Un outil d'intelligence artificielle nommé Tessera, développé au sein du Département de technologie informatique de l'Université de Cambridge, pourrait révolutionner la surveillance agricole par satellite dans les régions les plus vulnérables. Contrairement aux systèmes existants conçus pour les vastes exploitations industrielles, Tessera est capable de cartographier avec précision de petites parcelles de moins d'un hectare, qui produisent pourtant une part majeure de l'alimentation mondiale. Les méthodes traditionnelles peinent à analyser ces micro-parcelles. Leurs contours irréguliers rendent les données satellites imprécises, car un seul pixel peut chevaucher plusieurs cultures ou chemins, brouillant le signal. Tessera contourne ce problème en générant des résumés numériques compacts, appelés embeddings, qui capturent l'évolution des terres tout au long de l'année plutôt que de se fier à une image instantanée. Cette approche temporelle permet de distinguer les cultures avec fiabilité, même sur les bords des champs. Lors de tests réalisés en Autriche, l'algorithme a surpassé les techniques actuelles en exactitude, tout en consommant seulement huit pour cent de la puissance de calcul requise par les méthodes conventionnelles et sans nécessiter de réglage manuel. Ces gains d'efficacité revêtent une importance cruciale pour la sécurité alimentaire. Des organisations comme l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture, la Banque mondiale ainsi que divers gouvernements s'appuient sur ces cartes pour planifier les importations et anticiper les pénuries. Comme le souligne l'auteure principale Madeline Lisaius, chercheuse à Cambridge, une légère amélioration de précision peut déterminer si un pays doit importer des milliers de tonnes de céréales pour éviter des crises alimentaires majeures. Bien que prometteur, l'usage opérationnel de Tessera pour éclairer directement les décisions politiques reste encore à quelques années. Les chercheurs insistent sur la nécessité de valider l'outil dans des contextes réels complexes avant son déploiement à grande échelle. Néanmoins, l'équipe estime que cet outil représente un changement de paradigme : il est bien plus économique et simple à exploiter que les solutions actuelles. Un investissement ciblé pourrait permettre de résoudre certains problèmes de suivi agricole dans les années à venir. Ces travaux, publiés dans les Annales de la photogrammétrie, de la télédétection et des sciences spatiales de l'ISPRS, seront présentés lors de la conférence ISPRS 2026 à Toronto en juillet prochain.