Récolter trop tôt, c’est vendre des fruits qui n’ont pas atteint leur potentiel. Trop tard, c’est risquer de perdre une partie de la production. Entre les deux, les arboriculteurs et les producteurs de petits fruits doivent aussi réserver à l’avance leurs saisonniers et composer avec une météo de plus en plus imprévisible. C’est sur ce casse-tête que misent plusieurs jeunes entreprises, qui proposent des modèles d’intelligence artificielle capables d’estimer les volumes et de prévoir la date idéale de cueillette.
Des caméras sur les tracteurs, des drones au-dessus des rangs
Dans l’État de Washington, Okanagan Specialty Fruits exploite environ 500 hectares de pommiers dont les fruits finissent en tranches pour la restauration collective. L’an dernier, le premier jour de récolte a dû être interrompu dès 10 heures du matin : il faisait près de 38 °C, une chaleur jugée dangereuse pour les cueilleurs. Son responsable, Joel Carter, explique que savoir quand le fruit sera mûr ne suffit pas : il faut aussi connaître la durée de la fenêtre de cueillette. L’entreprise teste les caméras de la société canadienne Vivid Machines, fixées sur les tracteurs, dont l’IA repère bourgeons, fleurs et fruits pour en déduire rendement et date de récolte. Selon lui, la qualité des prévisions dépend surtout de l’historique propre à chaque exploitation.
Pour une pomme Granny Smith, la fenêtre dure environ trois semaines. Pour la fraise, elle se compte en jours, et une parcelle non ramassée à temps peut vite être perdue à cause des maladies. Au Royaume-Uni, FruitCast analyse des images prises par drone, par smartphone ou par des caméras embarquées pour prévoir les volumes de fraises, framboises, mûres, myrtilles et tomates, et vise le raisin l’an prochain. L’entreprise affirme que ses prévisions s’écartent de moins de 10 % du volume réellement cueilli à une semaine, et de 17 % à trois semaines. Un de ses clients, le producteur écossais Angus Soft Fruits, estime toutefois que l’outil n’est pas encore « une solution aboutie ».
Des ondes radio pour mesurer le sucre
La recherche explore d’autres pistes. À Princeton, l’équipe de Yasaman Ghasempour a mis au point un détecteur de maturité utilisant des ondes millimétriques, qui pénètrent plus profondément dans le fruit que l’infrarouge des réfractomètres classiques et réagissent à l’eau et au sucre. D’autres universitaires américains comptent automatiquement les myrtilles sur des photos, ou utilisent des drones d’une centaine de dollars.
Reste la question de l’adoption : les producteurs doivent avoir confiance dans ces modèles, et certains hésitent à confier leurs données d’irrigation ou de fertilisation à des tiers. Pour l’association américaine Western Growers, ces prévisions sont surtout un outil d’optimisation, la décision finale de lancer la récolte restant entre les mains des agriculteurs.
Image : Joey Razon for the Philippine News Agency, Public domain, via Wikimedia Commons
