Lorsque les capteurs d'humidité du sol déclenchent l'irrigation, les cultures sont souvent déjà en état de stress hydrique ; lorsque les agriculteurs appliquent des engrais selon un calendrier fixe, l'azote a peut-être déjà été lessivé par la pluie au-delà de la zone racinaire. Le modèle de « réponse par seuil » de l'agriculture intelligente traditionnelle est en train d'être complètement remodelé par un cadre algorithmique doté de capacités décisionnelles prospectives.
Une équipe de recherche conjointe de l'Université de Géorgie aux États-Unis et de l'Université nationale de Chosun en Corée du Sud a officiellement présenté AgriSmart dans un article publié en février 2026 dans Computer Communications. Il s'agit d'un cadre d'optimisation adaptative de l'eau et des engrais qui intègre profondément l'algorithme d'évolution différentielle, le modèle de culture DSSAT et les données en temps réel de l'Internet des objets. Les données empiriques sur le terrain montrent que, dans le scénario d'irrigation du soja, le système permet d'économiser 21,4 % d'eau tout en maintenant le rendement ; dans le scénario de gestion de l'azote pour le maïs, il permet d'augmenter le rendement de 20 % tout en réduisant l'utilisation d'engrais azotés de 32 %, brisant ainsi le paradigme agronomique traditionnel selon lequel « augmenter le rendement nécessite toujours plus d'engrais ».
I. Points saillants de l'innovation : trois nouveaux paradigmes bouleversent la logique décisionnelle traditionnelle
1. De la « réponse a posteriori » à « l'optimisation prospective » : introduction du contrôle prédictif par modèle dans les décisions agricoles
Les systèmes d'agriculture intelligente traditionnels basés sur l'IoT utilisent généralement une logique de déclenchement par seuil — l'irrigation est activée lorsque l'humidité du sol tombe en dessous d'une valeur prédéfinie. Ce mode semble automatisé, mais il s'agit en réalité d'une compensation passive d'un stress déjà survenu.
La percée fondamentale d'AgriSmart réside dans l'introduction du paradigme du contrôle prédictif par modèle. À chaque point de décision, le système ne se contente pas de lire les données actuelles des capteurs, mais utilise la période de croissance restante comme fenêtre d'optimisation pour générer un ensemble complet de stratégies d'application d'eau et d'engrais couvrant plusieurs semaines, voire plusieurs mois à venir, et estime leur effet cumulatif sur le rendement final. Cela fait de chaque irrigation et de chaque application d'engrais un choix rationnel après avoir « calculé la solution optimale pour l'ensemble du cycle ».
2. Algorithme d'évolution différentielle : trouver le chemin optimal parmi des dizaines de milliers de combinaisons de stratégies
Le rendement des cultures n'augmente pas de manière monotone avec les apports en eau et en engrais — un excès d'azote non seulement réduit le rendement, mais pollue également l'environnement ; le moment de l'irrigation a plus d'impact sur l'efficacité de l'utilisation de l'eau que la quantité totale irriguée. L'espace des solutions pour ce type de problèmes est vaste et non linéaire, ce que les règles empiriques traditionnelles ou les algorithmes d'optimisation simples ont du mal à gérer.
L'équipe de recherche a utilisé un algorithme d'évolution différentielle amélioré qui, à chaque cycle d'optimisation, génère une population initiale de stratégies. Grâce à des opérations évolutives telles que la mutation, le croisement et la sélection, un équilibre dynamique est maintenu entre l'exploration (essayer de nouvelles stratégies) et l'exploitation (conserver les stratégies efficaces), pour finalement converger vers une solution globalement optimale. La fonction de fitness est conçue comme « le rendement simulé par DSSAT moins le coût des ressources », unifiant ainsi les objectifs économiques et environnementaux dans un même objectif d'optimisation.
3. Horizon glissant ajustable : résoudre le dilemme « coût de calcul - fréquence de décision »
Le contrôle prédictif par modèle standard n'exécute que la première action de la séquence optimale à chaque instant de décision, puis ré-optimise immédiatement. Pour des scénarios d'application aussi différents que l'irrigation (pouvant être exécutée quotidiennement) et la fertilisation azotée (seulement 3 à 5 fois par cycle de culture), cela représente un gaspillage important de ressources de calcul.
