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Tirer parti de l'analyse des données pour améliorer les rendements agricoles

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L'industrie agricole est actuellement confrontée à un défi de taille. À mesure que la population augmente et que les terres cultivables diminuent, les entreprises agroalimentaires devront nourrir davantage de personnes avec moins de ressources. Le ministère américain de l'agriculture (USDA) prévoit que la demande alimentaire augmentera de 70 à 100 % d'ici 2050. Dans le même temps, les problèmes environnementaux et les ressources limitées restreignent la capacité de croissance des exploitations agricoles.

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Les rendements agricoles doivent s'améliorer, mais les exploitations ne peuvent pas se développer comme elles l'ont fait pendant la majeure partie de leur histoire. La solution à ce problème est l'analyse des données.

De quels outils les agriculteurs ont-ils besoin pour l'analyse des données ?

L'analyse des données, qui consiste à utiliser les nouvelles technologies pour mieux comprendre les données numériques, est plus courante dans d'autres secteurs que l'agriculture. Pourtant, l'agriculture a beaucoup à y gagner. Mais avant de pouvoir commencer à tirer parti de ces technologies, les agriculteurs doivent acquérir les outils nécessaires.

La première étape de l'analyse des données consiste à collecter des données, ce que les exploitations agricoles peuvent faire grâce à l'internet des objets (IoT). Des dispositifs sans fil et interconnectés, tels que des capteurs de sol, des drones et des solutions de suivi météorologique, recueillent des informations cruciales et les transmettent à un endroit unique et accessible. Bien qu'elles soient assez récentes, ces technologies sont de plus en plus accessibles, les exploitations agricoles devant installer 12 millions de ces capteurs d'ici 2023.

Les exploitations agricoles auront également besoin de solutions de stockage dans le cloud pour stocker et organiser ces données. Elles utiliseront ensuite des algorithmes d'apprentissage automatique pour les analyser et produire des informations exploitables. Si les entreprises agroalimentaires peuvent concevoir leurs propres modèles, des solutions prêtes à l'emploi sont également disponibles.

Comment l'analyse des données peut-elle améliorer les rendements des cultures ?

Disposer des technologies nécessaires n'est qu'une partie de l'équation. Une fois que les exploitations agricoles disposent des appareils et des logiciels dont elles ont besoin, elles peuvent les utiliser pour améliorer le rendement des cultures grâce à ces cinq stratégies.

1. Trouver les meilleures cultures à faire pousser

La première façon dont l'analyse de données peut améliorer les rendements est de découvrir les cultures à faire pousser pendant une saison donnée. La rotation des cultures peut augmenter le temps de culture actif, ce qui maximise les rendements, mais déterminer quelles plantes sont les mieux adaptées à chaque saison peut être un défi. L'analyse de données rend le processus beaucoup plus rapide et plus précis.

L'apprentissage automatique peut analyser de grands ensembles de données plus rapidement que les humains et trouver des connexions qu'ils pourraient manquer. Il est donc idéal pour évaluer des facteurs tels que les conditions météorologiques et la qualité du sol afin de déterminer quelles cultures seront les plus productives.

À l'approche d'une nouvelle saison, les agriculteurs peuvent alimenter des algorithmes prédictifs avec des données sur les sols, des relevés de température, des images de drone et des images satellite. Ces modèles peuvent alors produire une image complète des conditions de la saison à venir, en suggérant les cultures qui y sont les mieux adaptées. Les exploitations agricoles peuvent alors planter les éléments qui produisent les meilleurs rendements dans ces conditions.

2. Gestion de la consommation des ressources

Un autre rôle essentiel de l'analyse des données dans les rendements agricoles est la gestion des ressources. Les exploitations agricoles doivent fournir aux cultures suffisamment d'eau, d'engrais et de pesticides, mais une utilisation excessive de ces ressources peut être néfaste et limiter la production alimentaire mondiale. L'apprentissage automatique peut analyser les conditions du sol en temps réel pour permettre une agriculture de précision, aidant les agriculteurs à produire autant que possible tout en utilisant un minimum de ressources.

Les capteurs de sol IoT peuvent surveiller les niveaux d'eau et de nutriments dans le sol et ajuster les systèmes d'irrigation et de fertilisation en conséquence. Ainsi, ils garantissent que les plantes ont ce dont elles ont besoin sans gaspiller de ressources.

Ces systèmes de précision sont également un élément crucial pour devenir plus durable. La durabilité peut être un défi dans l'agriculture, car même les vaches peuvent produire des émissions de gaz à effet de serre, et les grandes exploitations nécessitent souvent des ressources importantes. Minimiser la consommation en s'adaptant aux besoins en temps réel permet de compenser ces pratiques pour réduire l'empreinte écologique des exploitations.

3. Surveillance de la santé des plantes

De même, les exploitations agricoles peuvent utiliser l'analyse de données pour surveiller la santé des cultures. Tout comme pour les maladies humaines, le dépistage précoce des conditions potentiellement dangereuses pour les plantes permet de minimiser les dommages et de garantir la santé à long terme. Pour ce faire, les entreprises agroalimentaires ont besoin d'un aperçu en temps réel de leurs cultures.

