La taille du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture était évaluée à 1,63 milliard USD en 2022 et devrait atteindre 7,97 milliards USD d'ici 2030 ; elle devrait enregistrer un TCAC de 21,9 % de 2022 à 2030. La robotique et l'automatisation dans l'agriculture devraient rester les principales tendances du marché.
Analyse du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture
Le passage des méthodes agricoles traditionnelles aux méthodes basées sur l'IA, l'utilisation croissante de véhicules aériens sans pilote (UAV) dans l'agriculture et le besoin croissant d' analyses en temps réel dans l'agriculture stimulent le marché. Le marché devrait croître au cours de la période de prévision, en raison du soutien croissant du gouvernement à la mise en œuvre de solutions d'IA. De plus, les activités croissantes de recherche et développement pour développer des solutions basées sur l'IA et l'augmentation de l'agriculture intelligente créent des opportunités lucratives pour le marché.
Aperçu du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne le secteur agricole. L’analyse prédictive, la vision par ordinateur, l’apprentissage automatique et l’analyse de données aident l’agriculture à surmonter les obstacles et à réaliser son plein potentiel. L’utilisation de l’IA dans l’agriculture permet de collecter et d’analyser des données provenant de diverses sources, notamment les conditions du sol, les conditions météorologiques, la santé des cultures et les données historiques.
Les systèmes basés sur l’IA peuvent fournir aux agriculteurs des informations précieuses pour augmenter les rendements, réduire les déchets et minimiser les préoccupations environnementales. Les agriculteurs et les parties prenantes peuvent utiliser des informations basées sur des données et une prise de décision intelligente pour augmenter la productivité, optimiser l’utilisation des ressources et résoudre les problèmes agronomiques. Les machines intelligentes et la robotique peuvent être utilisées pour automatiser les tâches monotones dans l’agriculture. Ces avancées aident les exploitations agricoles à faire face aux pénuries de main-d’œuvre et à se concentrer sur la planification et la gestion stratégiques.
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Intelligence artificielle (IA) sur le marché agricole : perspectives stratégiques
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L'intelligence artificielle (IA) dans le marché agricole : moteurs et opportunités
Passage des méthodes agricoles traditionnelles aux méthodes basées sur l'IA
Les producteurs de pommes de terre traditionnels du Canada ont été confrontés à des défis en matière de gestion des nutriments, un aspect crucial de l’agriculture qui a un impact direct sur le rendement des cultures. Les méthodes conventionnelles de traitement du sol et d’alimentation foliaire, bien qu’efficaces dans une certaine mesure, ont des limites, en particulier pour les nutriments nécessaires aux stades ultérieurs de la croissance de la pomme de terre. Ainsi, les producteurs de pommes de terre de tout le Canada déploient des solutions d’IA pour prédire les besoins nutritionnels du plant de pomme de terre. Par exemple, en novembre 2023, avec des développements révolutionnaires dans le secteur agricole, les producteurs de pommes de terre canadiens se tournent vers l’IA pour surveiller et prédire les besoins nutritionnels de leurs cultures en temps réel. Ainsi, l’adoption de l’IA par les agriculteurs canadiens propulse la croissance de l’IA sur le marché agricole.
Développer des activités de recherche et développement pour développer des solutions basées sur l'IA
Le Royaume-Uni dispose de capacités technologiques et de recherche de classe mondiale et est le leader mondial dans le développement de solutions basées sur l'IA. De plus, les chercheurs britanniques utilisent l'IA pour révolutionner les industries traditionnelles telles que l'agriculture. Selon les données de janvier 2024, les chercheurs de l'université Harper Adams tentent de rendre l'agriculture plus durable et plus productive grâce à l'IA.
Le gouvernement britannique a également annoncé un financement de 39,82 millions de dollars pour soutenir le développement de projets d’intelligence artificielle dans divers secteurs tels que l’agriculture, la mode et les services d’urgence. Un montant supplémentaire de 5,38 millions de dollars a été accordé aux études de faisabilité de 100 projets de petites entreprises, favorisant des idées innovantes en matière d’IA pour stimuler la productivité dans divers secteurs. Ainsi, ce soutien gouvernemental devrait propulser la croissance de l’IA sur le marché agricole.
