Comment l'IA et l'automatisation révolutionnent le secteur du cannabis

L’essor de l’IA épargne peu d’industries et celle du cannabis n’échappe pas à la règle. Alors que les lois étranges, obsolètes et parfois contradictoires du monde autour du cannabis peuvent laisser les entreprises liées à la weed opérer sur un terrain instable, cela ne les empêche pas de vouloir aussi profiter des retombées de l’incorporation de l’IA dans leurs opérations.

Mais à quoi ressemble l’IA dans le secteur du cannabis ? Eh bien, cela va bien au-delà des systèmes d’arrosage automatisés. Les solutions d’IA promettent de révolutionner le secteur grâce à l’uniformisation des processus de la culture jusqu’à la vente au détail. Dans cet article, nous allons mettre en lumière certaines des façons innovantes dont l’IA et les technologies associées promettent de changer à jamais le monde de la weed.

Qu’est-ce que l’IA a à offrir au secteur du cannabis ?

Le secteur du cannabis est très prometteur. Selon Fortune Business Insights (2025), sa valeur atteindra 444 milliards de dollars d’ici 2030. Bien qu’il n’en soit qu’à ses débuts, le commerce légal de la weed s’articule principalement autour de trois processus essentiels.

Le premier (et probablement le plus évident) est l’aspect agricole : n’oublions pas que la weed est peut-être la plus ancienne culture de l’humanité. Cela va de semer des graines à la récolte des fleurs de cannabis.

Viennent ensuite la production (qui implique la taille, le séchage et l’emballage du cannabis) et la fabrication (par exemple, la transformation du cannabis naturel ou « brut » en comestibles, en extraits et en produits topiques).

Enfin, il y a la vente au détail, c’est-à-dire la vente de produits du cannabis aux consommateurs.

Bien sûr, l’industrie légale du cannabis englobe d’autres domaines, comme le tourisme. Mais dans le cadre de cet article sur le cannabis et l’IA, nous nous concentrerons principalement sur la manière dont l’automatisation, l’IA et la robotique affectent la culture et le traitement du cannabis, ainsi que l’expérience d’achat au détail. Ainsi, il devient plus simple de comprendre l’effet des technologies intelligentes dans le secteur du cannabis dans son ensemble.

Le rôle de l’IA dans la culture et l’agriculture du cannabis

Le cannabis, comme toute autre culture, s’appuie sur de bonnes conditions de culture pour obtenir un produit final de la plus haute qualité et des rendements rentables. Avec la puissance de l’IA, on peut fournir de façon complètement autonome aux plants de cannabis des conditions parfaites pour s’épanouir.

Parmi les exemples simples de matériel de culture automatisé que vous utilisez peut-être déjà, citons les climatiseurs, les déshumidificateurs et les humidificateurs dotés de capteurs intégrés qui permettent aux appareils de s’allumer et de s’éteindre de manière autonome en fonction des besoins. Si vous continuez à gravir les échelons de l’automatisation, vous trouverez des systèmes de culture entièrement automatisés qui peuvent gérer littéralement tous les aspects de la culture, y compris :

• Le contrôle du climat (température, humidité et ventilation)
• L’engraissage et l’irrigation
• Santé de la terre (pH, SEC, humidité et équilibre des nutriments)

Par exemple, Hey abby (n.d.) et LEAF (n.d.), fabriquent tous deux des boîtes de culture entièrement automatisées destinées aux cultivateurs amateurs. Ces outils sont équipés de systèmes hydroponiques soutenus par des algorithmes d’IA modernes et gèrent absolument tout du contrôle de la température et de l’humidité à l’engraissage et à l’équilibrage du pH.

Plutôt que de passer des jours penché sous une tente à vérifier vos plants, des systèmes comme Hey abby et LEAF vous permettent de suivre les conditions de votre espace de culture et tous les autres aspects de votre opération depuis votre smartphone via leurs applications respectives.

Parmi les exemples plus élaborés de la technologie de l’IA dans la culture du cannabis, on peut citer les serres automatisées, qui ne sont pas non plus uniques au monde de la culture du cannabis. Des entreprises comme AutoGrow (n.d.), par exemple, ont développé des serres automatisées et des espaces d’intérieur équipés de la technologie nécessaire pour contrôler tous les aspects de la culture.

