AI dans la précision Part du marché agricole, Taille, Tendance 2025-2035

---

Les tendances AI dans l'agriculture de précision Marché dans les années à venir ?

L'IA dans le marché de l'agriculture de précision a représenté 842,74 millions de dollars en 2024 et 946,99 millions de dollars en 2025 devraient atteindre 3039 dollars. 82 millions d'ici 2035, en croissance d'environ 12,37 % entre 2025 et 2035. L'IA sur le marché de l'agriculture de précision signifie la combinaison de la technologie entraînée par l'intelligence artificielle dans le contexte des applications agricoles contemporaines. Améliorer les performances des cultures, réduire la consommation de ressources et améliorer les parcours agricoles. Grâce à l'application de l'apprentissage automatique, de la vision informatique et de l'analyse des données à l'aide d'outils alimentés par l'IA, les agriculteurs peuvent prendre des décisions fondées sur des données dans le domaine de la plantation, de l'irrigation, de la fertilisation et de la lutte antiparasitaire. Ces technologies utilisent des données en temps réel fournies par des capteurs et l'utilisation de drones et d'images satellitaires pour analyser la santé des sols, les conditions météorologiques et les performances des cultures. Cela vise à les rendre plus efficaces, plus rentables et plus écologiques à long terme. Le marché connaît actuellement une expansion rapide puisque le monde exige des solutions agricoles durables.

Que disent les experts de l'industrie AI dans l'agriculture de précision tendances du marché?

Les systèmes d'AI dans l'agriculture de précision peuvent réduire l'utilisation de l'eau de 20 à 60 %, fournir des nutriments directement dans les zones de racines et stimuler la rentabilité en optimisant l'irrigation et les engrais. Les aperçus proviennent des déploiements IoT+AI dans le monde réel. (en milliers de dollars)

• Muhammad Yamin, Faculté, Ingénierie agricole et technologie, Université d'agriculture Faisalabad

Quels segments et géographies le rapport analyse-t-il?

Quels sont les principaux facteurs et défis qui déterminent la AI dans l'agriculture de précision Le marché ?

L'IA améliore-t-elle les rendements des cultures grâce à des décisions avancées fondées sur les données?

L'IA joue un rôle important dans l'augmentation de la production des cultures en utilisant des décisions de données sophistiquées dans l'agriculture de précision. En utilisant de grands volumes de données recueillies par des capteurs de sol, des prévisions météorologiques, des images satellitaires et la gestion de la santé des cultures, l'IA permet aux agriculteurs d'irriter, de féconder et de traiter les cultures touchées par les maladies ou les ravageurs avec la plus grande précision. Dans une étude scientifique du Département de l'agriculture des États-Unis (USDA) publiée en 2020 sur le terrain, l'utilisation de techniques agricoles de précision basées sur l'IA permet d'améliorer la productivité des terres jusqu'à 15% par rapport aux mécanismes conventionnels.

Une étude de l'Université d'État de l'Iowa a révélé que les algorithmes d'IA étaient en mesure d'éliminer 20% des engrais et de générer des économies et des avantages environnementaux positifs sans réduire le rendement. Ces informations, fondées sur des données, permettent aux agriculteurs de prendre des décisions adaptées et adaptées à leur situation géographique, ce qui leur permet de prendre des décisions optimales avec des informations qui augmentent la productivité et observent la conservation des ressources, ce qui est une indication encourageante du rôle transformateur de l'IA dans l'augmentation durable de la production agricole.

Les capteurs intelligents peuvent-ils réduire l'utilisation des ressources dans les systèmes de gestion agricole?

La consommation de ressources dans les systèmes de gestion agricole peut être fortement réduite, car les capteurs intelligents permettront de surveiller et de contrôler toutes les ressources comme l'eau, les engrais et les pesticides. Ces capteurs aident les agriculteurs à mesurer l'humidité en temps réel, la fertilité et la santé des cultures, et ils pourront utiliser les ressources dans ces zones spécifiques si nécessaire, réduisant ainsi les déchets.

Le département américain de l'agriculture (USDA) estime que les technologies agricoles de précision avec un élément de capteurs intelligents peuvent minimiser l'utilisation de l'eau de 30 % et les engrais de 20 à 25 %, ce qui rend les pratiques agricoles plus durables. De plus, des recherches menées à l'Université du Nebraska soulignent que les techniques de gestion de l'irrigation par capteur peuvent améliorer l'efficacité de l'utilisation de l'eau de 15 à 40 % en fonction de la catégorie de cultures et de l'emplacement.