Analyse de segmentation du rapport sur le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture
Les segments clés qui ont contribué à la dérivation de l’intelligence artificielle (IA) dans l’analyse du marché agricole sont les composants et les applications.
- En fonction des composants, le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture est divisé en matériel, logiciels et services. Le segment du matériel détenait une part de marché plus importante en 2022.
- En termes d'application, le marché est divisé en agriculture de précision , analyse par drone, robots agricoles, surveillance du bétail et autres. Le segment de l'agriculture de précision détenait une part de marché plus importante en 2022.
Analyse des parts de marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture par géographie
La portée géographique du rapport sur le marché de l’intelligence artificielle (IA) dans l’agriculture est principalement divisée en cinq régions : Amérique du Nord, Asie-Pacifique, Europe, Moyen-Orient et Afrique, et Amérique du Sud et centrale.
Le marché de la région Asie-Pacifique devrait connaître une expansion au cours de la période de prévision, en raison de la demande croissante de solutions technologiquement avancées. Dans des pays comme l'Australie, où la main-d'œuvre agricole vieillit rapidement, la demande de main-d'œuvre qualifiée est plus forte que jamais. L'agriculture, avec son intégration de technologies de pointe telles que l'IA et l'apprentissage automatique, détient la clé pour combler ce fossé et faire entrer l'agriculture dans l'ère contemporaine. Plusieurs agriculteurs australiens constatent déjà les avantages des systèmes alimentés par l'IA. Par exemple, en octobre 2023, les fraises Sunray de Wamuran ont déployé le système de surveillance automatisé DeepBerry ; le système utilise à la fois l'imagerie visuelle et infrarouge pour détecter avec précision la maturité, les meurtrissures, les champignons, la taille des fruits, la forme et les corps étrangers. Il peut traiter plus de 7 000 filets à canon par heure. La mise en œuvre de tels systèmes automatisés propulse la croissance de l'IA sur le marché agricole.
Intelligence artificielle (IA) dans le marché agricole : aperçu régional
Les tendances et facteurs régionaux influençant le marché de l’intelligence artificielle (IA) dans l’agriculture tout au long de la période de prévision ont été expliqués en détail par les analystes d’Insight Partners. Cette section traite également des segments et de la géographie du marché de l’intelligence artificielle (IA) dans l’agriculture en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, au Moyen-Orient et en Afrique, ainsi qu’en Amérique du Sud et en Amérique centrale.
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Portée du rapport sur le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture
| Attribut de rapport | Détails |
|---|---|
| Taille du marché en 2022 | 1,63 milliard de dollars américains |
| Taille du marché d'ici 2030 | 7,97 milliards de dollars américains |
| Taux de croissance annuel moyen mondial (TCAC) (2022-2030) | 21,9% |
| Données historiques | 2020-2021 |
| Période de prévision | 2022-2030 |
| Segments couverts | Par composant
|
| Régions et pays couverts | Amérique du Nord
|
| Leaders du marché et profils d'entreprises clés |
|
Densité des acteurs du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture : comprendre son impact sur la dynamique des entreprises
Le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture connaît une croissance rapide, tirée par la demande croissante des utilisateurs finaux en raison de facteurs tels que l'évolution des préférences des consommateurs, les avancées technologiques et une plus grande sensibilisation aux avantages du produit. À mesure que la demande augmente, les entreprises élargissent leurs offres, innovent pour répondre aux besoins des consommateurs et capitalisent sur les tendances émergentes, ce qui alimente davantage la croissance du marché.
La densité des acteurs du marché fait référence à la répartition des entreprises ou des sociétés opérant sur un marché ou un secteur particulier. Elle indique le nombre de concurrents (acteurs du marché) présents sur un marché donné par rapport à sa taille ou à sa valeur marchande totale.
Les principales entreprises opérant sur le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture sont :
- Tule Technologies Inc
- PrecisionHawk Inc
- Easytosee Agtech SL
- Deere & Cie
- Climat LLC
- Gamaya SA
Avis de non-responsabilité : les sociétés répertoriées ci-dessus ne sont pas classées dans un ordre particulier.