AgriSmart introduit de manière innovante un mécanisme d'horizon glissant ajustable — pendant les phases où l'environnement est relativement stable et la fréquence de décision faible, il permet d'exécuter plusieurs actions optimisées en une fois, et ne déclenche une ré-optimisation qu'à l'approche des points de décision critiques. Cette conception réduit considérablement la charge de calcul, permettant au système de fonctionner en temps réel sur des dispositifs de calcul en périphérie, éliminant ainsi les obstacles liés à la puissance de calcul pour le déploiement sur le terrain.
II. Perspectives d'application : de la « démonstration » au « système d'exploitation agricole »
Validation empirique réalisée
Avec le soutien de sources de données météorologiques réelles telles que le Centre de météorologie agricole de l'Université du Kentucky et le projet NASA POWER, l'équipe de recherche a mené deux validations empiriques rigoureuses :
Optimisation de l'irrigation du soja (Ferme Spindletop, Kentucky) : Par rapport à l'irrigation déclenchée par seuil, AgriSmart a réduit la consommation d'eau d'irrigation de 21,4 % sans différence significative dans le rendement en grains. Le gain principal provient de l'identification précise des fenêtres critiques de besoin en eau, comme la floraison et la formation des gousses, et de l'exploitation complète de la réserve en eau du sol pendant les périodes non critiques.
Optimisation de la fertilisation azotée du maïs (Ferme de Florence, Caroline du Sud) : Par rapport au programme de fertilisation recommandé localement, la stratégie AgriSmart a augmenté le rendement du maïs d'environ 20 % tout en réduisant les apports d'engrais azotés de 32 %. L'algorithme d'optimisation a identifié que les pertes dues à un excès d'engrais de base étaient importantes, et que des applications fractionnées en petites quantités de la montaison à l'épiaison avaient une productivité marginale très élevée.
Trois grandes orientations d'application industrielle future
1. « Mise à niveau cérébrale » des équipements d'irrigation intelligente/fertilisation variable existants
AgriSmart est un cadre purement logiciel, ne nécessitant aucune modification matérielle. Les fermes déjà équipées de capteurs de sol, de pivots d'irrigation variables ou d'épandeurs d'engrais intelligents peuvent simplement intégrer l'algorithme de décision dans leur système de contrôle existant pour passer de l'« automatisation » à l'« intelligence ».
2. Outil d'adaptation dynamique face à l'incertitude climatique
Les pratiques culturales traditionnelles sont basées sur des conditions météorologiques historiques moyennes, tandis qu'AgriSmart intègre en temps réel les prévisions météorologiques de la saison et les données mesurées du sol. Il peut ajuster dynamiquement l'irrigation en cas de sécheresse ou de pluies prolongées, améliorant ainsi considérablement la stabilité des rendements.
3. Levier quantifiable pour l'agriculture régénératrice et la réduction des émissions de carbone
Une réduction de 32 % de l'azote signifie une baisse significative des émissions directes de protoxyde d'azote, et une économie d'eau de 21,4 % correspond à une réduction de la consommation d'énergie pour l'irrigation. AgriSmart offre une voie technique quantifiable et vérifiable pour la « performance environnementale » de l'agriculture régénératrice, et pourrait être intégré aux systèmes de mesure des crédits carbone agricoles.
III. Valeur industrielle : du « pilotage par l'expérience » au « pilotage par algorithme »
L'émergence du cadre AgriSmart marque une transition clé de l'agriculture de précision, passant de la « captation » à la « cognition ».
Au cours de la dernière décennie, l'IoT agricole a résolu le problème de la « visibilité » — l'humidité du sol, l'état des cultures, les facteurs météorologiques sont quantifiés en temps réel. Mais « voir » ne signifie pas « bien faire », et une grande quantité de données agricoles reste interprétée par l'expérience humaine après avoir été collectée. AgriSmart démontre qu'en couplant profondément un modèle de culture, un algorithme évolutif et un flux de données en temps réel, il est possible de générer de manière autonome des stratégies d'optimisation surpassant l'expertise humaine.
Il ne s'agit pas seulement d'une mise à niveau des outils technologiques, mais d'un transfert du pouvoir décisionnel en agriculture — passant de la dépendance à l'intuition d'un agronome individuel, à des systèmes algorithmiques reproductibles, vérifiables et capables d'évoluer continuellement.
Source : College of Environment, Civil, Agricultural, and Mechanical Engineering, Université de Géorgie, États-Unis ; Département de génie industriel, Université nationale de Chosun, Corée du Sud ; Titre : AgriSmart: An IoT-enabled framework for agricultural resource optimization ; Publié dans : Computer Communications (Elsevier), Volume 248, 108416 (février 2026)
