fr.wedoany.com Rapport : L'élevage bovin brésilien commence à utiliser l'imagerie satellite, l'intelligence artificielle et les données historiques pour remplacer l'observation visuelle traditionnelle dans la gestion des pâturages. La société JetBov a lancé la solution Monitoramento de Pasto Inteligente (Surveillance intelligente des pâturages), qui aide les producteurs à décider quand déplacer les bovins vers une nouvelle zone, où fertiliser et quelles clôtures doivent être restaurées, en suivant l'état des pâturages.
La base de données fondamentale de cette technologie est considérable. L'indice SmartNDVI est construit à partir de plus de 10 ans de données, impliquant plus de 14 millions de têtes de bétail et 3,5 millions de zones de pâturage. Selon les données de l'Institut brésilien de géographie et de statistique (IBGE), le Brésil comptait 238,2 millions de têtes de bétail en 2024, ce qui illustre l'ampleur considérable du travail quotidien de gestion des pâturages.
L'opération apparemment simple de déplacement des bovins entre les enclos détermine en réalité la quantité de fourrage utilisée, la durée de repos des pâturages et la vigueur de l'herbe tout au long du cycle. Un déplacement tardif peut entraîner un surpâturage, tandis qu'un déplacement précoce peut gaspiller le fourrage. Le système JetBov utilise la télédétection par satellite, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les données climatiques et les informations sur la végétation pour suivre l'état des pâturages, permettant aux producteurs de visualiser clairement l'état de chaque zone sur une carte et de déterminer quel enclos est en meilleur état, lequel a une vigueur réduite ou a besoin de repos.
Au cœur de cette solution se trouve l'indice SmartNDVI, un indicateur propriétaire de JetBov qui résume l'état des pâturages pour chaque zone ou enclos. Le système fournit deux lectures principales : une carte SmartNDVI montrant l'état de la zone, et un graphique historique permettant de comparer différentes périodes et d'identifier les signes de dégradation ou de récupération. Cet indice est basé sur l'indice NDVI traditionnel, qui mesure la vigueur de la végétation à travers la lumière réfléchie par les plantes. La NASA (Administration nationale de l'aéronautique et de l'espace des États-Unis) indique que les plantes saines réfléchissent généralement plus de lumière proche infrarouge et absorbent plus de lumière rouge, tandis que cette relation change lorsqu'elles sont stressées, en sécheresse ou en baisse de vigueur.
L'ampleur du problème souligne l'importance de cette technologie. Selon les données de MapBiomas, le Brésil comptait environ 155 millions d'hectares de pâturages en 2024, dont 21,6 % (soit 33,4 millions d'hectares) montraient des signes de faible vigueur. La surveillance des pâturages devient ainsi un outil nécessaire. Le système soutient les décisions concernant le déplacement des enclos, les cycles de repos, la fertilisation et l'identification des zones nécessitant une restauration, jouant un rôle dans la planification du fourrage, la capacité de charge et la gestion des zones de différents niveaux de vigueur.
Cette solution a attiré l'attention lors du salon Feicorte, qui s'est tenu en juin 2026 à Presidente Prudente. La Surveillance intelligente des pâturages combine l'intelligence artificielle, la télédétection et les données climatiques avec la gestion du fourrage, tout en bénéficiant du soutien financier de l'Agence brésilienne de financement de l'innovation et de la recherche (Finep) et en utilisant la plateforme AgroAPI de l'Institut d'agriculture numérique de l'Entreprise brésilienne de recherche agricole (Embrapa Agricultura Digital).
Malgré les progrès technologiques, le système ne mesure pas l'herbe comme une balance, mais estime l'état des pâturages sur la base d'images, de données climatiques, historiques et opérationnelles. L'USGS (Service géologique des États-Unis) souligne que le NDVI peut souffrir de saturation dans les végétations très denses et que le sol peut également influencer les lectures. Par conséquent, les données satellitaires doivent être interprétées en tenant compte de la réalité du terrain et des connaissances des éleveurs.
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