- Obtenez un aperçu des principaux acteurs du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture
L'intelligence artificielle (IA) dans le marché agricole : actualités et développements récents
Le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture est évalué en collectant des données qualitatives et quantitatives après des recherches primaires et secondaires, qui comprennent d'importantes publications d'entreprises, des données d'associations et des bases de données. Quelques-uns des développements sur le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture sont énumérés ci-dessous :
- Chipotle Mexican Grill a annoncé des investissements minoritaires dans Greenfield Robotics et Nitricity. L'investissement de Chipotle aidera Greenfield Robotics à étendre sa flotte et à développer des capacités supplémentaires pour ses robots, telles que la micro-pulvérisation, la plantation de cultures de couverture et les tests de sol. (Source : Chipotle Mexican Grill, site Web de l'entreprise, décembre 2023).
Rapport sur le marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture : couverture et livrables
Le rapport « Taille et prévisions du marché de l’intelligence artificielle (IA) dans l’agriculture (2020-2030) » fournit une analyse détaillée du marché couvrant les domaines ci-dessous :
- Taille et prévisions du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture aux niveaux mondial, régional et national pour tous les segments de marché clés couverts par le champ d'application
- Tendances du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture ainsi que la dynamique du marché telles que les moteurs, les contraintes et les opportunités clés
- Analyse détaillée des cinq forces de PEST/Porter et SWOT
- Analyse du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture couvrant les principales tendances du marché, le cadre mondial et régional, les principaux acteurs, les réglementations et les développements récents du marché
- Analyse du paysage industriel et de la concurrence couvrant la concentration du marché, l'analyse de la carte thermique, les principaux acteurs et les développements récents du marché de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture
- Profils d'entreprise détaillés
- Historical Analysis (2 Years), Base Year, Forecast (7 Years) with CAGR
- PEST and SWOT Analysis
- Market Size Value / Volume - Global, Regional, Country
- Industry and Competitive Landscape
- Excel Dataset
- Clear Aligners Market
- Redistribution Layer Material Market
- Animal Genetics Market
- Flexible Garden Hoses Market
- Machine Condition Monitoring Market
- Authentication and Brand Protection Market
- Rare Neurological Disease Treatment Market
- Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) Market
- Dealer Management System Market
- GMP Cytokines Market
Report Coverage
Revenue forecast, Company Analysis, Industry landscape, Growth factors, and Trends
Segment Covered
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to segments covered.
Regional Scope
North America, Europe, Asia Pacific, Middle East & Africa, South & Central America
Country Scope
This text is related
to country scope.
Frequently Asked Questions
Shifting preference from traditional to AI-based farming methods is the major factors that propel the global artificial intelligence (AI) in agriculture market.
North America dominated the artificial intelligence (AI) in agriculture market in 2023.
The global artificial intelligence (AI) in agriculture market is estimated to register a CAGR of 21.9% during the forecast period 2023–2031.
The global artificial intelligence (AI) in agriculture market is expected to reach US$ 9.48 billion by 2031.
Robotics and automation in agriculture to play a significant role in the global artificial intelligence (AI) in agriculture market in the coming years.
The key players holding majority shares in the global artificial intelligence (AI) in agriculture market are Tule Technologies Inc, PrecisionHawk Inc, Easytosee Agtech SL, Deere & Co, Climate LLC, Gamaya SA, International Business Machines Corp, Microsoft Corp, Prospera Technologies Ltd, and Taranis.
Trends and growth analysis reports related to Technology, Media and Telecommunications : READ MORE..
The Insight Partners performs research in 4 major stages: Data Collection & Secondary Research, Primary Research, Data Analysis and Data Triangulation & Final Review.
- Data Collection and Secondary Research:
As a market research and consulting firm operating from a decade, we have published and advised several client across the globe. First step for any study will start with an assessment of currently available data and insights from existing reports. Further, historical and current market information is collected from Investor Presentations, Annual Reports, SEC Filings, etc., and other information related to company’s performance and market positioning are gathered from Paid Databases (Factiva, Hoovers, and Reuters) and various other publications available in public domain.
Several associations trade associates, technical forums, institutes, societies and organization are accessed to gain technical as well as market related insights through their publications such as research papers, blogs and press releases related to the studies are referred to get cues about the market. Further, white papers, journals, magazines, and other news articles published in last 3 years are scrutinized and analyzed to understand the current market trends.
