10 projets collaboratifs visant à apporter des solutions concrètes au secteur agricole, ont été présentées lors de la troisième édition du hackathon GAIA, au Sia.
Pour sa troisième édition au Sia, l’hackathon Gaia (Generative Artificial Intelligence for Agriculture) (1), piloté par la Ferme Digitale a rassemblée plus de 70 participants, dans le but de faire émerger des solutions d'IA pour le secteur agricole. Les participants regroupés par équipes multidisciplinaires disposaient de 48h pour livrer « 10 prototypes fonctionnels et validés par les utilisateurs finaux, démontrant le potentiel transformateur de l'IA générative appliquée aux défis concrets de l'agriculture durable », rappelle le communiqué diffusé par la Ferme Agricole le 26 février 2026. Et comme l’a souligné Jérôme Le Roy, cofondateur et président de la Ferme Digitale lors de la restitution de ces 10 projets : « pas de gagnant ce soir, mais des cas d’usage au service de l’agriculture ».
Présentation des 10 projets :
Projet 1, présenté par l’Acta
Défi : Harmoniser automatiquement les vocabulaires de données agricoles hétérogènes par IA générative.
Approche : Construction de briques de rapprochement sémantique pour les données agricoles hétérogènes. L'équipe a mis en place une récupération directe des informations depuis les livrables d'expérimentation, un rapprochement des variables via embedding, et une utilisation de modèles LLM pour l'harmonisation sémantique.
Impact : Outil d'alignement automatique de vocabulaires et ontologies pour l'analyse croisée de jeux de données agricoles fragmentés.
Projet 2, présenté par le CNEAP et Docaposte
Défi : Anticiper les évolutions démographiques et optimiser l'offre de formation agricole territoriale.
Approche : Aide concrète aux chefs d'établissement du réseau CNEAP pour se projeter dans les 3 à 5 ans à venir, anticipation des mutations démographiques, économiques et territoriales, éclaircissement des décisions stratégiques.
Impact : Outil d'aide à la décision combinant cartographie, analyse de données et IA pour optimiser l'offre de formation selon les évolutions territoriales.
Lire aussi : Grâce à l’IA, des solutions prometteuses pour l'agriculture dévoilées lors du Hackathon Gaia
Projet 3, présenté par Ombrea et TotalEnergies
Défi : Automatiser la préparation de données géospatiales pour la modélisation hydro-érosive.
Approche : Pipeline géospatial full-stack (Python / FastAPI / React) avec interrogation automatique des APIs IGN, BD TOPAGE, RPG et Météo-France. Comparaison de scénarios hydro-érosifs via rasters SAGA et synthèse automatique par LLM (Mistral AI / AWS Bedrock) pour recommander le meilleur scénario.
Impact : Réduire des jours de travail manuel à quelques minutes. Solution fonctionnelle et immédiatement utilisable pour les sites agrivoltaïques.
Projet 4, présenté par le Ceser de France
Défi : Détecter les signaux faibles dans les rapports Ceser et anticiper les crises agricoles.
Approche : Outil d'analyse par IA pour détecter les signaux faibles (early warning signals) dans les données des Ceser et les publications régionales, permettant d'anticiper les tendances avant qu'elles ne deviennent des crises.
Impact : Support amélioré des politiques publiques agricoles via détection précoce des mutations économiques et réglementaires.
Projet 5, présente par les Chambres d'agriculture de Normandie & Chambre Agriculture Nationale et l’Idele
Défi : Évaluer l'impact technico-économique d'une transition sur les exploitations.
Approche : Outil de simulation permettant aux exploitants et conseillers d'évaluer concrètement les conséquences d'un changement de pratiques, en utilisant la base de données Inosys comme fondation de données technico-économiques.
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Impact : Aide à la décision pour l'évaluation de changements de pratiques – aide à atteindre les objectifs de durabilité ciblés.
Lire aussi : Huit équipes mettent l’IA générative au service des agriculteurs lors du Hackathon GAIA
Projet 6, présenté par Axereal
Défi : Créer un assistant IA conversationnel pour le conseil en agriculture régénérative.
Approche : Développement d'un outil d'aide à la décision basé sur l'IA pour accompagner les technico-commerciaux d'Axereal dans le conseil agronomique personnalisé aux agriculteurs engagés dans des pratiques régénératives.
Impact : Outil B2B conversationnel pour conseillers agricoles avec systèmes de recommandation intelligents basés sur les données d'exploitation et les objectifs de transition.
Projet 7, présenté par Mycophyto & l' Institut Agro de Montpellier
Défi : Évaluer l'impact carbone, biodiversité et économique des pratiques viticoles.
Approche : preuve de concept (POC) pour mesurer et valoriser l'impact environnemental et économique des pratiques agroécologiques en viticulture sur 3 axes clés : séquestration du carbone, biodiversité microbienne, bénéfice économique des vignerons.
Impact : POC qui démontre que l'on peut allier régénération des sols et rentabilité. Outil de transformation de données complexes en intelligence décisionnelle.
Projet 8, présenté par Group CCPA
Défi : Automatiser la sélection des valeurs carbone des matières premières pour l'alimentation animale.
Approche : Développement d'un algorithme intelligent pour automatiser la sélection des valeurs environnementales des matières premières dans la formulation d'aliments pour animaux, en harmonisant les bases de données Ecoalim (française) et GLFI (internationale).
Impact : Réduction de l'empreinte carbone alimentaire à grande échelle via optimisation de la formulation d'aliments durables.
Projet 9, présenté par Doriane
Défi : Visualiser les impacts environnementaux, économiques et agronomiques des leviers agroécologiques.
Approche : Mesure et visualisation des impacts multidimensionnels des leviers agroécologiques à partir des données du réseau Dephy (Démonstration, Expérimentation, Production d'innovation).
Impact : Analyse comparative de leviers agroécologiques – valorisation des données Dephy pour guider les transitions agricoles.
Projet 10, présenté par le Gouvernement de Côte d'Ivoire
Défi : Projet d'envergure internationale orienté vers l'agriculture tropicale et la sécurité alimentaire africaine.
Impact : Expansion du modèle Gaia vers des défis agroalimentaires africains.
- Gaia est une initiative collaborative lancée en 2022 pour explorer et déployer les applications de l'IA générative dans l'agriculture, via des hackathons annuels lancés lors de grands salons agricoles.