En travaillant dans ce secteur, j'ai eu l'occasion d'apprendre de certains des cultivateurs et des chercheurs les plus expérimentés qui combinent la science, l'instinct et des connaissances durement acquises pour gérer des installations très performantes.
L'intelligence artificielle (IA) continue d'apparaître dans les conversations sur le cannabis, et je l'ai suivie de près. Le potentiel est réel, mais les limites aussi. Surtout lorsqu'il s'agit de l'éclairage. L'IA est douée pour les schémas. Mais le cannabis n'est pas une culture standard. Et l'éclairage n'est pas une donnée unique.
Voici cinq choses que l'IA se trompe systématiquement sur l'éclairage et la culture du cannabis, sur la base de ce que nous avons appris des cultivateurs du monde réel et du travail de notre équipe chez Fluence.
1. Simplification excessive des exigences en matière de lumière
Les erreurs de l'IA :
"Utilisez 18/6 pour les légumes. Passez à 12/12 pour la floraison. Utilisez n'importe quelle lumière à spectre complet.
Ce que les producteurs savent :
Les horaires d'éclairage ne sont qu'une partie de l'équation. L'intensité, la stratégie spectrale, la distribution et l'uniformité dans la canopée sont tout aussi importantes, si ce n'est plus.
L'IA a tendance à traiter le cannabis comme la plupart des plantes : suivre le programme, cocher la case. Mais les cultivateurs savent que la lumière détermine l'architecture, le rendement et la qualité de la plante. Les choix de spectre ont un impact sur tout, de l'espacement internodal à l'expression du chimovar.
Intensité et uniformité et de déterminer la cohérence de ces résultats. Et comment vous orientez la lumière aux différents stades du cycle de culture ? C'est de là que viennent les véritables gains de performance.
2. Mauvaise compréhension des besoins en nutriments et des calendriers d'alimentation
Les erreurs de l'IA :
"Utilisez un taux d'azote élevé pour les légumes et un taux de phosphore élevé pour les fleurs.
Ce que les producteurs savent :
Les programmes d'alimentation ne sont pas des modèles, ils sont adaptés. L'IA recommande souvent des stratégies nutritionnelles qui semblent plausibles sur le papier, mais qui ne tiennent pas compte de variables essentielles : le comportement du cultivar, le milieu de culture, la chimie de l'eau et le type de système (comme le système de vidange ou de recirculation).
Un tableau d'alimentation bien conçu est adapté à votre génétique, à votre environnement et à vos objectifs. Il réagit à la plante en temps réel. Les recommandations génériques ne peuvent pas tenir compte des variations subtiles de l'EC ou de la façon dont un cultivar peut exiger un supplément de calcium alors qu'un autre brûle à la même dose. Les cultivateurs expérimentés repèrent ces différences avant même que l'IA ne signale un changement.
3. Confusion entre l'environnement intérieur et l'environnement de serre
Les erreurs de l'IA :
"Maintenir un DPV optimal et
Niveaux de CO₂. Utiliser un éclairage d'appoint si nécessaire".
Ce que les producteurs savent :
Les environnements intérieurs et les serres ne sont pas interchangeables : il s'agit de modèles d'exploitation fondamentalement différents.
À l'intérieur, les producteurs peuvent contrôler tous les aspects de l'environnement. Dans les serres, il faut s'adapter au rythme naturel du soleil. Cela se traduit par des fluctuations de la DLI, une couverture nuageuse quotidienne, des changements saisonniers de la photopériode, autant d'éléments qui influencent le moment et la manière dont vous complétez l'éclairage artificiel.
L'IA met souvent les deux environnements dans le même sac lorsqu'elle donne des conseils. Mais l'optimisation de la lumière dans une pièce fermée et dans une serre éclairée nécessite une réflexion, des outils et des stratégies complètement différents.
4. Ignorer les différences entre les cultivars
Les erreurs de l'IA :
"Toutes les variétés de cannabis fleurissent en 8-9 semaines. Former tôt. Retourner à 18 pouces".
Ce que les producteurs savent :
Chaque cultivar est différent. Certains s'étirent considérablement sous l'éclairage des fleurs. D'autres restent compacts. Certains finissent en moins de 8 semaines, tandis que d'autres dépassent les 12 semaines. La façon dont un cultivar réagit au spectre, à l'intensité et aux méthodes d'entraînement n'est pas prévisible, sauf si vous l'avez cultivé ou si vous avez travaillé avec quelqu'un qui l'a cultivé.
L'éclairage doit être adapté au comportement génétique de la culture. L'application d'une approche standard des stratégies d'éclairage à toutes les variétés génétiques limite vos résultats. Les grands cultivateurs ne traitent pas chaque plante de la même façon, et
recommandations en matière d'éclairage ne devrait pas l'être non plus.
5. Les outils d'automatisation et d'IA surestimés
Les erreurs de l'IA :
"Laissez l'IA gérer votre culture. Elle peut prédire le rendement, détecter les parasites et optimiser les performances automatiquement."
Ce que les producteurs savent :
L'automatisation peut absolument aider, mais elle ne remplace pas l'expérience réelle. Certains outils d'IA prétendent remplacer la surveillance humaine par l'analyse prédictive ou la reconnaissance d'images. Mais les producteurs expérimentés savent à quelle vitesse un environnement peut changer, à quel point les premiers signes de stress peuvent être subtils et à quel point il est important de lire sa culture en temps réel.
L'éclairage, en particulier, nécessite une attention permanente. Vous ne pouvez pas simplement "régler et oublier" votre éclairage.
Niveaux PPFD ou le mélange de spectres. Vous surveillez, ajustez et adaptez en fonction de la réponse de l'usine, des données de l'installation et des objectifs de production. L'IA peut soutenir ce processus, mais elle ne peut pas le diriger.
Conclusion
L'IA évolue rapidement et continuera à faire partie de l'industrie du cannabis. Mais pour l'instant, ce n'est pas un raccourci pour obtenir de meilleurs rendements ou de meilleures plantes. C'est un outil, qui fonctionne mieux lorsqu'il est associé à une expertise du monde réel, à des connaissances spécifiques aux cultures et à une stratégie d'éclairage fondée sur la science des plantes.
Chez Fluence, nous croyons en
équiper les producteurs de technologies qui facilite la prise de décision et non la simplifie à l'extrême. Car dans ce secteur, les nuances sont importantes. Et les cultivateurs qui comprennent leurs plantes seront toujours plus performants que les logiciels qui ne les comprennent pas.
Auteur : Matt Urbancic, Marketing
Matt combine sa formation d'ingénieur avec des années d'expertise en marketing pour aider Fluence à partager des solutions d'éclairage qui ont un impact réel sur les cultivateurs. Il s'attache à traduire une science complexe en stratégies claires et pratiques qui favorisent l'efficacité, la cohérence et l'obtention de meilleurs résultats en matière de culture.
