Comment éviter que l’agriculture ne devienne « la grande oubliée » de l’IA

« Bâtir une déclinaison sectorielle agricole et agroalimentaire » de la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle (IA) : Tel est l’objectif fixé par le Conseil général de l’alimentation, de l’agriculture et des espaces ruraux (CGAAER) dans un rapport publié le 26 janvier 2026. Commandé par le ministère de l’Agriculture, le document entend montrer comment l’IA pourrait développer des outils souverains, « en soutien à la performance des exploitations agricoles, tant économique que sociale et environnementale ».

Définir une stratégie sectorielle

Le rapport préconise en premier lieu la définition d’une stratégie nationale dédiée à l’IA agricole et alimentaire, conçue comme une déclinaison de la stratégie gouvernementale globale sur l’IA. Pour cela, il serait nécessaire de fédérer les acteurs de la recherche, les usagers, les entreprises et les producteurs afin d’assurer « une gouvernance collective » du plan. Selon les auteurs, un « accord-cadre sectoriel » pourrait venir concrétiser la stratégie.

Dans cette logique, le rapport s’attarde tout particulièrement sur la recherche fondamentale en IA, estimant que l’agriculture ne peut en être « la grande oubliée ». Il appelle ainsi à « intégrer formellement les établissements d’enseignement supérieur agricole dans les neuf clusters IA nationaux », ces pôles d’excellence déjà labellisés par l’État, notamment ceux du Grand Est, de Toulouse, et de Paris Sorbonne qui disposent d’un environnement favorable.

Favoriser l’innovation en « libérant » les données

Sans données abondantes et fiables, les modèles d’IA ne peuvent être entraînés efficacement pour les spécificités du modèle agricole français. Le rapport recommande donc « une mise en ligne maîtrisée des données publiques dans tous les services du ministère de l’Agriculture, de ses délégataires et de ses opérateurs ». Ces données devront être publiées en priorité sur data.gouv.fr.

Pour davantage de transparence, « cette mise à disposition doit devenir un indicateur de performance pour les services de l’État et ses opérateurs, incluant la création d’interfaces de programmation (API) pour faciliter l’usage par les développeurs de solutions », renchérit le Conseil.

Accélérer le passage du laboratoire aux champs

Afin de soutenir la création de start-up technologiques et de favoriser leur passage à l’échelle, les auteurs du rapport appellent au lancement d’un « Grand Ddéfi IA pour l’agriculture ». Ce dispositif accompagnerait en priorité les entreprises porteuses de solutions pour l’aide à la décision face au changement climatique, la simplification administrative ou encore l’optimisation des agroéquipements.

Ce Grand Défi devrait calquer sa gouvernance et son fonctionnement « sur le modèle des projets du Plan d’action stratégique pour l’anticipation du potentiel retrait européen des substances actives et le développement de techniques alternatives pour la protection des cultures (Parsada) », affirme le Conseil. Il impliquerait ainsi en priorité les chambres d’agriculture, les instituts techniques agricoles et les coopératives.

Former les agriculteurs de tous les territoires

L’autre défi d’une stratégie nationale réside dans son déploiement à l’échelle locale. Afin d’assurer l’accessibilité et l’appropriation des nouveaux outils par tous, le rapport préconise de s’appuyer sur un réseau de communautés locales adossées aux établissements d’enseignement agricole. Par ailleurs, l’État est appelé à investir fortement sur la formation initiale et continue, visant à la fois les futurs exploitants et les 17 000 conseillers agricoles français.

Entre autres suggestions, le Conseil propose la mise en place de formats attractifs, comme « l’organisation d’au moins un « Café IA » par établissement d’enseignement agricole d’ici deux ans, pour susciter l’intérêt des jeunes générations ».