Robots agricoles autonomes : L'IA physique dans l'agriculture
Les tracteurs autonomes, les robots et les flottes connectées passent du laboratoire aux champs, tandis qu'en parallèle, la consommation d'énergie des centres de données d'IA qui entraînent et contrôlent ces systèmes augmente. L'IA physique, c'est-à-dire les systèmes d'IA qui provoquent des changements physiques, révolutionne l'agriculture grâce à des machines autonomes qui naviguent, reconnaissent les plantes et exécutent des tâches de manière indépendante. Simultanément, la consommation d'énergie croissante des centres de données d'IA requiert de nouvelles architectures énergétiques, notamment des micro-réseaux et des systèmes 800 V DC, pour garantir l'efficacité et la résilience.
Quelle: Représentation propre
Introduction
L'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) dans les systèmes physiques, connue sous le nom d'IA physique, transforme des industries telles que l'agriculture. Les machines de travail autonomes prennent en charge les tâches dans les champs, tandis que l'infrastructure d'IA sous-jacente dans les centres de données développe un besoin énergétique considérable. Cette évolution exige des solutions innovantes tant dans l'application que dans l'approvisionnement en énergie.
État actuel
Le 28 octobre 2025, Agtonomy a clôturé une ronde de financement de série B de 18 millions de dollars US . Menée par DBL Partners et avec la participation de Nuveen, la plateforme d'IA physique de l'entreprise sera mise à l'échelle dans les applications agricoles et hors route. Les médias spécialisés tels que Precision Farming Dealer confirment le montant et l'objectif d'étendre les intégrations OEM et les déploiements de flottes. Auparavant, WineBusiness avait déjà fait état de l'expansion des flottes autonomes dans le sud-est des États-Unis et en Australie, ce qui indique des projets pilotes réels dans la viticulture et l'arboriculture.
Quelle: saarland-informatics-campus.de
Des robots agricoles autonomes comme celui-ci sont déjà utilisés dans de nombreux champs et complètent ou remplacent les machines agricoles traditionnelles.
Du côté du système, Delta a présenté aujourd'hui à Energy Taiwan 2025 une solution de micro-réseau spécifiquement pour les centres de données d'IA . Cette solution couple des sources renouvelables, du stockage et des groupes diesel/gaz pour assurer la qualité de la tension face aux charges d'IA hautement dynamiques. De nouvelles caractéristiques incluent des transformateurs à semi-conducteurs avec un rendement allant jusqu'à 98,5 % pour 800 V DC. En septembre, Delta avait déjà présenté au RE+ une architecture de micro-réseau pour centre de données avec un fonctionnement sans coupure sur réseau/hors réseau et une régulation rapide.
Quelle: agtecher.com
La diversité des robots agricoles autonomes s'étend des petits désherbeurs aux machines plus grandes pour le semis et la récolte.
Le contexte de ces développements est la forte augmentation des besoins en énergie des centres de données. L'AIE s'attend à ce que la consommation mondiale d'électricité des centres de données double environ d'ici 2030 , avec une prévision de 945 TWh et au-delà. Aux États-Unis, les centres de données pourraient, selon EPRI-Analysen , consommer jusqu'à 9 % de l'électricité d'ici 2030.
Analyse
La motivation pour l'utilisation de l'IA physique dans l'agriculture réside dans l'augmentation des coûts de main-d'œuvre et le manque de travailleurs dans les cultures spécialisées. Les appareils autonomes promettent des déploiements planifiables, sûrs et reproductibles. . Pour les fabricants, l'IA physique offre la possibilité de réaliser des marges logicielles dans des marchés traditionnellement dominés par le matériel .
Du côté de l'énergie, la dynamique des charges d'entraînement et d'inférence dans les centres de données d'IA force un mélange de sources renouvelables, de stockage et de sources conventionnelles. Celles-ci sont orchestrées dans un micro-réseau pour gérer la qualité, la résilience et les coûts. L'introduction du 800 V DC comme nouvelle tension dorsale et des transformateurs à semi-conducteurs simplifie la chaîne de conversion et réduit les pertes, ce qui est stratégiquement intéressant pour les opérateurs confrontés à des contraintes d'espace et de cuivre.
Quelle: YouTube
Aperçu rapide du terrain : Le clip montre une machine de travail autonome effectuant des tâches typiques comme la tonte et la pulvérisation – utile pour voir la réalité de l'utilisation.
Faits et affirmations
La ronde de financement d'Agtonomy de 18 millions de dollars US est prouvée , ainsi que ses objectifs et investisseurs. De même, la présentation par Delta de la solution de micro-réseau pour centre de données d'IA avec orientation 800 V DC et valeurs de transformateurs à semi-conducteurs est prouvée. La prévision de l'AIE concernant la demande croissante d'électricité des centres de données est consultable publiquement.
Il est incertain de la rapidité avec laquelle le 800 V DC et les micro-réseaux seront mis en œuvre à grande échelle dans les centres de données existants. Cela dépend des approbations, des situations de réseau et des cycles de Capex. Les fabricants et les fournisseurs de semi-conducteurs décrivent les avantages, mais les chemins de migration concrets varient selon les sites, comme STMicroelectronics le montre.
Il est faux d'affirmer que l'IA consomme déjà la majeure partie de l'électricité des centres de données. Des analyses sérieuses considèrent actuellement l'IA comme un facteur partiel, qui peut toutefois croître significativement d'ici 2030, comme Carbon Brief l'explique. Il est également faux de supposer que les micro-réseaux sont uniquement des solutions hors réseau ; l' DOE-Definition insiste explicitement sur le fonctionnement régulier sur le réseau avec un mode îlot optionnel.
Quelle: sydney.edu.au
La combinaison de robots de terrain autonomes et de drones permet une surveillance et un traitement précis des surfaces agricoles.
Impacts et recommandations
Pour les exploitations de cultures spécialisées, un pilote avec des appareils autonomes est judicieux là où dominent les travaux répétitifs, critiques pour la sécurité ou urgents. Dans ce contexte, il convient d'examiner les normes de sécurité telles que ISO 18497-1 à -4 et les concepts de formation pour les flottes mixtes.
Pour les responsables informatiques et énergétiques dans les centres de données, une étude de faisabilité sur le micro-réseau est utile. Les profils de charge, la production/stockage sur site, le fonctionnement en îlot, les concepts de protection et les feuilles de route possibles pour le 800 V DC font partie d'une approche structurée telle que le NREL-CORE-Design. Pour classer les chiffres et les narratifs, il est recommandé de comparer les prévisions avec des sources primaires telles que IEA et NREL .
Quelle: YouTube
Expliqué brièvement : La visite du salon résume visuellement l'approche de Delta en matière de micro-réseau et de chemin d'alimentation pour les centres de données d'IA.
Conclusion
L'IA physique apporte des machines de travail autonomes sur le terrain, non pas comme un effet de spectacle, mais comme une réponse à des goulots d'étranglement réels dans l'agriculture et les environnements hors route, comme le montre le financement d'Agtonomy . Simultanément, le boom de l'IA dans les centres de données force de nouvelles architectures électriques, où les micro-réseaux et le 800 V DC combinent efficacité, qualité et résilience, alimentés par la demande énergétique croissante . Ceux qui commencent aujourd'hui à mettre en place des zones pilotes et des feuilles de route énergétiques apprennent rapidement et réduisent les risques. Cela crée la base pour que l'IA ne prenne pas seulement des décisions intelligentes, mais agisse de manière fiable et durable dans le monde physique.