L'Intelligence Artificielle (IA) et la robotique gagnent du terrain dans de nombreux domaines, dont l'agriculture. Les robots agricoles offrent des solutions prometteuses face aux enjeux mondiaux actuels, notamment pour accompagner la transition vers une agriculture plus durable et écologique.
Ces robots peuvent notamment assurer le désherbage mécanique, permettant de réduire voire d'éliminer l'usage d'herbicides chimiques. Un atout considérable pour compenser la fréquence d'intervention plus élevée qu'exigent les méthodes mécaniques par rapport aux traitements chimiques traditionnels.
Pour être efficaces sur le terrain, ces machines doivent disposer non seulement d'actionneurs pour les tâches physiques, mais aussi de systèmes de perception sophistiqués pour comprendre leur environnement — qu'il s'agisse de repérer les mauvaises herbes dans le sol ou de reconnaître les fruits à récolter.
Malgré les avancées impressionnantes de l'IA dans l'analyse de données complexes, une question fondamentale persiste : ces systèmes sont-ils réellement à la hauteur face à la diversité et l'imprévisibilité des environnements agricoles ? Et surtout, dans quelle mesure peuvent-ils s'adapter à différentes conditions, cultures et régions ?