Les systèmes d’AutoGrow sont également dotés de tous les logiciels nécessaires pour suivre et contrôler les données de culture les plus importantes. MyAutoGrow, par exemple, est un système basé sur le cloud qui promet de permettre aux cultivateurs de non seulement voir, mais aussi d’ajuster les réglages de leur culture depuis n’importe où dans le monde.

Les avantages qui découlent de ce type d’automatisation sont monumentaux et comprennent :

• Réduction des coûts d’exploitation : permettre à la technologie de contrôler les processus de culture libère du temps et des ressources.
• Un suivi plus facile : lorsque l’on uniformise les processus, ils sont également plus faciles à suivre et à gérer. Cela peut faciliter le respect des normes de conformité, ainsi que la logistique.
• Efficacité accrue : grâce à l’accès à des données précises et en constante évolution, les producteurs peuvent déterminer exactement quels points de leur exploitation doivent être améliorés, et comment.
• Une plus grande uniformité : les espaces de culture automatisés et les données qu’ils fournissent éliminent les conjectures et minimisent les erreurs humaines, ce qui permet de repérer et de répéter plus facilement les processus dont on a prouvé l’efficacité.
• Informations en temps réel : les portails cloud comme MyAutoGrow permettent aux cultivateurs de voir les changements dans leur exploitation au fur et à mesure qu’ils se produisent et d’agir en conséquence.
• Des rendements plus élevés : faciliter la mise en place de meilleures conditions de culture pour les plants permet de normaliser l’obtention de plus grosses récoltes.

L’IA dans la lutte contre les ravageurs du cannabis

Les ravageurs sont une énorme préoccupation pour le secteur agricole, y compris dans la culture du cannabis. Selon l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture, jusqu’à 40 % des cultures humaines sont perdues à cause des ravageurs partout dans le monde, ce qui entraîne des milliards de pertes économiques (Food and Agriculture Organization of the United Nations, n. d.).

Traditionnellement, la lutte contre les ravageurs et les agents pathogènes du cannabis est un processus ardu. Tout d’abord, les cultivateurs doivent être capables de repérer et d’identifier rapidement les ravageurs, ce qui peut s’avérer difficile, en particulier dans les grandes exploitations et compte tenu du fait que différents ravageurs peuvent produire des symptômes similaires.

Ensuite, la lutte contre les ravageurs du cannabis est également un défi. Bien que les pesticides ne manquent pas, l’utilisation de ces produits chimiques sur un produit conçu pour être chauffé et inhalé soulève de nombreuses questions de santé. En effet, l’utilisation de pesticides (même naturels) peut fortement interférer avec les arômes et les saveurs uniques de la weed. Heureusement, l’IA est également très prometteuse pour changer la façon dont les cultivateurs luttent contre les ravageurs.

En 2022, l’entreprise slovène Trapview a lancé un bot alimenté par l’IA qui peut suivre, piéger et identifier les ravageurs simultanément (Picheta, 2022). L’appareil utilise d’abord des phéromones pour attirer les ravageurs, puis les piège. Enfin, grâce à la vision artificielle et aux données de la plus grande base de données visuelle d’insectes au monde, Trapview peut identifier les insectes et enregistrer exactement l’endroit où ils ont été capturés ainsi que d’autres détails (comme les températures locales). Trapview peut également cartographier l’impact d’une infestation de ravageurs sur la récolte à venir. Dans certains cas, Trapview peut par ailleurs fournir des suggestions sur les pesticides à utiliser à la suite d’une rencontre avec un ravageur.

Un autre exemple de lutte antiparasitaire par l’IA est Semios, une « plateforme d’agriculture de précision » qui utilise Google Earth, BigQuery et des capteurs IoT pour détecter les ravageurs et les changements environnementaux dans les champs (Google Cloud, n. d.). Non seulement Semios fournit toutes ces informations aux agriculteurs, mais il peut également les utiliser pour faire des prédictions sur les menaces qui pèsent sur les cultures, y compris les ravageurs et même les conditions météorologiques difficiles.

