Des solutions intelligentes

IA et ingéniosité humaine : pour des cultures plus fortes et mieux protégées.

Histoire et photos par Steve Werblow

En agriculture, les lettres « IA » ont longtemps été faciles à décoder : ingrédient actif pour certains, insémination artificielle pour d'autres — selon qu'on ait l'esprit plus tourné vers les champs ou vers l'élevage. Simple, non? Aujourd'hui, ces deux lettres désignent aussi l'intelligence artificielle, un ensemble de capacités informatiques en pleine explosion, dont il devient difficile d'en définir les limites exactes.

Les informaticiens débattent encore de ce qu'est réellement l'IA — une expression qui englobe tout, du repérage de motifs dans d'immenses ensembles de données à la création d'œuvres d'art inédites. Mais toutes les définitions ont un point commun : l'IA accomplit des tâches qui exigent normalement l'intelligence humaine : comprendre le langage, s'adapter, apprendre à partir de données et de résultats.

L'agriculture offre à l'IA un terrain de jeu idéal. Le génome du maïs, à lui seul, compte 2,3 milliards de paires de bases formant 32 000 gènes. Confier à des algorithmes le soin de trier ces codes répétitifs pour en dégager des motifs utiles est une aubaine pour les sélectionneurs et les agronomes. Il en va de même pour les chercheurs qui conçoivent de nouvelles approches en protection des cultures, ce qui requiert de comprendre l'interaction entre les molécules, leurs cibles et l'environnement.

En somme, la combinaison de l'IA et de la créativité humaine propulse l'agriculture vers une ère de découvertes et d'innovations inédites.

Impasse. En quarante ans, seulement deux modes d'action herbicides ont vu le jour à l'échelle mondiale. Les producteurs composent donc avec une vingtaine de modes d'action, dont plusieurs font désormais face à la résistance des mauvaises herbes.

À Oxford, en Angleterre, les chercheurs de Moa Technology misent sur l'IA pour analyser des données sur plus de 830 000 composés synthétiques et biologiques pour identifier de nouveaux modes d'action herbicides.

Alexandra Ranson, de Moa, explique que l'entreprise intègre l'IA à ses systèmes de dépistage.

Sa plateforme Galaxy détecte les effets des composés jusqu'au niveau subcellulaire. Les chercheurs exposent de minuscules plantes à des molécules, les photographient, puis utilisent l'IA pour analyser plus d'une centaine de paramètres par image. Ils déterminent ainsi l'activité herbicide d'une molécule et son mode d'action.

Les meilleurs candidats passent ensuite des laboratoires aux serres, puis aux essais en champ. Moa a déjà mené trois saisons d'essais, testant de nouvelles pistes sur des adventices coriaces comme l'amarante, le waterhemp et le ray-grass.

Une puissance de calcul phénoménale permet d'organiser les gigantesques bases de données de l'entreprise.

Au-dessus. Mini-plantes de Moa Technology pour tester de nouveaux herbicides. Sophie Wei sur la plateforme Galaxy. Victor Cardoso, de Wild Bioscience, expert en transformation génétique. Les serres de Moa regroupent huit cultures et 14 espèces de mauvaises herbes. Selon Ross Hendron, de Wild Bioscience, l'évolution des plantes révèle des gènes pouvant renforcer la performance des cultures. En analysant le matériel végétal goutte à goutte, Wild Bio vise un impact majeur.

À la vitesse de l'éclair. Comparée aux méthodes traditionnelles de découverte d'herbicides, Moa avance à une vitesse fulgurante. En quatre ans, l'entreprise a identifié 80 nouveaux modes d'action potentiels ainsi qu'une nouvelle classe de molécules capables de multiplier l'effet herbicide d'autres composés. Moa collabore maintenant avec Nufarm et Gowan pour tester et commercialiser ces découvertes.

Évolution. Non loin de là, à Milton, l'entreprise Wild Bioscience utilise l'IA pour analyser la génétique végétale et guider les sélectionneurs vers des améliorations spectaculaires du rendement, inspirées de l'évolution naturelle.

« Notre objectif est de comprendre ce qui s'est passé chez les plantes sauvages au fil de centaines de millions d'années de changements climatiques, et d'apprendre des solutions qu'elles ont déjà trouvées », explique Ross Hendron, PDG et cofondateur de Wild Bio. « Nous nous demandons ensuite comment nous pouvons réinventer ces traits pour les cultures modernes. »

Les algorithmes d'IA de Wild Bio analysent des milliards de points de données pour cerner et comprendre les adaptations naturelles. Pendant ce temps, les chercheurs utilisent les outils les plus récents d'édition génétique pour introduire ces gènes dans de minuscules embryons de blé, de soja et de maïs. À terme, Wild Bio compte offrir des ensembles de gènes d'intérêt que les semenciers pourront intégrer à leurs lignées élites.

« Nous visons des percées majeures », affirme Hendron. « Quand on parle d'édition génique, ce n'est pas une question de progrès incrémental. Nous cherchons à accomplir ce qui, aujourd'hui, semble encore impossible. » ‡