ABC Labs, startup sud‑coréenne spécialisée en big data et apprentissage automatique, a mis en œuvre et testé un système de culture intelligente en plein air à Yeongdong pour compenser un déficit d’éclairement naturel. Soutenue par le programme « Technology Convergence Field Application 2025 » de l’agence coréenne de promotion agricole, la démonstration combine prévision de la photosynthèse, pilotage variable de lampes LED, mesure non destructive de la qualité du fruit et traçabilité par chaîne de blocs.
Contexte et architecture technologique
Le dispositif déployé vise à estimer la quantité d’énergie lumineuse réellement disponible pour les vignes et, le cas échéant, à compléter cette énergie par des éclairages artificiels programmés. L’IA prévoit la photosynthèse quotidienne des plantes et la fourniture solaire locale, puis planifie l’apport énergétique nécessaire afin de piloter des lampes LED à intensité variable selon des « recettes lumineuses » adaptées.
La solution repose sur l’intégration de technologies publiques et privées. Une méthode publique non destructive, issue d’un brevet régional, extrait les grandes et petites longueurs de chaque fruit et calcule un coefficient de densité (Km) pour quantifier la qualité. À cela s’ajoutent des brevets et dépôts d’ABC Labs relatifs au contrôle par apprentissage automatique des sources lumineuses et à un service de traçabilité fondé sur la chaîne de blocs.
Fonctionnement sur le terrain et résultats observés
Sur les sites de Mamiyoung et Phil Winery, le système collecte des données de croissance, des mesures météo et des analyses de qualité des fruits. L’IA détecte les grappes, estime le nombre de grains, prédit le poids et évalue la maturité sucrée à partir d’une charte colorimétrique. En fonction de ces diagnostics, elle applique des programmes lumineux destinés à favoriser la montée en sucre, l’uniformité de la coloration et la précision des évaluations.
- Les essais ont indiqué une amélioration des indicateurs de qualité, notamment la teneur en sucre et la régularité de la coloration.
- Les producteurs ont déclaré pouvoir planifier la récolte sur la base de données objectives plutôt que d’appréciations empiriques.
- Le système intègre des composants matériels et logiciels : dispositifs LED, contrôleurs, logiciel d’analyse qualité et modules de collecte des données.
Enjeux économiques, environnementaux et d’adoption
La démarche illustre un modèle de convergence public‑privé où une technologie publique de mesure non destructive est utilisée conjointement avec des outils privés d’automatisation et de traçabilité. Selon ABC Labs, la solution pourrait apporter des bénéfices économiques et environnementaux aux exploitations familiales locales en optimisant l’usage d’énergie et en rendant la production plus traçable.
Plus largement, l’exemple montre la faisabilité opérationnelle d’une agriculture intelligente qui coordonne le contrôle de l’eau, de la lumière, de l’air et de la robotique pour viser une production végétale durable et clairement tracée.
Limites et points à confirmer
Les résultats rapportés lors des démonstrations restent, pour l’heure, spécifiques aux sites testés. Plusieurs aspects méritent confirmation avant toute généralisation :
- la reproductibilité des gains de qualité sur d’autres terroirs et variétés de raisin ;
- l’équilibre économique entre le coût d’installation et d’exploitation des éclairages et contrôleurs et la valeur ajoutée obtenue pour les récoltes ;
- l’impact énergétique net lorsque l’éclairage artificiel complète l’énergie solaire ;
- les conditions d’adoption par des exploitations de petite taille et les besoins en formation ;
- les cadres réglementaires et de certification liés à l’usage de la chaîne de blocs pour la traçabilité.
Ce qui reste à confirmer : l’évolutivité du système à grande échelle, sa rentabilité sur le long terme et l’empreinte environnementale détaillée sont des éléments qui nécessitent des évaluations complémentaires.
À retenir
- ABC Labs a testé à Yeongdong un système combinant apprentissage automatique, lampes LED et chaîne de blocs pour compenser un manque de lumière naturelle.
- La solution associe une méthode non destructive de mesure de la qualité des fruits et des brevets privés pour le pilotage lumineux et la traçabilité.
- Les essais ont montré une amélioration des indicateurs de qualité et une meilleure planification des récoltes basée sur les données.
- Le modèle illustre la convergence public‑privé pour la mise en œuvre de l’agriculture intelligente, mais des validations supplémentaires sont nécessaires pour en confirmer la généralisation et la rentabilité.
Article amélioré avec l'IA - Article original
