Quel agriculteur n’a pas rêvé, un jour, de survoler sa parcelle pour juger de la qualité de la levée de son maïs, estimer une infestation de mauvaises herbes ou évaluer l’ampleur d’un dégât météorologique ?
Pour les agriculteurs sondés, le son de cloche est le même, le fantasme laissant place à l’exigence de valeur ajoutée.
Il ne suffit plus de saisir l’hétérogénéité d’une parcelle ou de relever une carence en azote, la frénésie du drone laisse place à un défi de taille pour l’industrie du drone : développer des recommandations, à haute valeur ajoutée, justifiant le service pour l’agriculteur et/ou accélérer l’émergence d’un drone autonome permettant d’abaisser le coût de production des recommandations et de les déployer plus largement. C’est justement pour s’assurer du retour sur investissement pour l’agriculteur que SOWIT développe nos solutions directement sur le terrain du client.
L’autonomie des drones en ligne de mir
Les charges directes liées aux opérations de drone d’acteurs équipés et situés dans plusieurs géographies se situent entre 18€ et 65€ par heure. Elles correspondent principalement à la mobilisation d’une ressource humaine et d’un véhicule. Si on y ajoute les charges indirectes, principalement liées à l’amortissement du drone et la mobilisation des agronomes, alors on double ce chiffre en moyenne. En prestation de service, DroneDeploy estime à 150€ par heure le coût moyen facturé par les pilotes pour des activités de cartographie.
Si l’amortissement du drone sur un parcellaire important permettrait de limiter le poids des charges indirectes, il n’en reste pas moins un coût direct important à absorber surtout que les outils d’aide à la décisions (OAD) satellitaires restent plus pertinents pour les grandes superficies. Le coût d’acquisition de l’image est la métrique principale à abaisser pour garantir un déploiement plus important des OAD drones. La quête d’autonomie permettrait donc de s’attaquer aux coûts directs d’exploitation du drone et donc de booster son utilisation à solutions équivalentes. Ce déploiement pourrait en retour favoriser l’émergence de nouvelles solutions à plus haute valeur ajoutée, issues de la confrontation des expériences des utilisateurs à celles des start-ups. La fiabilisation de la donnée conséquente à l’absence de la variabilité humaine induite par le pilote (altitude de vol, acquisition des images, recharge automatique de la batterie…) renforcerait aussi la qualité du service.
La surprise pourrait venir des Etats-Unis où American Robotics a dévoilé le Scout, un premier modèle de drone autonome pour l’agriculture qui peut survoler 1000 hectares par jour et transmettre les données acquises sans intervention humaine. Nous sommes guidés à SOWIT par le besoin du producteur et nous maîtrisons et intégrons l’ensemble des vecteurs d’acquisition en amont tant que cela nous permet de produire l’indicateur d’intérêt à un coût, une précision et un débit de chantier convenables.
Data-analytics : plus de précision, mais pourquoi ?
La plupart des start-ups utilisant les drones pour l’agriculture offrent surtout des observations n’engendrant pas toujours des actions créatrices de valeur (corrective ou préventive). Les observations utilisant le satellite ont alors l’avantage de présenter un coût d’acquisition de l’image plus faible et donc une tarification plus accessible en phase avec la précision des machines appliquant le conseil et le gain économique promis. La précision 1000 fois plus importante (1 cm de résolution vs. 10 m) des solutions drones ne pouvant pas toujours justifier un coût 2 à 3 fois plus important. Pour SOWIT, le drone fait sens quand il est nécéssaire d’accéder à un certain niveau de précision (détection mauvaise herbe, comptage…) et de flexibilité d’acquisition (couvert nuageux, customization du capteur embarqué).Pour l’instant, seuls les expérimentateurs et les industriels, en quête de statistiques précises, sont prêts à payer pour ces offres qui nécessitent des traitements manuelles ou des expertises post-traitement.
Ces offres d’aide à la décision ont le mérite de différencier le drone et pourront s’appuyer sur la baisse du coût de l’acquisition de l’image, l’amélioration du matériel et l’automatisation des traitements pour se répandre à l’ensemble de l’agriculture. Le drone, le satellite et le robot au sol sont tous alimentés par des technologies de vision et doivent interagir dans l’intérêt de l’agriculteur. SOWIT n’a pas d’a priori technologique si ce n’est celui de combiner statistique et agronomique autour de la photogrammétrie.
En abaissant les coûts d’acquisition de l’image et en fiabilisant sa qualité, l’autonomisation des drones favorisera le déploiement à plus grande échelle de l’aide à la décision assistée par drone. A SOWIT nous intégrons les différents vecteurs d’acquisition en fonction des arbitrages de précision, de flexibilité, de coût et de débit de chantier requis par le client.
