Intelligence artificielle : un levier stratégique pour transformer l’agriculture française 

Il fut un temps où l’intelligence artificielle (IA) dans l’agriculture relevait presque de la science-fiction. Aujourd’hui, elle commence à changer le quotidien des exploitations, comme le montre le rapport du CGAAER publié fin 2025. Mais attention : si les opportunités sont réelles, leur concrétisation ne sera pas automatique. 

Des outils qui montent en puissance… mais pas pour tous  

Entre les robots désherbeurs, les capteurs connectés qui analysent la santé des sols en temps réel, ou les algorithmes prédisant les rendements, les exemples ne manquent pas. Certains agriculteurs, comme ceux des grandes cultures ou de l’élevage laitier, en tirent déjà parti grâce à des données bien organisées. En revanche, pour les producteurs de fruits, les éleveurs de bovins viande ou les petites filières, l’accès à ces technologies reste compliqué. Le marché est en effervescence, avec des startups qui fleurissent et des coopératives qui s’y mettent, mais tout cela reste encore un peu artisanal.

Le nerf de la guerre : les données et les compétences  

La réussite de l’IA agricole repose d’abord sur l’accès aux données. Le rapport insiste particulièrement sur ce point : sans données fiables, abondantes et adaptées aux réalités françaises, le risque est grand de voir se développer des solutions importées, conçues ailleurs et peu adaptées aux spécificités de notre agriculture. Un enjeu qui touche directement à notre souveraineté alimentaire et à la compétitivité de nos filières. 

Les compétences constituent un autre défi majeur. L’appropriation de ces technologies par les agriculteurs, les conseillers et l’ensemble des acteurs suppose un effort massif de formation, tant initiale que continue. Sans cette acculturation progressive, sans accompagnement de proximité, les outils risquent de rester sous-utilisés, voire d’être rejetés. 

Enfin, le rapport souligne la nécessité d’une vision stratégique claire. La France dispose d’atouts solides – recherche de haut niveau, tissu de startups innovantes, réseaux de formation et d’expérimentation reconnus. Pourtant, le secteur agricole et agroalimentaire reste encore en marge des grandes politiques nationales dédiées à l’IA. 

Six idées pour avancer  

Face à ces constats, le CGAAER formule six recommandations : 

1. pensée comme une déclinaison sectorielle de la stratégie gouvernementale. L’objectif est de porter une vision claire, collective et centrée sur les femmes et les hommes du secteur. 

2. Mettre à disposition des données publiques agricoles sur la plateforme data.gouv.fr, avec les API nécessaires, et en faire un indicateur de performance de l’action publique. 

3. Intégrer pleinement l’agriculture et l’agroalimentaire dans les grands clusters nationaux d’IA, en y associant les établissements d’enseignement supérieur agricole, agronomique et vétérinaire. Cette approche vise à renforcer les liens entre recherche, formation et innovation. 

4. Lancer un « Grand Défi IA pour l’Agriculture », destiné à accélérer la maturation et le passage à l’échelle de solutions concrètes, interopérables et ergonomiques. Les priorités identifiées concernent l’aide à la décision conciliant performance économique et environnementale, la simplification administrative et l’agroéquipement. 

5. Territorialiser le déploiement de l’IA en s’appuyant sur des communautés locales, notamment via les EPLEFPA, en lien avec des dispositifs existants comme les Digifermes ou les Mobilabs. L’objectif est d’accompagner concrètement les agriculteurs et de produire du conseil sur les enjeux de responsabilité et de gouvernance des données. 

6. Mobiliser l’ensemble des leviers pédagogiques et financiers disponibles. Le rapport suggère notamment de développer des formats attractifs, comme les « Cafés IA », pour susciter l’intérêt des jeunes générations appelées à reprendre les exploitations.