| DC Field | Value | Language |
| dc.contributor.author | DJILALI BENFREDJ, IShak | - |
| dc.date.accessioned | 2026-10-20T07:32:21Z | - |
| dc.date.available | 2026-10-20T07:32:21Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/1108 | - |
| dc.description | Encadreur : Pr. RAHMOUN Abdelatif / Co-Encadreur : Dr. BENSENANE Hamdane | en_US |
| dc.description.abstract | Feeding a growing global population is one of the main challenges today. The world
population has already passed 8 billion and is expected to reach around 9.7 to 10.7 billion
by 2050. Because of this, agriculture needs to become more efficient and sustainable. In this
work, we study how modern technologies such as the Internet of Things (IoT), Artificial
Intelligence (AI), and Farm Management System (FMS) can help improve agricultural
productivity.
This study is based on a review of recent research (2020–2025) and some real-world
applications. It explains how connected sensors, data analysis, and digital tools can help
farmers make better decisions, use fewer resources, and increase crop yields. According to
different studies, these technologies can increase yields by 5% to 22%, reduce water use by up
to 30%, and lower the use of fertilizers.
However, these technologies are not widely used everywhere. In some regions, there are
still challenges such as high costs, lack of infrastructure, and limited technical knowledge.
This work also discusses these issues and suggests some possible solutions.***
Nourrir une population mondiale en constante augmentation est l’un des principaux défis
aujourd’hui. La population mondiale a déjà dépassé les 8 milliards d’habitants et devrait
atteindre environ 9,7 milliards d’ici 2050. Pour cette raison, l’agriculture doit devenir plus
efficace et plus durable. Ce travail étudie le rôle des technologies modernes telles que l’Internet
des Objets (IoT), l’Intelligence Artificielle (IA) et les logiciels de gestion agricole
dans l’amélioration de la productivité.
Cette étude est basée sur une revue de travaux récents (2020–2025) ainsi que sur quelques
applications concrètes. Elle montre comment les capteurs connectés, l’analyse des données
et les outils numériques peuvent aider les agriculteurs à prendre de meilleures décisions, à
réduire l’utilisation des ressources et à améliorer les rendements. Selon plusieurs études, ces
technologies permettent d’augmenter les rendements de 5% à 22%, d’économiser jusqu’à 30%
d’eau et de réduire l’utilisation des engrais.
Cependant, leur adoption reste limitée dans certaines régions. Les principales difficultés
concernent le coût, le manque d’infrastructures et le manque de compétences techniques. Ce
travail aborde également ces problèmes et propose quelques pistes d’amélioration. | en_US |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.subject | Precision Agriculture | en_US |
| dc.subject | Internet of Things (IoT) | en_US |
| dc.subject | Artificial Intelligence (AI) | en_US |
| dc.subject | Machine Learning (ML) | en_US |
| dc.subject | Farm Management System (FMS | en_US |
| dc.subject | Crop Yield | en_US |
| dc.subject | Smart Farming | en_US |
| dc.title | Analyse systématique de l’impact de l’Internet des objets, de l’intelligence artificielle et des logiciels sur les rendements agricoles et l’efficacité des ressources | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| Appears in Collections: | Master
|