Enfin, Plantix utilise l’IA non pas pour détecter les ravageurs, mais pour poser un réel diagnostic des plants en mauvaise santé (PEAT GmbH, n.d.). Outre les ravageurs, les perturbations courantes du développement des plants de cannabis comprennent les facteurs de stress environnementaux tels que le stress lié à la lumière, la brûlure liée à la lumière ou les déséquilibres de nutriments qui peuvent tous produire des symptômes similaires qui sont notoirement difficiles à distinguer pour les cultivateurs. Cependant, Plantix élimine l’étape du jeu des devinettes de l’identification des symptômes des plants. Grâce à l’appareil photo de votre smartphone, il peut scanner les dommages subis par votre plant et les comparer à une base de données en constante évolution pour établir un diagnostic et un plan de traitement adaptés.

Runtz (Zamnesia Seeds) féminisée

(756)

Parents Gelato x Zkittlez

Génétique 50% Indica / 50% Sativa

Periode De Floraison 8-9 semaines

THC 27%

CBD <1%

Type de floraison Photopériodique

View product

(756)

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Runtz (Zamnesia Seeds) féminisée

Parents Gelato x Zkittlez

Génétique 50% Indica / 50% Sativa

Periode De Floraison 8-9 semaines

THC 27%

CBD <1%

Type de floraison Photopériodique

L’IA dans le développement des variétés de cannabis

Les génétiques sont l’un des plus grands moteurs des ventes de cannabis. Pour les cultivateurs, une bonne base génétique promet les bonnes caractéristiques de développement pour un environnement spécifique et des rendements élevés. Parallèlement, pour les consommateurs en bout de file, la variété parfaite va mélanger les bons effets avec les bons arômes et les bonnes saveurs. Aujourd’hui, l’IA pourrait être en mesure de prendre en charge au moins une partie du processus de sélection. Voici quelques-unes des façons dont l’IA pourrait contribuer à la sélection de nouvelles variétés de cannabis :

• Fournir des données sur les relations entre les variétés : les bases de données de l’IA peuvent offrir aux sélectionneurs des informations continuellement mises à jour sur les relations génétiques entre les différentes variétés. Un premier exemple de cela a été Phylos Galaxy (Wallace, 2019), conçu pour fournir une feuille de route aux sélectionneurs et leur permettre de voir les similitudes et les différences génétiques de potentiellement des milliers de variétés à travers le monde.
• Choisir les variétés à croiser : en 2022 et 2023, la société israélienne Canonic Ltd. (une filiale d’Evogene Ltd.) a mis sur le marché huit hybrides de cannabis sélectionnés à l’aide de l’IA (Canonic, 2023). L’entreprise a utilisé un moteur d’IA appelé GeneRator pour sélectionner les variétés à croiser en fonction de leur concentration en THC et de leurs profils terpéniques. On pourrait utiliser des technologies similaires pour suggérer les variétés à croiser en fonction de leur résistance à des ravageurs ou à des conditions environnementales spécifiques, leurs caractéristiques de développement, et plus encore.
• Accélérer la chasse aux phénotypes : tout comme on peut utiliser la technologie de l’IA pour surveiller les plants à la recherche de ravageurs, d’agents pathogènes ou de carences en nutriments, elle peut également servir à les surveiller en fonction de caractéristiques souhaitables telles que la stature, le temps de floraison, l’apparence, la production de résine, la structure des fleurs et la vigueur. Cela pourrait permettre de réduire l’intensité du travail qui caractérise traditionnellement la chasse aux phénotypes de cannabis.
• Analyser les préférences des consommateurs : comme dans d’autres secteurs, les consommateurs de cannabis dictent les tendances du marché en termes de saveurs, d’arômes et de puissance des variétés. Les sélectionneurs pourraient potentiellement toujours être au courant avec des modèles d’IA pour analyser les tendances du marché et suggérer des programmes de sélection pour produire des variétés dont les caractéristiques correspondent. En fait, les modèles prédictifs d’IA pourraient même aider les entreprises à anticiper certaines tendances dans les préférences des consommateurs et à y répondre rapidement pour bénéficier d’un avantage concurrentiel.