Les capteurs intelligents ont le potentiel de réduire le coût opérationnel d'une installation agricole en raison d'incidences environnementales comme les fuites de nutriments et le manque de sol, car grâce à une meilleure utilisation des ressources, les capteurs intelligents peuvent réussir à réduire les coûts de production des technologies d'agriculture de précision en général.

Les agriculteurs sont-ils préoccupés par la confidentialité des données dans l'agriculture intelligente?

La protection des données est l'une des préoccupations que les agriculteurs manifestent à mesure que progresse l'utilisation des technologies agricoles de précision. L'accès et l'utilisation des immenses volumes de données, y compris l'état des sols, la production végétale et les conditions météorologiques, entre autres, conduisent à la question de la propriété et de la sécurité du stockage et de la transmission des données. Selon une enquête menée en 2022 par le Department of Agriculture des États-Unis (USDA), environ 60 % des agriculteurs s'attendaient à ce que leurs renseignements personnels et le concept selon lequel leurs données agricoles soient utilisées de façon inappropriée par des tiers.

L'USDA note l'importance de remédier à l'absence de réglementation en matière de protection des données, en raison de laquelle les gens sont moins disposés à utiliser des outils numériques, ce qui limite le progrès technologique. Des organisations éducatives comme l'Université Purdue insistent sur le fait qu'en l'absence de règles explicites et d'une gouvernance transparente des données, les agriculteurs pourraient ne pas vouloir utiliser pleinement les solutions de précision et d'agriculture, affectant négativement le développement du marché. Cette question met en lumière l'importance de systèmes solides de protection de la vie privée qui permettront aux agriculteurs de contrôler leurs informations de profiter de l'amélioration de la technologie.

Les incitatifs gouvernementaux encourageront-ils le développement de technologies agricoles basées sur l'IA?

La décision d'utiliser les incitations gouvernementales est importante pour stimuler les progrès des technologies basées sur l'IA dans le secteur agricole, en particulier l'industrie de l'agriculture de précision. Après avoir installé des subventions, des subventions et des incitations fiscales, les gouvernements réduisent le coût pour les start-ups et les entreprises existantes d'investir dans des solutions d'IA très complexes qui peuvent gérer les rendements des cultures, l'utilisation des ressources et la lutte contre les ravageurs.

Par exemple, en 2021, le département américain de l'agriculture (USDA) a consacré plus de 50 millions de dollars à des projets novateurs d'agriculture numérique, l'accent étant mis en particulier sur l'intégration de l'IA pour accroître la durabilité et l'efficacité. En outre, l'Union européenne fournit certains des investissements nécessaires dans la recherche agro-technologique avec son programme Horizon 2020, investissant près de 80 millions d'euros dans une agriculture précise basée sur l'IA. Ces mesures d'incitation renforceront les progrès technologiques mais encourageront également l'adoption de la technologie chez les agriculteurs en les rendant moins chères et moins risquées.

Des établissements d'apprentissage comme l'Université Purdue ont affirmé que grâce à ses recherches sur l'IA, promues par le gouvernement pour être utilisées dans le secteur agricole, l'efficacité de la gestion des cultures s'est améliorée de 15 à 20 p. Ces faits mettent en lumière l'importance du soutien gouvernemental pour déterminer la performance et le développement de l'IA dans l'agriculture de précision afin d'améliorer la sécurité alimentaire et la durabilité environnementale.

L'analyse en temps réel des sols améliore-t-elle la durabilité de l'agriculture de précision?

L'analyse des sols en temps réel peut changer la donne en ce qui concerne la durabilité de l'agriculture de précision, car les agriculteurs peuvent enregistrer et calculer des données pour prendre des décisions éclairées qui leur permettront d'utiliser efficacement les ressources et de réduire leur impact environnemental. Les agriculteurs pourront travailler plus efficacement en éliminant le gaspillage et le ruissellement en vérifiant constamment les conditions de surface comme l'humidité, les nutriments et les niveaux de pH des terres agricoles. Le ministère de l'Agriculture des États-Unis (USDA) a déterminé que la réduction de l'application d'engrais pouvant atteindre 20 % peut être réalisée lorsque des pratiques agricoles de précision telles que la surveillance à temps du sol sont utilisées pour maintenir ou même augmenter les rendements des cultures.

Les expériences menées dans des établissements d'octroi de terres, comme l'Université d'État de l'Iowa, indiquent que les résultats de la mise en œuvre des capteurs de sol sont une meilleure gestion des nutriments, des sols plus sains et une réduction des émissions de gaz à effet de serre. Tout au long de ces développements, l'agriculture durable est encouragée car l'eau est sauvée, le sol est amélioré et l'utilisation des produits chimiques est réduite, ce qui facilite la réalisation des objectifs de l'agriculture économique et environnementale.

