Technologie

Défis agricoles connectés et données agricoles

Le Groupe CCPA, un expert en nutrition et santé animale, a cherché à mettre l’accent sur les données agricoles connectées au fil des ans pour soutenir les coopératives et les éleveurs qui entrent pleinement dans les mégadonnées.

En 2017, le CCPA a mis en place un comité numérique chargé d’explorer de nouvelles voies pour des services à valeur ajoutée en lien avec l’essor de l’Internet des objets dans le monde de l’élevage. «Il y avait déjà beaucoup de bouleversements dans le monde de la nutrition en ce qui concerne l’IdO», se souvient Emilien Dupuis, directeur du développement chez CCPA, lors de la création du comité. «On a beaucoup parlé de l’IoT, du big data et de l’IA à l’époque, mais on a aussi parlé du fait que la propagation des données est coûteuse.» Mais dans le cas du CCPA, surtout à l’époque, ce «microcosme de données «J’avais besoin de comprendre comment cela s’intègre», a-t-il déclaré à ZDNet.

La première mission confiée à la Commission numérique a été de «trouver de nouvelles voies pour des services à valeur ajoutée liés au développement de l’Internet des objets». Ces réflexions “mettent en place ce comité” qui rassemble différents experts métiers, data scientists, spécialistes des systèmes d’information et collaborateurs des départements marketing et communication, résume le directeur du développement.

PoC industrialisé par Keyrus

Pour CCPA, il était impératif de travailler d’abord sur l’extraction de données et la conception de PoC, de tester des applications et de s’entourer d’un réseau de partenaires spécialisés dans l’IoT. Pour passer à la phase d’industrialisation, depuis 2020, les coopératives agricoles ont commandé la conception et la mise en œuvre d’une base de données visant à stocker les informations rapportées par différents types de capteurs à Keyrus. À mesure que le nombre de fermes connectées, les types et les quantités d’ensembles de données augmentaient, le défi consistait à créer des modèles évolutifs pour des données hétérogènes et à les intégrer pour une utilisation à différents niveaux.

Le réseau CCPA comprend actuellement près de 300 fermes connectées. “Par conséquent, l’infrastructure devait être évolutive et capable de s’intégrer de manière utilisable pour intégrer une grande variété de données. En 2018, les données étaient en ordre croissant. En 2020. On se rapproche du big data”, se souvient Emilien Dupuy. Il insiste, notamment en ce qui concerne les appareils connectés, car toutes les fermes ne sont pas identiques. «Les deux tiers des fermes sont équipées d’unités de contrôle de la température et de l’hydroélectricité, et certains parcs ont des balances connectées … Pourtant, certaines fermes ont le Wi-Fi. Non. Il s’agit de l’efficacité de ces appareils connectés dans les fermes qui n’ont pas une connexion Internet avec “les données restant dans la ferme”.

Sur la base de ces résultats, l’infrastructure développée à Keyrus repose sur trois composantes techniques. Le premier concerne l’extraction, la transformation et la lecture des données. Le second est le stockage structuré de données provenant de diverses sources. “Les données proviennent de sources et de formats différents. Elles doivent être structurées et standardisées”, explique Emilien Dupuy. La troisième étape consiste à restaurer le service via un outil de visualisation de données. À ce troisième et dernier niveau, CCPA propose trois moyens: des applications de marque CCPA, des tableaux de bord ou des indicateurs de style API (pour certains grands comptes qui développent leurs propres outils). Ou application).

Divers services d’exploitation numérique

Les clients CCPA peuvent se diviser en deux grandes catégories: l’analyse Emilien Dupuis. D’une part, les fabricants d’aliments vendent directement aux éleveurs et, d’autre part, les distributeurs agissent en tant qu’intermédiaires. Ces différentes attentes créent «des familles de données légèrement différentes», commente-t-il.

Les groupes peuvent être tenus de fournir des services d’opérations numériques qui «prennent en charge le support produit». C’est le cas, par exemple, des applications ThermoTool. Cela vous permet d’évaluer et de prédire le risque de stress thermique lors de la reproduction en collectant des données météorologiques. En 2020, le groupe a également lancé un autre service, Demeus, qui permet aux agriculteurs d’analyser les risques liés au passage à des aliments non médicinaux (en tenant compte de différents paramètres tels que la gestion de l’eau et l’assainissement).

A partir de 24 ° C et 70% d’humidité relative, les animaux sont soumis à un stress thermique qui affecte leur bien-être et impacte négativement les performances et la rentabilité de l’exploitation. Une nouvelle version de l’application mobile ThermoTool est prévue pour fin mars.

La deuxième catégorie de services fournis par le groupe est basée sur l’expertise CCPA. “Notre travail consiste à formuler des aliments qui répondent le mieux aux besoins des animaux. Par exemple, la technologie numérique qui mesure quelques kilos de poulets et quelques kilos de porcs chaque jour fait des modèles de prédiction nutritionnelle une réalité dans l’élevage. Vous pouvez vérifier si elle existe. Sinon, vous pouvez adapter le modèle alimentaire. “”

Avant de reconnaître la valeur ajoutée qu’apporte le numérique, le défi est très économique. La question globale est de savoir quel type d’IoT peut être mis chez un éleveur à un prix acceptable pour les éleveurs, les fabricants d’aliments et le CCPA, et Emilien Dupuis le justifie. Il évoque la prévisibilité des outils d’analyse, ajoutant que “si l’éleveur peut prédire le poids de l’animal avant de se rendre à l’abattoir, ce sera prévisible”.

(function(d, s, id) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0];
if (d.getElementById(id)) return;
js = d.createElement(s); js.id = id;
js.src = “https://connect.facebook.net/fr_FR/all.js#appId=243265768935&xfbml=1”;
fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);
}(document, ‘script’, ‘facebook-jssdk’));

Défis agricoles connectés et données agricoles

Source link Défis agricoles connectés et données agricoles

Back to top button