Automatisation et IA dans la production de cannabis

Selon le PDG de Leafy Pack Alain Vo (2024), le secteur du cannabis est encore fortement tributaire de l’emballage manuel. Cependant, cela promet de changer à mesure que les entreprises déploient de nouvelles machines qui exploitent l’IA et la robotique pour uniformiser les processus post-récolte comme la taille, la fabrication des produits et l’emballage.

Voici quelques exemples d’entreprises et de services qui mettent en œuvre ces innovations :

• Mobius Trimmer (Mobius, n.d.) : basé en Colombie-Britannique, Mobius a développé une gamme de machines automatisées pour la récolte du cannabis avec notamment des sécateurs, des buckers (qui enlèvent les fleurs et les feuilles des plants), des trieurs et des broyeurs. Ce type de machines réduit la main-d’œuvre nécessaire à la récolte du cannabis, ce qui permet au secteur de s’aligner sur le type d’outils que l’on trouve dans d’autres secteurs agricoles.
• Marvel de Twister Technologies (n.d.) : Marvel est une machine à classer le cannabis qui inspecte, classe et trie le cannabis à un rythme équivalent à celui de 10 personnes. De plus, elle apprend et compile aussi des données à partir de chaque fleur qu’elle trie. Comme si cela ne suffisait pas, Marvel peut créer des rapports de lots élaborés et des analyses visuelles de chaque fleur, ce qui permet aux cultivateurs de se faire une idée plus précise de la qualité de leur récolte.
• Paxiom (Paxiom Group, n.d.) : les entreprises du secteur du cannabis doivent généralement respecter des directives strictes en matière d’emballage. Paxiom a produit toute une gamme de machines conçues pour emballer de façon uniforme tout ce qui va de la fleur aux comestibles et aux concentrés, le tout selon les normes strictes qui régissent l’industrie. Les remplisseuses de bocaux, les remplisseuses-scelleuses et les machines à pré-roulés ne sont que quelques exemples des machines progressivement mises en place pour aider les entreprises de cannabis à uniformiser leurs processus d’emballage.

L’adoption de machines et de systèmes comme ceux-ci favorise une procédure post-récolte uniformisée et efficace, ainsi qu’une qualité de produit homogène. Grâce à l’utilisation de l’IA et de la robotique, les entreprises de cannabis peuvent ajouter de la précision à leurs procédures post-récolte et minimiser les erreurs humaines en réaffectant les ressources humaines à des rôles plus complexes, et ce, tout en réduisant les coûts.

Les systèmes d’apprentissage de l’IA, comme ceux intégrés dans des machines telles que Marvel, recueillent des données tout au long du processus de production et fournissent des informations que l’on peut utiliser pour optimiser les opérations d’une entreprise à l’avenir. Enfin, les outils mentionnés ci-dessus favorisent également des processus de production plus rapides et une évolutivité accrue.

L’IA dans la fabrication de dérivés du cannabis (tels que les concentrés et les comestibles)

Un autre domaine où l’IA a beaucoup de potentiel est la fabrication de produits dérivés du cannabis, y compris (mais sans s’y limiter) les comestibles, les concentrés et les extraits. Voici quelques exemples :

• Le contrôle de la qualité : l’un des défis les plus importants dans la fabrication de produits à base de cannabis est d’assurer l’uniformité du produit. Les systèmes gérés par l’IA peuvent tester de grands lots de produits pour les niveaux de cannabinoïdes ou les profils terpéniques et les comparer à de vastes ensembles de données, ce qui aide les fabricants à respecter leurs engagements plus uniformément. Par ailleurs on peut utiliser les logiciels d’analyse de l’IA pour scanner rapidement les produits à la recherche de défauts visuels ou de contaminants, ce qui minimise le risque que des produits inférieurs à la norme atteignent les rayons. L’IA peut également aider à analyser les tendances dans la production de produits à base de cannabis et attirer l’attention d’un fabricant sur les processus qui produisent uniformément de bons résultats, ainsi que sur ceux qui ne le font pas.
• Prédictions et tests de formules : on peut utiliser les systèmes d’IA pour produire des recettes de comestibles ou d’extraits avec des caractéristiques spécifiques telles qu’une puissance, une texture, un arôme/une saveur ou un effet particulier.