Quels sont les principaux segments du marché AI dans l'agriculture de précision L'industrie ?

Selon le type de culture, l'IA dans le marché de l'agriculture de précision est classé en céréales et céréales, fruits et légumes, oléagineux et légumineuses, cultures commerciales, autres. Le segment qui occupe la position la plus importante sur le marché de l'IA en agriculture de précision est celui des céréales et des céréales. Cela est dû au fait que les céréales telles que le blé, le riz et le maïs sont parmi les cultures les plus importantes qui sont utilisées comme cultures de base partout dans le monde, d'où l'utilisation courante de la technologie de l'IA pour améliorer l'efficacité de la production agricole, la santé des cultures et la gestion des ressources.

Les formes directes de l'agriculture de précision sont principalement les équipements alimentés par l'IA, comme l'imagerie par drones et l'analyse prédictive utilisée dans la production de céréales et de céréales, qui sont appliqués aux problèmes de l'agriculture de masse. La force de ce segment en termes de demande dominante est également possible en raison de la demande de sécurité alimentaire et de la durabilité des pratiques agricoles, ce qui signifie que les solutions basées sur l'IA sont essentielles sur la voie d'une agriculture céréalière plus productive à l'échelle mondiale.

D'après l'application, l'IA dans le marché de l'agriculture de précision est classé dans la surveillance et la gestion des cultures, la surveillance de la santé des sols, la prévision météorologique, la prévision du rendement, la gestion de l'irrigation, la lutte contre les engrais, la détection des ravageurs et des maladies, la surveillance du bétail, d'autres. Parmi tous les segments d'application de l'IA sur le marché de l'agriculture de précision, la surveillance et la gestion des cultures sont les plus importantes. La raison en est le fait que la surveillance constante en temps réel des cultures avec l'aide de drones compatibles avec l'IA et de divers capteurs, ainsi que la technologie d'imagerie, permet aux agriculteurs de repérer en temps utile un facteur de stress, un manque de nutriments et des modèles de croissance.

Un système de gestion des cultures basé sur l'IA peut réduire le gaspillage et maximiser l'efficacité de l'intrant pour améliorer la qualité du rendement total. Étant donné que cet aspect de l'application de l'IA a l'effet le plus direct sur la productivité des cultures et sur la réduction relative des pertes, la surveillance des cultures est le domaine le plus souvent axé sur l'introduction de l'IA dans l'agriculture de précision au niveau international.

Quelles sont les régions AI dans l'agriculture de précision et pourquoi ?

L'IA nord-américaine sur le marché de l'agriculture de précision est leader parce qu'elle a été parmi les premières à adopter la technologie de pointe, elle dispose d'une excellente infrastructure et elle a investi dans l'agritech dans une large mesure. Il est en plein essor, les grands joueurs et les startups agrotech ouvrant la voie à une utilisation rapide et à l'innovation de solutions d'origine AI comme l'analyse prédictive, la surveillance renforcée par drone et l'équipement automatisé. Le marché est également alimenté par une forte sensibilisation des agriculteurs aux avantages de l'IA et aux subventions et autres politiques entreprises par le gouvernement.

La production agricole massive dans des pays comme les États-Unis et le Canada peut offrir le cadre parfait pour établir des instruments d'IA et personnaliser le processus croissant et l'utilisation des ressources. Cette croissance rapide et la mise en œuvre de l'IA dans le secteur agricole sont également encouragées par un niveau élevé de coopération entre les centres de recherche et les entreprises concernées. En outre, l'abondance des données fournies par les dispositifs et capteurs IoT peut aider à une prise de décision plus efficace et plus précise dans la région.

Asie-Pacifique L'IA sur le marché de l'agriculture de précision est en croissance en raison d'une population rapidement élevée, de l'augmentation de la demande alimentaire, de la diminution des terres arables et de la demande d'alimentation de sa population. D'autres grands pays agricoles comme la Chine, l'Inde et le Japon investissent beaucoup dans les technologies agricoles pour améliorer la productivité et la durabilité.

Un autre facteur qui stimule l'adoption rapide de l'IA est la disponibilité d'un bon système de soutien du gouvernement, des programmes agricoles intelligents et un nombre croissant de start-ups agrotech. Un autre avantage de la région est le développement des technologies de drones et de la télédétection et de l'IoT dans la production alimentaire. Il y a aussi une forte pénétration mobile et internet, ce qui facilite la collecte de données et la prise de décisions en temps réel pour les agriculteurs.

