« L’Intelligence Artificielle donne un nouvel élan à la recherche agronomique » : Trois questions à Vincent Guigue

Comment l’IA prend-elle place dans l’activité des chercheurs en agronomie ?
 
J’observe des avancées spectaculaires pour des sujets où la science des données était peu présente. L’IA complète les outils statistiques qui sont en place depuis longtemps. Cela permet par exemple d’estimer les résultats des expériences coûteuses à mener en vraie grandeur, pour les orienter dès le départ dans la bonne direction.

Autre tendance: des progrès qualitatifs, là où des modèles prédictifs existent déjà, par exemple des jumeaux numériques de ferme. Ils sont complexes à construire et à valider, et l’IA nous aide à améliorer et à affiner leurs paramètres.

Sur quels thèmes travaillez-vous ?

Je fais converger grâce à l’IA mes deux sujets de prédilection: les séries temporelles, issues notamment de réseau de capteurs, et les modèles de langues pour l’analyse de textes. Imaginons que vous vouliez affiner des prédictions de rendement: on peut exploiter à la fois les données de capteurs de terrain et les textes qui décrivent le contexte agronomique, climatique et pédologique de la parcelle. Construire des modèles à l’interface entre les modalités de données est une perspective très prometteuse.

Quelle place peut occuper l’IA dans la formation des étudiants de l’école?

En 5e année, nous accueillons dans mon laboratoire 15 à 20 étudiants de master 2 qui se spécialisent en bioinformatique. Leur année comprend six mois de formation, puis six mois de stage pratique. En dehors de l’école, j’anime des conférences de vulgarisation sur l’IA pour différents publics. L’année dernière, j’en ai présenté deux à trois par mois ; jamais je n’avais été autant sollicité.

Rédaction : Médiathena