Champs d'analyse

Comment l'agriculture de précision est devenue un pionnier de l'analyse

Points clés

  • L'agriculture est l'un des premiers secteurs d'activité à avoir été transformé par les données.

  • Les progrès réalisés, que ce soit en termes de matériel ou d'analyse, permettent aux agriculteurs d'adopter des pratiques plus écologiques et de produire des aliments qui ont plus de saveur.

  • Les agriculteurs obtiennent des résultats que les experts jugent transposables dans tous les autres secteurs d'activité.

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Des fermes recourent elles aussi à l'analyse pour résoudre des problèmes très complexes. Intel fait partie d'un large réseau de chercheurs et de développeurs travaillant avec des outils tels que les capteurs et les drones afin de les aider. Ces applications agricoles émergentes pourraient bien vous amener à voir vos problèmes opérationnels sous un autre angle.

Pour Nathan Stein, « Internet des objets » est synonyme de maïs et soja. La mesure seconde par seconde de l'adaptation de ces plantes et de la chimie du sol produit un flux continu de données facilitant l'exploitation de sa ferme familiale en Iowa. En utilisant un logiciel d'analyse développé pour les agriculteurs, il est en mesure de simuler l'impact des ajustements en eau, engrais et pesticides.

« Je peux littéralement virtualiser l'ensemble de la récolte », résume Nathan Stein.

Nathan Stein fait partie d'un nombre croissant d'agriculteurs qui exploitent les données en temps réel et les analyses informatiques. Grâce à ces agriculteurs de nouvelle génération, sans oublier les chercheurs et les entreprises développant la technologie nécessaire, l'agriculture, la plus vénérable des activités humaines, est au centre des essais de capteurs, de drones et des analyses du Big Data.

Ces méthodes aident les agriculteurs à augmenter les rendements, arrondir les marges et renforcer l'efficacité à une échelle jamais vue, ce qui est après tout l'objectif de toute entreprise.

Quelque chose qui fonctionne « dans le contexte des grandes exploitations agricoles peut être transposé dans d'autres domaines », explique Vin Sharma, Director of Strategy, Product, and Marketing pour la division Big Data Solutions d'Intel.

Par exemple, un détaillant pourrait utiliser un détecteur de pas mono-fonction pour remplacer l'analyse vidéo lors de la mesure et de l'amélioration de l'efficacité des présentoirs de magasin. Un responsable de centre de traitement des commandes peut intégrer un capteur sur un drone ordinaire pour vérifier l'inventaire. De façon encore plus large, les DSI de nombreux types d'entreprise peuvent systématiser l'analyse des données de capteurs pour contrôler avec précision les ressources, des matières premières à la puissance de calcul. Le contrôle ciblé promet des gains d'efficacité, non seulement au sein de l'entreprise, mais potentiellement tout le long de la chaîne logistique.

Je peux littéralement virtualiser l'ensemble de la récolte.

Nathan Stein, agriculteur de l'Iowa

Nous pensons que le datacenter et les dispositifs périphériques évolueront de concert.

Vin Sharma, directeur des solutions Big Data chez Intel

Depuis 2010, Nathan Stein, agriculteur dans l'Iowa, utilise des images aériennes de satellites et d'avions pour réunir des informations telles que l'élévation, la température, le taux d'humidité du sol et les niveaux de chlorophylle. Il exporte les images et les données ainsi obtenues dans les logiciels de cartographie et d'analyse de senseFly* (il travaille pour cette société suisse afin d'assurer la liaison entre les clients de l'entreprise et les ingénieurs) pour identifier les zones de culture en mauvaise santé.

Lors du processus de collecte et d'analyse des données, Nathan Stein a pris la mesure de l'ampleur des changements qui se produisaient en cours de journée sur sa ferme. Au fur et à mesure que le soleil monte et que la chaleur s'accumule dans le sol, « les données thermiques changent et la transpiration des plantes augmente ou se réduit de façon visible », explique-t-il.

Les données que Nathan Stein a extrait des images aériennes de la ferme familiale « ont rapidement montré au cours du printemps que l'absence de systèmes de drainage dans notre champ de maïs nous coûtait cher », à savoir près de 40 boisseaux par demi-hectare.

« Rien que cela m'a poussé à dépenser plusieurs milliers de dollars pour installer un nouveau drain et des canalisations, afin d'éviter la saturation des terres inondées, » poursuit Stein.

Dans un avenir proche, il prévoit d'utiliser les drones senseFly* et le logiciel correspondant pour optimiser la distribution d'engrais sur sa ferme. Avec le logiciel de senseFly et une carte réalisée par des drones, il pourrait en théorie programmer un tracteur automatisé, capable de distribuer la quantité requise d'engrais dans les champs sans intervention humaine.

Des appareils tels que les drones intelligents et les tracteurs autonomes posent la question de la localisation du traitement logique et du site de traitement des données : dans les équipements en périphérie de la ferme ou dans un datacenter sur le Cloud ? Vin Sharma estime que les deux vont de pair.

« Certains secteurs de l'industrie tendent à avoir une approche trop binaire », précise-t-il. « Nous pensons que le datacenter et les dispositifs périphériques évolueront de concert. »

Vin Sharma prend le système nerveux humain comme métaphore. Il faut suffisamment d'intelligence réflexive en périphérie pour retirer la main d'une surface brûlante sans avoir à y « réfléchir ». Mais l'intelligence centrale du cerveau peut contribuer à améliorer ou surmonter ces actions pour créer de la valeur à un niveau supérieur. Dans un avenir proche, les fermes associeront des appareils semi-autonomes à des systèmes de commande centraux basés sur le Cloud qui bénéficieront de l'analyse des données provenant de nombreux sites.

Nathan Stein valide cet argument. « Pour être utiles à l'agriculture, les données doivent être capturées à des moments précis et elles doivent être parfaitement fiables », précise-t-il. À l'heure actuelle, un agriculteur est un « amateur de données ».

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