Les enjeux de l agriculture connectée

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Floriane St-Jacques
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1 Les enjeux de l agriculture connectée Bruno TISSEYRE UMR ITAP Irstea/montpellier SupAgro

2 L agriculture connectée Ensemble des systèmes échangeant de l'information afin de remplir des fonctions diverses : - aide à la décision (traitement phytosanitaire, interventions irrigation, etc.) - traçabilité, - optimisation, gestion économique, logistique etc.

la décision (traitement phytosanitaire, interventions irrigation,

3 L agriculture connectée Smart agriculture pour les vins du futur

4 L agriculture connectée Un concept vaste qui comprend aussi : - Les réseaux sociaux, les forums, etc. Une modification de l espace : - Deux agriculteurs éloignés géographiquement peuvent devenir très proches dans leurs échanges et leurs pratiques, (Une révolution pour l agriculture africaine) Une modification du temps : - instantanéité, - rapidité,

Une modification de l espace : - Deux agriculteurs éloignés géographiquement peuvent

5 Les enjeux de l agriculture connectée I transformer la donnée/l observation en information II rendre les systèmes interopérables III réussir à partager/coopérer autour de la donnée IV maîtriser la propriété de la donnée V former les acteurs de la filière

interopérables III réussir à partager/coopérer autour de la

6 I. Transformer l observation en information Une/des observation(s) O(s,t) Modèle /Expertise Local Une/des informations I(s,t) Spécificités - Datage et géo-référencement, résolution, - Hétérogénéité des observations, - Multiples échelles de travail : de l exploitation au big data players

- Datage et géo-référencement, résolution, - Hétérogénéité des

7 I. Transformer l observation en information Une/des observation(s) O(s,t) Modèle /Expertise Local Une/des informations I(s,t) Expérimentation, Calage, Traitement plus ou moins complexe des données (expertise, fouille de donnée, inférence), Vers des Interfaces d aide à la décision?

Expérimentation, Calage, Traitement plus ou moins complexe des données

8 I. Transformer l observation en information Des plateformes pour différentes échelles de travail Exemple : image Modis (250 m.) Cartes de la Côte des Blancs (Champagne). Valeurs de NDVI à la date du 18 juin 2008 Source : A. Deblangey (CIVC)

(250 m.) Cartes de la Côte des Blancs (Champagne).

9 I. Transformer l observation en information Des plateformes pour différentes échelles de travail Evolution type du NDVI mesuré par le satellite MODIS Comparaison des évolutions du NDVI sur 4 années au niveau de la région Côtes des Blancs 23/10/2015 Source : A. Deblangey (CIVC)

satellite MODIS Comparaison des évolutions du NDVI sur 4 années au

10 I. Transformer l observation en information Une/des observation(s) O(s,t) Modèle /Expertise Local Une/des informations I(s,t) Vers des Interfaces d aide à la décision pour aider les professionnels? Des problématiques similaires (capteurs, cartes, drones, etc.)

informations I(s,t) Vers des Interfaces d aide à la décision

11 Les enjeux de l agriculture connectée I Transformer la donnée/l observation en information II Rendre les systèmes interopérables III Réussir à partager/coopérer autour de la donnée IV Maîtriser la propriété de la donnée V Former les acteurs de la filière

12 II. Rendre les systèmes interopérables Exemple emblématique Le plug fest : le concours de labour du 21 éme siècle? En agriculture, plus que dans n'importe quel domaine, les équipements qui équipent le système de production sont hétérogènes.

En agriculture, plus que dans n'importe quel domaine, les

13 II. Rendre les systèmes interopérables Nécessité de normaliser les échanges pour parler le même langage (parfois bas niveau). Construction de la normalisation un vocabulaire commun des messages structurés des scénarios d échanges des moyens de communication pour une Gestion des flux de données plus rationnelle

Construction de la normalisation un vocabulaire commun des messages

14 II. Rendre les systèmes interopérables - AgroEDI : pour l échange des données techniques et comptables de production (France); - EDIFACT de l'un/cefact, normes et syntaxe, utilisés dans le monde entier et dans des secteurs d'activité très variés avec des déclinaison sectorielle; - AgroXML : description de données techniques de production pour tous les acteurs de la filière agro (Allemagne) - ISOBUS : transmission d informations pour les machines agricoles, - Normes ISO pour les équipements fixes de l exploitation (processus, gestion, etc.) et données agricoles (Pays-Bas)

AgroXML : description de données techniques de production pour tous les acteurs de la filière agro (Allemagne) - ISOBUS : transmission d

15 Les enjeux de l agriculture connectée I Transformer la donnée/l observation en information II Rendre les systèmes interopérables III Réussir à partager/coopérer autour de la donnée IV Maîtriser la propriété de la donnée V Former les acteurs de la filière