Améliorer la vente au détail de cannabis grâce à l’IA

L’intelligence artificielle ne révolutionne pas seulement la manière dont le cannabis est cultivé et fabriqué et transforme aussi de plus en plus le paysage de la vente au détail. Les algorithmes d’IA et les solutions technologiques peuvent offrir des moyens innovants d’améliorer l’expérience des clients et d’optimiser les opérations de vente au détail.

Ainsi, les solutions d’IA pour la vente au détail aident les revendeurs de cannabis à servir leurs clients plus efficacement, à analyser en profondeur leurs données de vente et même à renforcer la sécurité de leurs points de vente. Il en résulte une expérience d’achat uniformisée, une satisfaction accrue des clients et une augmentation des bénéfices.

Voici quelques applications notables de l’IA dans la vente au détail de cannabis.

Recommandations de produits personnalisées

Les algorithmes d’IA peuvent analyser les données des clients telles que leur historique d’achat et leurs préférences pour leur fournir des suggestions de produits sur mesure, ce qui promet une expérience de consommation améliorée et, en fin de compte, un potentiel de vente accru.

StrainBrain, par exemple, est un outil conçu pour aider les consommateurs de cannabis, qu’ils soient expérimentés ou nouveaux, à ne pas se perdre dans l’océan de produits qui s’ouvre à eux (Sacirbey, 2021). Son fonctionnement est simple : les consommateurs remplissent un questionnaire lorsqu’ils se trouvent dans un dispensaire et fournissent des informations sur les effets, les arômes et les saveurs qu’ils recherchent. Le système présente ensuite aux clients une liste de produits en stock qui correspondent à ces préférences. Ce système est également particulièrement pratique pour les clients qui achètent en ligne et qui n’ont pas de conseiller physique à qui parler pour obtenir des recommandations.

Spark Pro, quant à lui, est un outil similaire basé sur l’IA, mais destiné aux conseillers des dispensaires (Jointly, 2024). Spark Pro utilise les informations de Jointly, une application mobile où les consommateurs peuvent parcourir et acheter des produits du cannabis après avoir sélectionné des usages et des préférences spécifiques et fournit ensuite aux conseillers (budtenders) des informations constamment mises à jour et inspirées par les utilisateurs sur des milliers de produits, ce qui les aide finalement à guider leurs clients vers les bonnes variétés et les bons produits.

Ghost Train Haze (Zamnesia Seeds) féminisée

(100)

Parents Ghost OG x Nevil's Wreck

Génétique 30% Indica / 70% Sativa

Periode De Floraison 11-12 semaines

THC 25%

CBD 0-1%

Type de floraison Photopériodique

View product

(100)

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Ghost Train Haze (Zamnesia Seeds) féminisée

Parents Ghost OG x Nevil's Wreck

Génétique 30% Indica / 70% Sativa

Periode De Floraison 11-12 semaines

THC 25%

CBD 0-1%

Type de floraison Photopériodique

Gestion des stocks et prévision de la demande

L’IA peut non seulement uniformiser le processus de vente au détail pour les clients du cannabis, mais aussi aider les revendeurs à mieux gérer leurs stocks et à offrir une meilleure expérience de vente grâce à l’analyse des données des points de vente.

Headset, par exemple, est une société basée à Seattle qui propose une suite SaaS adaptée aux besoins des entreprises du cannabis (Headset, n.d.). Par exemple, son logiciel Retailer peut non seulement mesurer les performances de vente de différents produits, mais aussi fournir des conseils personnalisés sur la façon d’adapter votre inventaire en conséquence. Cela permet d’éviter les ruptures de stock des produits les plus populaires et de minimiser le risque de surstockage des produits qui le sont moins. Headset’s Retailer peut également aider à prédire le comportement des clients et aider les revendeurs à s’assurer qu’ils restent en tête des tendances de vente.

Amélioration du service client et de l’engagement grâce aux chatbots alimentés par l’IA

Les chatbots ne sont peut-être pas l’aspect le plus apprécié ou le plus excitant de la technologie de l’IA. Cependant, ils peuvent avoir un impact important sur l’expérience des revendeurs de cannabis lorsqu’on les utilise adéquatement. Les chatbots d’IA bien formés font un bon travail pour résoudre les demandes de base des clients vis-à-vis de la disponibilité des produits, les effets des différents produits et les directives sur la façon d’utiliser ou de palper un produit.

