Introduction :
La gestion d'un système d'aquaculture en circuit fermé (RAS) s'apparente à un exercice d'équilibre permanent : rechercher des taux de croissance maximaux tout en maintenant une qualité d'eau irréprochable et en contrôlant les coûts énergétiques. Au cœur de cet équilibre se trouve la variable principale, l'alimentation, qui dépend encore largement de l'expérience manuelle. Cependant, une nouvelle étude publiée en novembre dans Aquaculture International montre comment une intelligence artificielle appelée "apprentissage adaptatif par renforcement multi-objectif" agit comme un super-gestionnaire infatigable, optimisant de manière dynamique chaque étape, des alevins jusqu'au marché.
Comment fonctionne l'IA : Apprendre à élever des poissons comme on apprend un jeu
Le cœur de ce système est un "cerveau" auto-apprenant. En surveillant en permanence les données relatives à la croissance des poissons, aux paramètres de qualité de l'eau (oxygène dissous, azote ammoniacal, etc.) et à la consommation d'énergie, il teste constamment différentes stratégies d'alimentation et apprend des résultats (si les poissons grandissent bien, si l'eau reste stable ou si les coûts d'électricité sont élevés) par le biais de récompenses ou de pénalités. Grâce à l'entraînement, il identifie le protocole d'alimentation optimal pour des stades spécifiques (par exemple, stade larvaire, phase de croissance rapide).
Des percées au-delà de l'automatisation traditionnelle :
Adaptation dynamique aux étapes de la croissance : Le système intègre des stratégies dédiées aux différentes phases de croissance. Lorsque les poissons passent de l'état de juvénile à celui d'adulte, il peut adapter automatiquement et en douceur sa stratégie, ce qui réduit le temps d'adaptation du système pendant cette transition de 42.5% et de minimiser considérablement les risques de stress au cours de cette phase.
Équilibrage multiobjectif intelligent : Le système peut équilibrer de manière dynamique les trois objectifs parfois contradictoires suivants "vitesse de croissance", "maintien de la qualité de l'eau". et "économie d'énergie". Par exemple, lorsque la qualité de l'eau s'approche d'un seuil d'alerte, le système interrompt automatiquement la recherche d'une alimentation maximale et donne la priorité à la stabilité de l'environnement.
Explicable et digne de confiance : L'étude a spécifiquement conçu une interface de visualisation intuitive. Elle traduit les décisions complexes de l'IA (par exemple, "pourquoi réduire l'alimentation maintenant") en graphiques et en explications compréhensibles pour les exploitants agricoles. Les praticiens passent ainsi d'une "exécution passive" à une "compréhension et une confiance", ce qui accroît la confiance dans l'adoption du système de la part des exploitants agricoles. 65% à 89%.
Avantages mesurés et perspectives de l'industrie :
Lors d'un essai à l'échelle commerciale sur le tilapia, ce système d'IA a permis d'améliorer le rendement de l'espèce. Ratio de conversion des aliments (FCR) de 18,7% tout en maintenant la qualité de l'eau dans la fourchette optimale 98.3% du temps. Cela se traduit par une réduction des déchets alimentaires, une diminution des fluctuations de la qualité de l'eau et des stocks de poissons plus sains.
Pour les exploitations agricoles, la mise en œuvre de tels systèmes ne relève plus de la science-fiction. Il s'agit pour les RAS d'un bond en avant par rapport à la situation actuelle. "automatisation" (exécution de programmes fixes) à "intelligence" (détection autonome, prise de décision et optimisation). L'investissement initial peut être important, mais la valeur qu'il apporte en termes d'économies d'aliments, de réduction des risques, d'augmentation du rendement et d'optimisation du travail rend le retour sur investissement de plus en plus évident pour les exploitations à grande échelle qui élèvent des espèces à haute valeur ajoutée.
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