Dans des filières clés comme l’arboriculture et la viticulture, au cœur du tissu agricole valaisan, mieux comprendre les réactions des cultures face aux stress biotiques (maladies, ravageurs) et abiotiques (gel, sécheresse, carences nutritionnelles) devient un enjeu stratégique. L’objectif : agir en amont des symptômes visibles afin de limiter les pertes, optimiser les interventions et renforcer la résilience des exploitations.
Le projet Agrismart s’inscrit pleinement dans cette dynamique, en explorant des solutions technologiques capables d’anticiper plutôt que subir. L’ambition est claire : accompagner la transition vers une agriculture plus durable, plus précise et davantage fondée sur la donnée.
👉 Pour mieux comprendre les fondements de cette approche, (re)découvrez notre article dédié à l’IoT en agriculture.
Dans ce contexte, un large éventail de solutions technologiques émerge, porté par des acteurs innovants en Suisse et à l’international. Tour d’horizon des approches les plus prometteuses, avec un focus sur les solutions suisses.
Capteurs de biosignaux : quand les plantes deviennent sources de données
Parmi les approches les plus innovantes, les capteurs de biosignaux ouvrent la voie à une agriculture capable “d’écouter” directement les plantes. En analysant leurs signaux électriques, ces technologies permettent de détecter des stress avant même l’apparition de symptômes visibles. En Suisse, Vivent Biosignals développe par exemple des systèmes de micro-électrodes capables de suivre en temps réel l’état physiologique des cultures et d’identifier différents types de stress, qu’ils soient hydriques, pathogènes ou environnementaux.
Dans une approche complémentaire, DNAir utilise l’analyse de l’ADN présent dans l’air pour identifier la présence de ravageurs, de pathogènes ou d’autres organismes liés à l’écosystème agricole. D’autres entreprises suisses comme Swisens développent également des technologies de détection automatisée de particules biologiques et de spores dans l’air.
Ces nouvelles approches offrent aux producteurs des outils supplémentaires pour mieux anticiper les risques et adapter leurs pratiques.
Imagerie multispectrale et hyperspectrale : révéler l’invisible
L’imagerie avancée constitue un autre levier clé de la détection précoce. Grâce à l’analyse de la lumière réfléchie par les plantes, les technologies multispectrales et hyperspectrales permettent d’identifier des stress, carences ou maladies avant l’apparition de symptômes visibles. En Suisse, la spin-off de l’EPFL Gamaya développe des capteurs hyperspectraux couplés à l’intelligence artificielle pour analyser l’état des cultures à grande échelle. De son côté, EagleNext, société américaine avec une succursale en Suisse, combine drones, capteurs et outils d’analyse pour surveiller la santé des cultures, optimiser l’irrigation et détecter rapidement les anomalies. Ces solutions renforcent progressivement les outils d’aide à la décision en agriculture de précision.
Intelligence artificielle et modèles prédictifs : de la donnée à la décision
La collecte de données ne suffit plus : l’enjeu réside désormais dans leur interprétation. Grâce à l’intelligence artificielle et aux modèles prédictifs, des plateformes comme Agrometeo anticipent les risques de maladies et de ravageurs à partir de données météorologiques et biologiques. En parallèle, des initiatives comme Koalasense enrichissent ces modèles grâce à des réseaux de capteurs déployés sur le terrain. Plus récemment, des acteurs comme Databaum combinent capteurs, données climatiques et IA au sein de plateformes d’aide à la décision capables de prédire l’apparition de maladies et d’optimiser les interventions. Ces outils permettent aux producteurs d’agir de manière plus ciblée, tout en réduisant l’usage d’intrants et en renforçant la résilience des cultures.
Vers une agriculture plus prédictive et connectée
De la détection précoce des signaux faibles à l’analyse avancée des données, ces différentes approches dessinent les contours d’une agriculture plus précise, plus connectée et davantage capable d’anticiper les risques.
Ce panorama met en évidence la complémentarité entre capteurs, imagerie et intelligence artificielle, qui contribuent ensemble à une agriculture plus efficiente et plus durable.
Dans ce contexte, le rôle d’un écosystème comme celui de PhytoArk prend tout son sens, en facilitant les collaborations entre start-up, recherche et acteurs du terrain pour accélérer l’innovation et l’expérimentation.
👉 Prochainement, nous reviendrons sur l’un des projets pilotes développés en Valais : Frolight, une initiative testée à la Colline de Daval pour expérimenter de nouvelles solutions de protection de la vigne face au gel.