Les modèles d'analyse peuvent examiner les données provenant de capteurs de sol pour voir comment les plantes consomment les nutriments et se développent, ce qui indique leur état de santé. Par ailleurs, les systèmes de vision artificielle peuvent analyser les images des cultures prises par des drones ou d'autres caméras pour détecter les signes de maladie ou de carence en nutriments. Ces systèmes peuvent alors alerter les agriculteurs et leur permettre de prendre des mesures rapides et efficaces.

Même les modèles formés sur des ensembles de données relativement petits se sont avérés précis à 95 % pour identifier les maladies des cultures. Avec des outils de ce type, les exploitations agricoles pourraient reconnaître les problèmes potentiels beaucoup plus rapidement, ce qui leur permettrait de réagir aussi vite que possible pour minimiser leur impact et préserver des rendements élevés.

4. Optimiser les plantations et les récoltes

Déterminer quand planter et récolter les cultures peut également avoir un impact sur les rendements. Si des années d'expérience agricole peuvent permettre d'établir des calendriers assez précis, l'évolution des climats et les phénomènes météorologiques imprévus peuvent modifier les conditions d'exploitation d'une année sur l'autre. L'analyse des données peut aider les entreprises agricoles à comprendre ces changements et à y répondre.

Les saisons de culture ne sont pas aussi régulières qu'il n'y paraît à première vue. Le café, par exemple, peut pousser toute l'année, mais de fortes pluies interrompent la saison dans certains climats. Les exploitations agricoles doivent avoir une vision actualisée et complète des facteurs affectant les périodes idéales de plantation et de récolte pour produire les récoltes les plus fructueuses.

Les modèles analytiques peuvent examiner les tendances météorologiques historiques et les comparer à des données plus récentes pour prédire les conditions à venir. La combinaison de ces données avec les facteurs changeants du sol peut révéler le meilleur moment pour planter différentes cultures et, de même, le meilleur moment pour les récolter.

5. Protéger les cultures en transit

Un aspect plus facilement négligeable de l'optimisation des rendements consiste à assurer un transport sûr et efficace après la récolte. Le monde perd environ 14 % de tous les aliments produits entre la récolte et la vente au détail, ce qui réduit effectivement les rendements des cultures, par ailleurs importants. Si les exploitations agricoles veulent tirer le meilleur parti de leurs récoltes, elles doivent optimiser la chaîne d'approvisionnement grâce à l'analyse des données.

Les systèmes télématiques fournissent des informations en temps réel sur la localisation des véhicules, que les modèles d'analyse peuvent ensuite utiliser pour trouver des itinéraires optimaux. Ces informations peuvent rendre les flottes plus efficaces en aidant les conducteurs à trouver et à éviter les zones encombrées ou d'autres itinéraires inefficaces. Par conséquent, les cultures passeront moins de temps en transit, ce qui évitera qu'elles ne se détériorent avant d'atteindre les rayons.

D'autres systèmes IoT peuvent surveiller la qualité des expéditions en temps réel. S'ils détectent quelque chose d'anormal, comme une remorque réfrigérée cassée, ils peuvent alerter les conducteurs pour qu'ils modifient leur parcours. Les entreprises agroalimentaires peuvent alors livrer leurs récoltes en toute sécurité avant qu'elles ne se gâtent.

L'avenir de l'analyse des données agricoles

À mesure que ces technologies progressent et deviennent plus courantes, leurs cas d'utilisation potentiels vont s'étendre. L'une des applications futures les plus prometteuses de l'analyse des données pour les rendements agricoles est la génomique.

Les premières études montrent que l'apprentissage automatique peut identifier les gènes qui permettent aux plantes de pousser avec moins d'engrais. Des modèles d'analyse de données similaires pourraient révéler d'autres gènes utiles pour aider les scientifiques à modifier les cultures afin de produire des cultures plus résilientes et plus économes en ressources. Au fur et à mesure que ces pratiques se développent et que des cas de réussite émergent, il deviendra plus facile pour les exploitations agricoles de cultiver plus avec moins.

À mesure que la technologie des données progresse, elle deviendra également plus abordable. Des dispositifs tels que les capteurs IoT et les plateformes cloud deviendront alors accessibles aux petites exploitations, apportant ces avantages à l'ensemble du secteur, et pas seulement aux grandes entreprises agroalimentaires.

Les exploitations agricoles d'aujourd'hui doivent adopter les données

L'analyse des données est peut-être nouvelle dans l'agriculture, mais cette pratique devient de plus en plus cruciale. Alors que la pression augmente pour nourrir davantage de personnes avec moins de ressources, les exploitations agricoles doivent capitaliser sur les technologies d'analyse pour répondre aux demandes modernes.

Ces cinq étapes peuvent aider les entreprises agroalimentaires à tirer le meilleur parti de la technologie des données pour améliorer le rendement des cultures. Elles peuvent alors réduire leurs dépenses et leurs empreintes écologiques tout en augmentant leurs bénéfices.