Les progrès récents en matière d'apprentissage automatique contribueront à optimiser le matériel de récolte et à améliorer l'efficacité des exploitations agricoles.

L'amélioration de l'efficacité des récoltes peut avoir des retombées positives sur l'ensemble de la chaîne de valeur, générant des avantages du champ à l'assiette. Afin d'améliorer les équipements de récolte modernes pour accroître l'efficacité des opérateurs et réduire la demande de main-d'œuvre, MacDon collabore avec l'Université du Manitoba à un nouveau projet de Protein Industries Canada qui accélérera le développement et le déploiement de technologies d'automatisation pour le secteur agricole canadien.

« L’IA et l’apprentissage automatique ont le potentiel de devenir un élément fondamental de l’initiative canadienne « Produire ici », contribuant ainsi à renforcer l’économie et la chaîne d’approvisionnement alimentaire du pays, a déclaré Tyler Groeneveld, PDG de Protein Industries Canada. En développant l’utilisation de ces technologies à la ferme, notre secteur de la production alimentaire et de l’agriculture à valeur ajoutée peut devenir plus efficace, plus durable et plus productif, ce qui favorisera une économie canadienne plus forte et ouvrira de nouvelles perspectives sur le marché mondial des aliments et des ingrédients. »

Tout au long du projet, MacDon et l'Université du Manitoba créeront des ensembles de données synthétiques reproduisant les conditions de terrain, ce qui permettra d'accélérer le développement, l'itération et la mise à l'épreuve des modèles sans avoir recours à la collecte de données saisonnières sur le terrain. L'utilisation de ces données synthétiques aidera les partenaires à réduire les délais traditionnels de développement des modèles, leur donnant ainsi la possibilité de les mettre plus rapidement à la disposition des agriculteurs canadiens.

Ceci, combiné au potentiel de cette technologie pour former des modèles d'apprentissage automatique dans les machines agricoles, contribuera à améliorer la productivité agricole, à réduire la charge de travail des opérateurs et à améliorer leur efficacité, ce qui permettra de créer un secteur de la production alimentaire et de l'agriculture à valeur ajoutée plus compétitif au Canada.

« L’apprentissage automatique (AA) offre de nombreuses applications potentielles en agriculture. Cependant, un défi majeur réside dans la collecte de données suffisantes pour appréhender la variabilité entre les exploitations. Grâce à ce projet, MacDon améliorera ses méthodes actuelles d’application de l’AA, tout en découvrant de nouvelles utilisations de cette technologie et en accélérant son intégration à nos gammes de produits. MacDon travaillera directement avec les producteurs et les entreprises de récolte à façon dans les conditions réelles les plus difficiles afin d’évaluer l’efficacité de ces approches et d’optimiser la valeur ajoutée pour nos clients », a déclaré Ryan Georgison, responsable de l’ingénierie R&D chez MacDon.

Grâce à l’amélioration des technologies d’intelligence artificielle et au développement de nouvelles possibilités en matière de données synthétiques et d’apprentissage automatique, les partenaires MacDon et l’Université du Manitoba contribuent à renforcer l’écosystème d’innovation et la chaîne d’approvisionnement alimentaire du Canada. Un montant total de 400 000 $ a été alloué au projet, dont 180 000 $ par Protein Industries Canada et le reste financé conjointement par les partenaires. Le volet intelligence artificielle de Protein Industries Canada est financé dans le cadre de la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle (SPCIA), par laquelle le gouvernement du Canada investit pour favoriser l’adoption de l’intelligence artificielle dans l’ensemble de l’économie et de la société canadiennes.