16 Réussir à partager/coopérer autour de la donnée Un exemple simple (Sources : trapview)

17 Réussir à partager/coopérer autour de la donnée Un exemple simple vers le participatif (Sources : trapview)

18 Réussir à partager/coopérer autour de la donnée Peut-être l enjeu essentiel de l agriculture connectée : - Consolider la donnée à différentes échelles, - Générer de nouvelles connaissances, - Vers une réorganisation de la recherche et du transfert? Des fonctionnalités potentiellement recherchées par les big data players. Mais l agriculture est un secteur Complexe de ce point de vue : - Multiplicité des acteurs, - Peu de grands acteurs, - Spécificités locales, sociales, pédo Climat, organisationnelles, etc. Smart agriculture pour les vins du futur Source New Holland)

Des fonctionnalités potentiellement recherchées par les big data players.

19 Les enjeux de l agriculture connectée I Transformer la donnée/l observation en information II Rendre les systèmes interopérables III Réussir à partager/coopérer autour de la donnée IV Maîtriser la propriété de la donnée V Former les acteurs de la filière

20 Maîtriser la propriété de la donnée - Attention à ce que signifie une donnée (en tant que telle une donnée ne sert à rien), - La donnée appartient à celui qui la génère, une définition toutefois ambigüe : - Une donnée générée par un tracteur et qui est mise en forme sur une interface appartenant au constructeur? - Une préconisation effectuée par un technicien sur la base d observations effectuées par un agriculteur?

- Une donnée générée par un tracteur et qui est mise en forme sur une interface appartenant au

21 Maîtriser la propriété de la donnée On rentre clairement dans une nouvelle ére : - la révolution française -> code civil - la révolution industrielle -> code du travail - la révolution numérique -> code? Pas de solutions immédiates liées à un contexte complexe : - Sphére Publique/privée, - Globalisation (limite du droit national), Mission d un groupe parlementaire en 2015 mandaté spécifiquement pour la donnée agricole

22 Maîtriser la propriété de la donnée Un exemple à suivre? Le débat au US (Nov. 2014) opposant le principal syndicat de producteur agricole américain et les «big data players» (Monsantos, Dupont, John Deere) : Consentement de l agriculteur et clarification des usages, Rétractation possible de l agriculteur, Récupération possible des données, Lancement de l'open Ag Data alliance, un consortium pour établir des standards afin qu'un agriculteur puisse transférer facilement ses données d'une plateforme à une autre,

23 Maîtriser la propriété de la donnée Le point clé : liberté de transférer ses propres données d une plateforme à une autre y compris sur une plateforme libre. Un aspect proposé dans le dossier agriculture innovation 2025 (Oct. 2015) avec l open data base agricole.

24 Les enjeux de l agriculture connectée I Transformer la donnée/l observation en information II Rendre les systèmes interopérables III Réussir à partager/coopérer autour de la donnée IV Maîtriser la propriété de la donnée V Former les acteurs de la filière

25 Former les acteurs de la filière Une étude de référence Commanditée par Crop-Life - Réalisée par l univ. Perdue (US) - Réalisée tous les 2 ans, Cibles - Techniciens (coopératives, concessionnaires, sociétés de services, - Conseillers agricoles, Objectifs - Adoption des TIC par les agriculteurs conseillés, - Vision des enjeux associés à l adoption et l utilisation des TIC, - Prospectif et évolution de la demande Smart agriculture pour les vins du futur

26 Former les acteurs de la filière Les freins identifiés par les acteurs de la filière : - Des changements technologiques trop rapides - Trouver des salariés/techniciens compétents (BAC +3) - Démontrer l intérêt de la démarche auprès agriculteurs

27 Former les acteurs de la filière Les freins identifiés par les acteurs de la filière : - Des changements technologiques trop rapides - Trouver des salariés/techniciens compétents (BAC +3) - Démontrer l intérêt de la démarche auprès agriculteurs Rassembler en un lieu unique les potentialités de l agriculture numérique d aujourd hui et de demain

- Démontrer l intérêt de la démarche auprès agriculteurs - Veille sur la technologie, -

28 Former les acteurs de la filière Les freins identifiés par les acteurs de la filière : - Des changements technologiques trop rapides - Trouver des salariés/techniciens compétents (BAC +3) - Démontrer l intérêt de la démarche auprès agriculteurs - Veille sur la technologie, - Dispositif de formation initiale et continue, - Un Showroom pour présenter la plus value de fonctionnalités

29 Merci pour votre attention Bruno TISSEYRE UMR ITAP Irstea/montpellier SupAgro

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