L'usage de l'IA et du numérique place l’agriculture face au cyber-risque

Debbie Heeks

Des chercheurs de l’université de Cambridge publient une étude en forme d’alerte. Le monde agricole utilise de plus en plus d’outils basés sur l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et des systèmes connectés, sans prendre la mesure du danger.

Aux Etats-Unis, 40% de la production de céréales sont gérés par un logiciel de la société de services spécialisée dans le secteur agricole New Cooperative, basée dans l’Iowa. En interne, la moitié des tâches des employés de New Cooperative sont automatisés. En septembre 2021, l'entreprise était victime d’une attaque par rançongiciel, l'obligeant à déconnecter ses systèmes et à trouver des solutions d’urgence. L’enquête interne a révélé que 653 identifiants/mots de passe avaient été craqués (le mot de passe "chicken1" étant utilisé une dizaine de fois par divers employés) ou avaient fuité.

La société n’a pas payé la rançon. Par contre, quelques mois auparavant, en juin 2021, le producteur de viande brésilien JBS versait 11 millions de dollars en bitcoin aux auteurs d’une autre cyberattaque par rançongiciel. Complètement bloquée, la société avait dû cesser les activités de ses abattoirs aux Etats-Unis, au Canada et en Australie.

L'IA pour diagnostiquer des maladies dans les champs

Ces deux exemples illustrent parfaitement une situation pas assez prise en compte selon des chercheurs du à l’université de Cambridge (Royaume-Uni) : l’usage déjà très répandu de technologie numérique, d’intelligence artificielle (IA), d’apprentissage automatique et autres bases de données dans le secteur agricole expose ce dernier à des risques majeurs. Ces spécialistes dressent cet état des lieux dans un court article publié dans Nature fin février 2022.

L’IA, dans le secteur agricole, sert par exemple à diagnostiquer des maladies affectant les champs, gérer l’usage de produits chimiques ou piloter des machines. Des cultures sont supervisées à distance par vidéo, dont les images sont analysées par reconnaissance automatique de formes, pour repérer des intrusions (humaines ou animales) par exemple. Cartographie 3D, géolocalisation, capteurs connectés, pulvérisateurs autonomes, système de prédiction de rendement s’ajoutent à la panoplie. En janvier 2022, le constructeur américain John Deere[...]

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