IA agricole : quels leviers de financement pour accélérer l’innovation dans les filières agricoles ?

L’intelligence artificielle transforme les pratiques agricoles, de la recherche variétale à l’aide à la décision sur le terrain. Mais pour passer du prototype au déploiement opérationnel, ces innovations nécessitent des investissements conséquents. Cependant des leviers de financement existent, qu’ils soient directs ou indirects, pour financer ces projets et accélérer l’adoption de l’IA tout au long de la chaîne de valeur agricole. Retour sur les enseignements du webinaire dédié aux usages, aux limites et aux opportunités de financement de l’IA en agriculture. 

L’intelligence artificielle (IA) se révèle aujourd’hui comme un outil structurant pour répondre aux grands défis de l’agriculture : adaptation au changement climatique, optimisation des intrants, amélioration du bienêtre animal, performance économique et transition agroécologique. 

Lors de ce webinaire, experts du financement de l’innovation, acteurs de terrain et chercheurs ont partagé une vision concrète des usages de l’IA dans les filières agricoles, tout en mettant en lumière un enjeu clé : le financement de ces projets via le Crédit d’Impôt Recherche (CIR) agricole et les autres dispositifs publics. 

IA agricole : de quoi parlons-nous exactement ? 

Dans les projets agricoles, le machine learning est aujourd’hui au cœur de nombreux travaux de R&D, constituant un socle technologique majeur pour le développement de solutions innovantes. 

Le webinaire a mis en évidence de nombreux travaux de recherche et développement s’inscrivant dans des démarches de recherche et développement structurées, dès lors qu’ils répondent aux critères de nouveauté, d’incertitude scientifique et de démarche expérimentale, et pouvant à ce titre mobiliser différents dispositifs de financement public de la R&D et de l’innovation comme par exemple, le Crédit d’Impôt Recherche appliquée à la filière agricole. 

1. Recherche amont et sélection variétale 

Des techniques comme le phénotypage à haut débit, couplées à l’IA, permettent aujourd’hui de traiter des milliers de plantes par jour. Ces travaux relèvent pleinement de la recherche expérimentale et s’inscrivent dans des démarches de R&D structurées.

2. Développement de produits phytosanitaires et de biocontrôle 

Aujourd’hui, de plus en plus d’acteur de la recherche en formulation et développement de nouveaux intrants utilisent l’IA pour :

Ces approches permettent de passer d’une logique empirique à une conception ciblée, et répondant à des problématiques scientifiques qui peuvent faire l’objet d’aide au financement. 

Au-delà de la recherche amont, l’IA irrigue toute la chaîne de valeur agricole.

Agriculture de précision 

Dans le cadre des évolutions des pratiques culturales, les outils d’IA sont une pièce essentielle au déploiement d’une agriculture de précision. Ainsi, la surveillance automatisée via satellite, drone, caméras ou capteurs couplés à l’IA permet une analyse en temps réel de l’état des plantes et un ajustement en dynamique des intrants.

Lorsque ces solutions nécessitent des développements spécifiques, des phases de tests, d’adaptation ou d’optimisation algorithmique, les dépenses associées peuvent être prises en compte dans différents dispositifs de financement de l’innovation, en fonction du niveau de maturité des projets. 

Robotique agricole 

Les  robots agricoles pilotés par IA permettent aujourd’hui la réalisation de nombreuses tâches en production : la récolte sélective, le désherbage ciblé et l’automatisation des tâches répétitives. Ceci permet in fine de réduire le travail en champs.  

Ces projets combinant matériel et logiciel présentent souvent une forte intensité R&D, ouvrant droit à des financements publics. 

Dans ces projets, l’IA n’automatise pas la décision, mais complémente l’expertise humaine. 

Le message fort du webinaire est clair : le financement de l’innovation ne repose pas sur un dispositif unique. Il s’inscrit dans une logique de complémentarité entre les différents leviers disponibles, à mobiliser en fonction du niveau de maturité des projets et des objectifs poursuivis. Comprendre les mécanismes propres à chaque guichet de financement et les anticiper est un facteur clé pour sécuriser et accélérer les projets de R&D et d’innovation.  

Anticiper ces leviers, structurer la démarche scientifique et sécuriser la justification technique sont des facteurs clés de succès. 

L’IA doit rester un outil au service de la performance agronomique et environnementale, et non une fin en soi. 

 L’intelligence artificielle transforme profondément l’agriculture, de la recherche amont jusqu’à la transformation agroalimentaire. Ces innovations reposent sur des travaux de R&D complexes, souvent susceptibles de s’inscrire dans des dispositifs de financement public de la R&D, sous réserve d’une structuration et d’une justification adaptées, à condition d’être correctement structurés et documentés.

Un accompagnement expert permet de transformer ces projets technologiques en leviers durables de compétitivité et de transition. 

Article issu du replay du webinaire « Financer et déployer l’IA agricole : comprendre les usages, les limites et les aides disponibles », coorganisé par Ayming et Agri SudOuest Innovation.