie agricole peut être utilisée pour la numérisation des champs de culture avec des capteurs d'imagerie multispectraux compacts, la création de cartes GPS via des caméras embarquées, le transport de charges utiles lourdes. et la surveillance du bétail avec des drones équipés de caméras thermiques, ce qui augmente la demande de drones.
• Cependant, le besoin de normalisation freine la croissance du marché car le besoin de normes de collecte et de partage de données est élevé. Lapprentissage automatique, lintelligence artificielle et la conception dalgorithmes avancés ont évolué rapidement, mais la collecte de données agricoles significatives et bien identifiées est loin derrière.
• Limpact global du COVID-19 sur le marché de lagriculture IA a été positif. La pandémie a agi comme un catalyseur de linnovation et de la transformation numérique dans le secteur, favorisant ladoption de solutions basées sur lIA pour accroître lefficacité, la productivité et la durabilité. La nécessité dune surveillance et dune gestion à distance a accéléré la numérisation des processus agricoles. Les outils basés sur lIA pour lanalyse des données, la modélisation prédictive et lagriculture intelligente sont devenus essentiels pour optimiser la production, réduire les déchets et garantir la sécurité alimentaire.