L'agriculture à l'heure du digital et du Big Data. © Андрей Яланский, Adobe Stock
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Faire converger Big Data, automatisation et aide à la décision pour l’agriculture durable

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L'Agritech - ou agriculture 2.0 - bouscule chaque jour un peu plus l'ensemble du secteur agricole, avec l'apport du digital dans les pratiques et l'ensemble de la chaîne de valeur. Sur un marché mondial estimé à 13,25 milliards de dollars d'ici 2023, les acteurs et expérimentations se multiplient, avec l'ambition d'atteindre une agriculture durable. Zoom avec Xavier L'Hostis, responsable Innovation chez Adventiel, société de services digitaux pour l'agriculture.

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Atteindre les objectifs d'une agriculture durable est au cœur de l'ambition des acteurs du secteur. Xavier L'Hostis, responsable Innovation chez Adventiel nous parle de la digitalisation et des outils intelligents au service de l'optimisation des tâches dans le respect des ressources pour lesquels les agriculteurs ont une forte appétence. L'agriculture est bien entrée dans l'ère du numérique

Xavier L'Hostis, responsable Innovation chez Adventiel. © DR

Comment jugez-vous l’état de digitalisation du secteur agricole, en Europe et en France ?

L'équipement de l'ensemble de la filière agri-agro en outils informatiques et devices est maintenant très avancé (et parfois précurseur). Reste que beaucoup de structures sont à des degrés différents de leur transformation digitale : leur maturité varie en fonction de leur domaine d'activité spécifique, de leur écosystème concurrentiel, et de leurs interactions avec les acteurs du reste de la chaîne de valeur agricole, dont les agriculteurs.

Ce mouvement de digitalisation du secteur agricole va pouvoir répondre aux grands enjeux actuels, au moins sous cinq dimensions : l'agriculture durable et connectée, les nouvelles attentes des consommateurs et sociétales (traçabilité, transparence), les défis de l'alimentation de demain et la robotisation (pour la performance et la réduction de la pénibilité), le tout aidé par le Big Data qui doit aider pour les prises de décision.

L'agriculture 2.0 pour cultiver autrement.

L’agriculture de précision accélère grâce aux données et aux technologies de mesure/analyse. Quels services sont aujourd’hui les plus plébiscités ?

Cette réponse aux attentes s'est d'abord faite d'un point de vue réglementaire, notamment via l'élevage, avec l'identification des bêtes/parcelles et la traçabilité des actes/apports en animal ou végétal.

Désormais, l'agriculture de précision est en cours de déploiement, avec le principe de « la bonne chose/dose, au bon moment, au bon endroit ». Le recours au digital répond maintenant d'un besoin d'optimisation du métier, avec la nécessité de disposer d'outils d'aide à la décision performants et « intelligents ». Les données brutes remontent désormais en très grand nombre (production, capteurs, météo), et la plus-value va être de les exploiter, de les croiser afin de prendre les décisions les plus pertinentes et les plus précises, à chaque moment.

Dans ce cadre, les capteurs autant que l'intelligence embarquée jouent un rôle grandissant en matière de monitoring et de connaissance. Les services/outils dédiés, notamment disponibles via des marketplaces, aident aussi les agriculteurs dans leur process de décision.

En quoi les relations jusqu’ici en vigueur peuvent être rebattues avec ces apports technologiques ?

Des sociétés comme Adventiel se proposent d'aider les entreprises du monde agri-agro à se différencier dans leur marché grâce au numérique et à l'innovation, ceci en fournissant des solutions permettant d'aider à résoudre les problèmes et obligations auxquels sont confrontés les agriculteurs. Cela passe par de la veille sur d'autres domaines et du transfert des technologies digitales pertinentes pour l'agriculture connectée. Nous leur mettons directement à disposition des outils opérants, avec un gain mesurable (temps, finances, ressources, etc.).

Les agriculteurs sont désormais extrêmement affûtés sur ces enjeux, et peuvent regagner par ce biais « digital » de l'autonomie dans leur process de décision. Certaines entreprises spécialisées et installées avaient de longue date un pré carré, des modèles de service très intégrés et verticalisés qui sont en train d'être totalement remis à plat, grâce aussi à une concurrence accrue. Ces entreprises doivent donc se réinventer par la création de services « différenciants » à haute valeur ajoutée pour leurs clients agriculteurs.

On parle beaucoup de robotique agricole et de drones, lorsque l’on évoque l’agriculture 2.0. Où en est leur déploiement ?

Le processus d'automatisation a été massif ces dernières années, dans les industries agroalimentaires, et la parcelle n'y échappe pas.

Des robots desherbeurs ou suiveurs sont déjà commercialisés, avec des niveaux de performance intéressants. Mais de gros enjeux demeurent autour de la sécurité et de la réglementation.

Une technologie robotisée au service de l'agriculture et des agriculteurs. © Naïo technologies

Quelles nouvelles technologies émergent. Vers quoi se dirige-t-on et pour quels bénéfices ?

Sur l'aspect robotisation et l'automatisation, un très gros effort est entrepris dans les entreprises et les exploitations avec l'augmentation massive des capteurs (ambiance ou tracking) et des données associées.

La connectivité « outdoor » reste un souci en campagne, l'intelligence ne peut donc pas rester exclusivement dans le cloud et doit pouvoir être déportée localement. Le principe de remonter uniquement des données « utiles » pour son activité revient à devoir filtrer et sélectionner en amont de l'exploitation ces dites données (edge computing).

Le monitoring réalisé à partir de capteurs d'ambiance, d'analyses d'images, de vidéos ou de sons, va par exemple pouvoir aider à optimiser et simplifier le travail au champ ou à l'étable (alertes, monitoring à distance). Cela peut toucher aussi bien à la croissance des plantes et la détection de maladies, qu'à la surveillance du comportement des animaux (vêlages, posture, problèmes respiratoires, alimentation) : tout cela va pouvoir être interprété afin d'y répondre judicieusement.

On pourra aussi répondre mieux aux enjeux de traçabilité liés au respect des cahiers des charges des labels ou encore aux suivis des indicateurs du bien-être animal par exemple.

Évidemment, il y a un enjeu très important sur la réalisation de services prédictifs mis en œuvre grâce au machine learning et à l'intelligence artificielle appliqués aux croisements des masses de données amassées par les entreprises (données de production, météo, capteurs, satellites). L'objectif est de prédire des rendements, des dates de récoltes, des incidents, des maladies, des prix, des coûts...

Des agriculteurs connectés à VoiceBot pour une optimisation de la gestion des tâches. © Voixeo, Adventiel

Enfin, on peut aussi évoquer la simplification des interfaces utilisateurs avec l'utilisation du langage naturel dans des interfaces conversationnelles textes ou vocales (chatbots, voicebots). Elles doivent faciliter l'enregistrement et la consultation des informations. Il y a aussi un enjeu très fort pour les entreprises de personnalisation des interactions avec leurs clients et prospects grâce aux échanges initiés par les entreprises (alertes, rappels, renouvellement de commandes).

L'ensemble de ces innovations doit grandement pouvoir optimiser le travail en exploitation puis sur la chaîne de valeur agricole dans son ensemble.

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