Leur immédiateté et leur fonctionnement 24/24 en font une première ligne de service idéale dans le secteur du commerce de détail, ce qui libère le temps du personnel du service client humain pour s’attaquer à des questions plus urgentes. Voici quelques exemples de chatbots d’IA adaptés aux besoins des entreprises de cannabis :

• BakedBot’s Smokey (BakedBot.ai, n.d.)
• Pluggi, powered by BudtenderGPT (Pluggi, n.d.)
• Spark Budtender (n.d.)

Amélioration de la sécurité et de la conformité

L’analyse vidéo par IA peut aider les revendeurs de cannabis à renforcer leurs mesures de sécurité grâce à la détection des comportements suspects ainsi qu’à la surveillance et l’analyse des schémas de circulation des clients. Cela peut grandement améliorer la sécurité dans les magasins de détail tels que les dispensaires. Dans certaines régions du monde, les revendeurs de cannabis dépendent encore fortement des paiements en espèces en raison des restrictions bancaires, ce qui fait de la sécurité une priorité absolue.

De plus, l’analyse vidéo par IA peut également aider les entreprises de cannabis à répondre aux exigences de conformité. Par exemple, elles peuvent surveiller le comportement et les actions des employés, et signaler immédiatement tout manquement aux protocoles de sécurité. Voici des entreprises qui proposent des solutions de vidéosurveillance par IA à des fins de sécurité et de conformité :

• Arcadian AI (n.d.)
• Solink (n.d.)
• March Networks (n.d.)

La conformité est un énorme mot à la mode dans le monde du cannabis légal, et les entreprises doivent être bien conscientes de leurs obligations et restrictions légales. Cependant, les lois sur le cannabis peuvent varier considérablement d’un endroit à l’autre et changer sans préavis. Pour les entreprises de cannabis, cela rend difficile de s’assurer qu’elles agissent toujours conformément à la loi, en particulier si elles opèrent dans différentes zones géographiques ou branches de la production de cannabis.

Les solutions d’IA peuvent résoudre ce problème et prodiguer des informations de conformité actualisées et citées. CannabisRegulations.ai (n.d.), par exemple, s’appuie sur le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique pour automatiser les mises à jour réglementaires et aider les entreprises à respecter les lois locales, même dans plusieurs États américains.

Défis liés à l’implémentation de l’IA et de l’automatisation

Jusqu’à présent, nous avons couvert des exemples détaillés de la façon dont l’IA peut aider à uniformiser les processus derrière la culture, la production, la fabrication et la vente de cannabis légal. Malheureusement, l’implémentation de certaines de ces technologies dans le secteur du cannabis est semée d’embûches.

Voici quelques-uns des principaux obstacles auxquels les entreprises du secteur du cannabis sont confrontées lors de l’implémentation de l’IA et de l’automatisation.

Incertitude réglementaire et complexité en matière de conformité

L’un des obstacles les plus importants à l’adoption de l’IA et de l’automatisation dans le secteur du cannabis est le paysage réglementaire en constante évolution. Les lois qui régissent la culture, la transformation, la distribution et la vente du cannabis varient considérablement d’un endroit à l’autre et changent souvent. L’implémentation de systèmes d’IA conformes à ces réglementations peut s’avérer délicate.

Coûts d’investissement initiaux élevés

Les technologies d’IA et d’automatisation nécessitent généralement un investissement initial important. Les entreprises de cannabis, en particulier celles plus petites, peuvent avoir du mal à justifier ou à obtenir le capital nécessaire pour ces systèmes avancés. De l’achat de matériels spécialisés à l’embauche d’experts techniques ou de consultants pour faciliter le processus d’acquisition de cette technologie, les coûts s’additionnent rapidement.

Résistance de la main-d’œuvre et déficit de compétences

L’intégration de l’IA et de l’automatisation se heurte souvent à la résistance des employés qui craignent d’être remplacés. Dans le secteur du cannabis, qui s’appuie traditionnellement sur le travail manuel pour la culture, la récolte et la transformation, cette résistance pourrait être particulièrement prononcée.