Chaque région du monde a des conditions climatiques uniques, ce qui accroît la nécessité de personnaliser les solutions liées à l'IA et de les rendre efficaces dans leur rôle d'optimisation du rendement des cultures et de gestion des ressources, dans une certaine mesure aussi. Ces conditions, conjuguées à l'aggravation croissante de la population en ce qui concerne l'agriculture climatiquement intelligente, préparent l'Asie-Pacifique à diriger l'innovation agricole de l'IA.

Qu'est-ce que le paysage concurrentiel du AI dans l'agriculture de précision Le marché ressemble à ?

L'IA sur le marché de l'agriculture de précision est très compétitive avec les acteurs établis dans le secteur agricole, et les startups pionnières visent à briser le plafond des progrès technologiques dans l'agriculture. Les principaux intervenants tels que Deere & Company, Bayer AG et Microsoft Corporation utilisent l'IA pour optimiser l'observation des cultures, automatiser l'équipement et prendre des décisions fondées sur les données. FarmWise Labs et la technologie Prospera sont des startups qui introduisent de nouvelles solutions robotiques et de vision informatique, qui stimulent l'automatisation et la précision.

Le nouveau développement émergent est l'acquisition de la technologie Blue River par Deere pour améliorer ses technologies de pulvérisation basées sur l'IA, et Microsoft va continuer à développer ses services dans les activités de nuage basées sur l'IA dans l'agriculture. De plus, d'autres organisations, comme Yara International, associent l'IA à la gestion des nutriments dans le but de maximiser les rendements des cultures de manière durable. Cet environnement dynamique est une indication de l'intégration rapide de l'intelligence artificielle, de la robotique et des mégadonnées, ce qui rendra l'agriculture plus intelligente et plus efficace à l'échelle mondiale.

AI dan, Company Shares Analysis, 2024

Pour explorer l'analyse approfondie de ce rapport - Demander un exemple de rapport

Quelles fusions, acquisitions ou lancements récents AI dans l'agriculture de précision L'industrie ?

• En juillet 2025, la Punjab Agricultural University (PAU) de Ludhiana a mis en place un nouveau système d'autoréglage pour tracteurs compatible avec l'IA. La technologie de modernisation a utilisé le GPS et les capteurs pour l'auto-remorquement des champs, réduisant la main-d'oeuvre et la consommation de carburant des agriculteurs tout en améliorant la précision. Le système était prévu pour la mise en oeuvre publique dans le cadre des prochaines activités agricoles.
• En juin 2025, Corteva Agriscience lance officiellement son nouveau fongicide Forcivo, qui combine le flutriafol, l'azoxystrobine et le fluindapyr. La formulation éclairée par l'IA visait des maladies du maïs et du soja telles que la tache de goudron et la rouille du sud. Elle a amélioré la protection et contribué à maintenir des rendements uniformes.

Couverture du rapport:

Par type de culture

• Céréales et céréales
• Fruits et légumes
• Graines et légumineuses
• Cultures commerciales
• Autres

Par demande

• Surveillance et gestion des cultures
• Surveillance de la santé des sols
• Prévisions météorologiques
• Prédiction du rendement
• Gestion de l'irrigation
• Gestion des engrais
• Détection des parasites et des maladies
• Surveillance des animaux
• Autres

Par technologie

• L'apprentissage automatique (ML)
• Vision informatique
• Analyse prédictive
• Robotique & Automation
• Intégration IoT avec l'IA
• Big Data Analytics
• Autres

Par mode de déploiement

• Nuageux
• Sur place
• Hybride

Par Utilisateur final

• Agriculteurs
• Coopératives agricoles
• Entreprises agroalimentaires
• Établissements de recherche
• Organismes gouvernementaux
• Autres

Par région

Amérique du Nord

• États-Unis
• Canada

Europe

• Royaume-Uni
• France
• Allemagne
• Italie
• Espagne
• Reste de l'Europe

Asie-Pacifique

• Chine
• Japon
• Inde
• Australie
• Corée du Sud
• Singapour
• Reste de l ' Asie et du Pacifique

Amérique latine

• Brésil
• Argentine
• Mexique
• Reste de l'Amérique latine

Moyen-Orient et Afrique

• GCC Pays
• Afrique du Sud
• Reste du Moyen-Orient et Afrique

Liste des sociétés:

• Microsoft Corporation
• Robert Bosch GmbH
• Société Intel
• Société de machines d'affaires internationales (IBM)
• Bayer AG
• Deere & Company
• SAP SE
• Organisations internationales ASA
• DTN LLC
• FarmWise Labs, Inc.
• Taranis Visual Ltd.
• Technologie Blue River Inc.
• Prospera Technologies Ltd.
• Ceres Imaging Inc.
• PrecisionHawk Inc.

Foire aux questions (FAQ)