La croissance démographique rapide, l’évolution de la demande du marché, l’épuisement des terres agricoles et les changements importants du climat poussent l’agriculture à sortir de ses limites traditionnelles et à passer à l’ère numérique. Cette tendance est soutenue par les gouvernements du monde entier.

Le savoir-faire et les pratiques locales deviennent dans de nombreux cas presque sans importance et de nombreux producteurs doivent s’adapter à des conditions changeantes. Cela pourrait même inclure l’abandon de leurs cultures actuelles et le passage à d’autres cultures. Pour survivre les dernières évolutions dans le domaine agricole, les agriculteurs doivent devenir plus efficaces et produire plus. Prendre des décisions basées sur un pressentiment, une intuition, une expérience personnelle ou des conjectures n’est plus viable.

La sélection des variétés, les dates de plantation, les besoins en eau et en éléments nutritifs, ainsi que la gestion des parasites et des maladies ne sont que quelques-unes des décisions que les producteurs doivent prendre. Chacune de ces décisions est influencée par les conditions environnementales en constante évolution et la variabilité sur le terrain. Les plantes qui poussent dans une partie de la ferme peuvent pousser dans des conditions totalement différentes dans les autres parties de la même ferme.Prendre des décisions basées sur les données est donc essentiel. De ce fait, Ekylibre à penser aux agriculteurs et elle a créé pour eux un logiciel exploitation agricole facile à utiliser et à manipuler. Le but de ce logiciel est de mieux gérer la fermer en gérant les différents intervenants (stock, comptabilité, achat, production et même les dossiers administratifs etc.)

Les machines et les algorithmes peuvent-ils prendre de meilleures décisions?

La réponse à cette question est – Oui, mais il faut leur apprendre à le faire.

Un basculement de l’agriculture vers l’intelligence artificielle est inévitable, mais pour que celle-ci prenne de l’ampleur, il faut collecter et analyser une quantité considérable de données viables. Les modèles statistiques et les algorithmes sont utilisés pour prédire les événements et les comportements futurs. L’analyse des données historiques, telles que les rendements, les conditions météorologiques, les tendances des sols, les apports d’engrais, etc., ainsi que des données en temps réel liée à la gestion de stocks et à la production, peuvent fournir à l’agriculteur des outils puissants pour prendre des décisions éclairées et gérer les risques.

Trois questions principales doivent être posées: comment collecter les données? Comment donner un sens aux données collectées? Et les données peuvent-elles être validées?

La collecte de données

Contrairement à d’autres industries, la collecte de données dans l’agriculture est à la traîne. De nombreuses entreprises en démarrage comme Ekylibredéveloppent des outils d’aide à la décision, mais elles luttent toujours pour la collecte de données, car les exploitations n’ont pas l’infrastructure technologique nécessaire pour la collecte de données.

Ces dernières années, des technologies de collecte de données sont en cours de développement: données spatiales, drones, capteurs de sol, d’eau et de plantes, reconnaissance d’image et autres technologies. Ces technologies peuvent collecter une grande quantité de données qui peuvent être analysées et utilisées pour une meilleure prise de décision.

Cependant, les limites de la technologie actuellement disponible doivent être reconnues. Le nombre de paramètres pouvant être mesurés à l’aide des technologies disponibles est limité et la mesure dans laquelle les données représentent l’ensemble du champ est encore indéterminée.