Par ailleurs, comme l’IA est très récente et évolue rapidement, les entreprises du secteur du cannabis pourraient avoir du mal à trouver du personnel avec les compétences nécessaires pour tirer parti de certaines des technologies mentionnées dans cet article.

Préoccupations en matière de confidentialité des données et de cybersécurité

Les systèmes d’IA dans le secteur du cannabis s’appuient souvent sur de grands volumes de données, notamment des informations sur les clients, des métriques de culture et des détails sur la chaîne d’approvisionnement. La nature sensible de ces données rend les entreprises vulnérables aux cyberattaques et aux violations. La mise en œuvre de mesures de cybersécurité robustes parallèlement aux systèmes d’IA et d’automatisation ajoute une couche supplémentaire de complexité et de coût. Au fur et à mesure que les entreprises prévoient de tirer parti de ces données, elles sont également confrontées aux défis liés à leur traitement éthique.

Wurlz F1 Automatic (Zamnesia Seeds) féminisée

(298)

Parents Runtz x Watermelon Candy

Génétique Auto Hybrid

Periode De Floraison 9-10 semaines de la semence à la récolte

THC 24%

CBD Faible

Type de floraison Autofloraison

View product

(298)

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Wurlz F1 Automatic (Zamnesia Seeds) féminisée

Parents Runtz x Watermelon Candy

Génétique Auto Hybrid

Periode De Floraison 9-10 semaines de la semence à la récolte

THC 24%

CBD Faible

Type de floraison Autofloraison

Impact environnemental et durabilité

Même si l’automatisation peut améliorer l’efficacité des ressources dans la culture du cannabis, la technologie elle-même peut avoir une empreinte carbone sur l’environnement. Les systèmes high tech comme l’éclairage automatisé, les contrôles climatiques et les systèmes de culture pilotés par l’IA peuvent consommer beaucoup d’énergie, ce qui est déjà un sujet de préoccupation dans le secteur du cannabis, qui fait l’objet de nombreux examens pour son empreinte environnementale (Clark Hill, 2022).

Progrès technologiques rapides

Le rythme des innovations en matière d’IA et d’automatisation est en perpétuelle évolution. Les entreprises de cannabis qui investissent dans les technologies actuelles risquent d’être confrontées à l’obsolescence en l’espace de quelques années avec l’apparition de systèmes plus récents et plus avancés. Ce cycle de développement court rend difficile pour les entreprises d’obtenir un retour sur investissement satisfaisant, et peut dissuader les entreprises d’adopter ces technologies en premier lieu.

Implications futures de l’IA pour le secteur du cannabis

L’essor de la technologie de l’IA promet d’uniformiser davantage le secteur du cannabis, en particulier dans les domaines de la culture, de la production/fabrication et de la vente au détail. Les entreprises capables de tirer parti de la technologie de l’IA dans ces secteurs vont inévitablement libérer des ressources humaines, ce qui permettra d’offrir une qualité de produit plus élevée et plus uniforme en plus d’accéder à des données de meilleure qualité et plus perspicaces.

Cependant, l’adoption de l’IA et de l’automatisation dans le secteur du cannabis n’est pas un long fleuve tranquille. Des coûts élevés, des investissements technologiques qui s’enchaînent et un paysage juridique en constante évolution font qu’il est difficile pour les entreprises du cannabis (en particulier les petites) de vraiment s’accaparer et exploiter au mieux ces nouvelles technologies.

Néanmoins, une chose est sûre : l’IA influence déjà énormément les processus du secteur du cannabis, et ne fera que continuer à le faire à l’avenir. Les entreprises qui auront la chance de tirer parti de cet outil auront sans aucun doute un sérieux avantage sur un marché qui ne cesse de croître et de devenir plus compétitif.

Steven Voser

Steven Voser est un journaliste indépendant spécialisé dans le cannabis. Il a plus de six ans d’expérience dans la rédaction d’articles sur tout ce qui touche au cannabis?: comment la cultiver, comment en profiter au mieux, l’essor de l'industrie et le climat juridique en zone grise qui l’entoure.

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