- Primary Research:
The primarily interview analysis comprise of data obtained from industry participants interview and answers to survey questions gathered by in-house primary team.
For primary research, interviews are conducted with industry experts/CEOs/Marketing Managers/VPs/Subject Matter Experts from both demand and supply side to get a 360-degree view of the market. The primary team conducts several interviews based on the complexity of the markets to understand the various market trends and dynamics which makes research more credible and precise.
A typical research interview fulfils the following functions:
- Provides first-hand information on the market size, market trends, growth trends, competitive landscape, and outlook
- Validates and strengthens in-house secondary research findings
- Develops the analysis team’s expertise and market understanding
Primary research involves email interactions and telephone interviews for each market, category, segment, and sub-segment across geographies. The participants who typically take part in such a process include, but are not limited to:
- Industry participants: VPs, business development managers, market intelligence managers and national sales managers
- Outside experts: Valuation experts, research analysts and key opinion leaders specializing in the electronics and semiconductor industry.
Below is the breakup of our primary respondents by company, designation, and region:
Once we receive the confirmation from primary research sources or primary respondents, we finalize the base year market estimation and forecast the data as per the macroeconomic and microeconomic factors assessed during data collection.
- Data Analysis:
Once data is validated through both secondary as well as primary respondents, we finalize the market estimations by hypothesis formulation and factor analysis at regional and country level.
- Macro-Economic Factor Analysis:
We analyse macroeconomic indicators such the gross domestic product (GDP), increase in the demand for goods and services across industries, technological advancement, regional economic growth, governmental policies, the influence of COVID-19, PEST analysis, and other aspects. This analysis aids in setting benchmarks for various nations/regions and approximating market splits. Additionally, the general trend of the aforementioned components aid in determining the market's development possibilities.
- Country Level Data:
Various factors that are especially aligned to the country are taken into account to determine the market size for a certain area and country, including the presence of vendors, such as headquarters and offices, the country's GDP, demand patterns, and industry growth. To comprehend the market dynamics for the nation, a number of growth variables, inhibitors, application areas, and current market trends are researched. The aforementioned elements aid in determining the country's overall market's growth potential.
- Company Profile:
The “Table of Contents” is formulated by listing and analyzing more than 25 - 30 companies operating in the market ecosystem across geographies. However, we profile only 10 companies as a standard practice in our syndicate reports. These 10 companies comprise leading, emerging, and regional players. Nonetheless, our analysis is not restricted to the 10 listed companies, we also analyze other companies present in the market to develop a holistic view and understand the prevailing trends. The “Company Profiles” section in the report covers key facts, business description, products & services, financial information, SWOT analysis, and key developments. The financial information presented is extracted from the annual reports and official documents of the publicly listed companies. Upon collecting the information for the sections of respective companies, we verify them via various primary sources and then compile the data in respective company profiles. The company level information helps us in deriving the base number as well as in forecasting the market size.
- Developing Base Number:
Aggregation of sales statistics (2020-2022) and macro-economic factor, and other secondary and primary research insights are utilized to arrive at base number and related market shares for 2022. The data gaps are identified in this step and relevant market data is analyzed, collected from paid primary interviews or databases. On finalizing the base year market size, forecasts are developed on the basis of macro-economic, industry and market growth factors and company level analysis.
- Data Triangulation and Final Review:
The market findings and base year market size calculations are validated from supply as well as demand side. Demand side validations are based on macro-economic factor analysis and benchmarks for respective regions and countries. In case of supply side validations, revenues of major companies are estimated (in case not available) based on industry benchmark, approximate number of employees, product portfolio, and primary interviews revenues are gathered. Further revenue from target product/service segment is assessed to avoid overshooting of market statistics. In case of heavy deviations between supply and demand side values, all thes steps are repeated to achieve synchronization.
We follow an iterative model, wherein we share our research findings with Subject Matter Experts (SME’s) and Key Opinion Leaders (KOLs) until consensus view of the market is not formulated – this model negates any drastic deviation in the opinions of experts. Only validated and universally acceptable research findings are quoted in our reports.
We have important check points that we use to validate our research findings – which we call – data triangulation, where we validate the information, we generate from secondary sources with primary interviews and then we re-validate with our internal data bases and Subject matter experts. This comprehensive model enables us to deliver high quality, reliable data in shortest possible time.
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