Le dilemme de l'adoption de l'IA agricole au Canada : la clé réside dans un changement systémique régional

Le marché mondial de l'IA agricole devrait atteindre près de 47 milliards de dollars américains d'ici 2034. Face à l'incertitude climatique et à la rareté des ressources, l'IA promet des rendements plus élevés avec moins d'intrants. Pourtant, le Canada, membre du G7, accuse un retard par rapport aux autres pays développés dans la transformation de son agriculture par l'IA au niveau systémique. Le problème ne réside pas dans l'absence de technologies, mais dans le manque de soutien systémique pour aider les agriculteurs à comprendre, intégrer et faire confiance à ces technologies.

Une équipe de recherche de l'Université Brock a mené une étude de terrain de deux ans sur l'automatisation et la robotique agricoles en Ontario. Elle a constaté que, bien que de nombreuses technologies soient déjà commercialement viables, des facteurs structurels entravent sérieusement leur adoption réelle. Ces conclusions ont une portée générale pour l'application de l'IA agricole à l'échelle du Canada.

Trois obstacles structurels majeurs

L'étude identifie trois problèmes fondamentaux entravant l'adoption de l'IA :

• Syndrome du déficit d'information : La plupart des agriculteurs ne connaissent pas les outils d'IA existants ni leur pertinence pour leurs propres exploitations.
• Syndrome de l'inadéquation systémique : Les nouvelles technologies peinent à s'intégrer aux équipements, plateformes de données et flux de travail existants.
• Syndrome de la fragmentation de l'innovation : Universités, entreprises technologiques, services de vulgarisation et producteurs agissent en silos, sans coordination.

La combinaison de ces trois effets entraîne un système de soutien fragile, limitant les possibilités d'apprentissage partagé et de coordination technique pour la diffusion.

Le système importe plus que l'outil

Pour que l'IA devienne une réalité, la politique agricole canadienne doit adopter une approche de « système d'innovation agricole ». Cette perspective considère l'innovation comme un processus en réseau impliquant chercheurs, agriculteurs, entrepreneurs agricoles, décideurs politiques et les intermédiaires qui les relient. Son principe fondamental est que, dans un pays géographiquement vaste et diversifié en termes de types de production, le contexte régional est crucial. Les solutions adaptées à l'élevage laitier intensif du Québec ne conviendront pas nécessairement aux producteurs de céréales de la Saskatchewan ou aux exploitations horticoles de la Colombie-Britannique. Les solutions nationales uniformes s'avèrent souvent insuffisantes.

De la promesse à la pratique

Transformer la promesse de l'IA en un changement durable nécessite des transformations systémiques fondamentales pour favoriser une action plus coordonnée. Les gouvernements doivent renforcer les systèmes d'innovation régionaux et abandonner les programmes uniformes. Grâce à une gouvernance multi-niveaux, il faut former les agriculteurs en s'appuyant sur les écosystèmes régionaux de soutien à l'innovation, en mettant l'accent sur l'intégration et l'utilisation, plutôt que sur la simple promotion des technologies.

L'IA ne changera pas automatiquement l'agriculture canadienne. Mais lorsqu'elle s'inscrit dans un cadre de gouvernance efficace du système d'innovation, elle peut contribuer de manière fondamentale à un système agroalimentaire plus compétitif, durable et résilient.

Perspectives à long terme

Au cours des 3 à 10 prochaines années, l'enjeu stratégique réel de l'IA agricole au Canada ne réside pas dans la rapidité de l'évolution technologique, mais dans la capacité à construire des écosystèmes d'innovation adaptés aux caractéristiques de production locales et favorisant la collaboration multipartite. Cela exige un changement de politique, passant d'une « diffusion technologique » à une « construction systémique », et d'une « approche nationale uniforme » à une « précision régionale ». Cette innovation institutionnelle déterminera si le Canada peut passer de suiveur à leader dans la course à l'IA agricole.