Construire les conditions de la smart viticulture en 2025 Véronique BELLON-MAUREL Pour mieux affirmer ses missions, le Cemagref devient Irstea Directrice du Département ECOTECHNOLOGIES www.irstea.fr
La smart viticulture: des enjeux de performance. 1 Economique 2 Environnementale 3 Sociale
Quelles technologies pour développer ces 3 piliers? 1 Economique 2 Environnementale Agriculture Numérique Robotique 3 Sociale
Quelles technologies pour développer ces 3 piliers? 1 Economique 2 Environnementale 3 Sociale Agriculture Numérique Robotique
Agriculture numérique: l agriculture de précision Mesurer Analyser Partager Décider
Agriculture et Big Data Les «3 V» du big data Volume : tera (10 12 )et zetta (10 21 ) octets. Variété : croisant des données différentes et auparavant incompatibles, extrêmement hétérogènes, à la fois quantitatives et qualitatives Vélocité
Agriculture et Big Data Le Big Data agricole est-il Big? «Facebook génère plus de données en deux jours, que nous en un an. Avec 10 millions d'hectares, nous commençons tout juste à avoir besoin de ces technologies» Stéphane Marcel, Pdg de Smag (Agra-Presse, Juillet 2015)
Agriculture et Big Data Le big data agricole est-il vraiment big? Qq chiffres issus de http://soilbigdata.org/sites/soil/media/471.pdf Exemple d imagerie drones (Buschermohle, U of Tennessee) Environ: 7-12 MB/ha (30 cm de résolution) Autres capteurs et données de prescription (Shearer, Ohio State U) Spraying 0.7 MB/ha Planting 13 MB/ha Yield data 10 MB/ha Soil /Fertility Data 1.6 MB/ha Prescription files 0.02 MB/ha vs tera (10 12 )et zetta (10 21 ) octets.
Big data et viticulture Données de la ferme: enregistrements automatiques, saisies manuelles, objets connectés Données des prestataires de services, données agrégées Données des centres de recherche et d essais => GEOSUD et pôle THEIA (Spot, Pleiades, Sentinel, radar ) (ex Sentinel 2 lancé le 18 Juin 2015 10j / 10-10 -60m de résolution/ 13 bandes) Données sur l environnement (Copernicus) (Données économiques et génomiques)
Qui profitera du big data? Répartition de la valeur ajoutée selon le type de gouvernance. Source : The Hale Group & LSC Gouvernance par les multinationales Gouvernance partagée avec les agriculteurs Ex MONSANTO: 20 25 Milliards/ an
Qui profitera du big data? Créer une plateforme de données à vocation agricole (cf rapport Bournigal et AI 2025). - Créer des référenciels - Créer des modèles à partir des données, puis des OADs (ex: API-Agro) - Favoriser l open innovation - Rendu possible par le développement des systèmes d acquisition de données, de partage de données et la couverture 3G/4G -Le partage de données/ infos => nouvelles solidarités, nouvelles organisations Question: A qui appartient la donnée?
Quelles technologies pour développer ces 3 piliers? 1 Economique 2 Environnementale Agriculture Numérique Robotique 3 Sociale
Robotique Mobile en agriculture (1) De nouveaux enjeux: Accroitre les niveaux de production en limitant les impacts sur l environnement et en préservant la santé et la sécurité des opérateurs Une évolution à organiser dans une logique d économie de main d œuvre L agriculture = 2ème marché de la robotique de service professionnelle Des progrès importants en robotique mobile et capacités d autonomie. Bientôt, le robot agricole acteur de chaque étape de la boucle «perception-décision-action»?
Robotique Mobile en agriculture (2) Les différentes approches en robotique agricole Type «robots d élevage» (robots de traite, d affouragement et de nettoyage) Dans les bâtiments d élevage depuis ~ 20 ans Témoigne de l intérêt des agriculteurs pour les technologies innovantes Les dispositifs d assistance à l opérateur Développés par les grands constructeurs d agroéquipements (ex: guidage, anti-renversement) Systèmes suiveurs (personnels ou en convois) Scouting : mesures ciblées (grappe) avec des capteurs spécifiques. Les robots autonomes en milieu ouvert Dans les laboratoires de recherche, relayés par les entreprises innovantes (type start-up) Au stade de développement
Actisur TT: robotique anti-renversement Quad: 100 renversements par an plus de 75 accidents mortels entre 2005 et 2008 Objectif: un dispositif anti-renversement à moins de 100 euros.
Confort Baudet-rob suit M. le Ministre
Productivité + impact réduit + qualité: essaims DRONE SATELLITE ROBOT
Robotique Mobile en agriculture (3) Les verrous et nouveaux défis pour une entrée sur le marché Scientifiques et techniques: Capacités de perception artificielle Reconfiguration (changement d architecture n temps réel pour s adapter au contexte) Vitesse de travail Interface homme machine Mais aussi Fiabilité et sécurité de ces systèmes Autonomie et sobriété énergétique Co-conception des robots et des agro-écosystèmes où ils évolueront Définition et création de «nouveaux systèmes de production robotisés» Règlementation
Conclusion : un portage politique AI2025 Agriculture numérique - Mettre en place un portail de données à vocation agricole pour l innovation ouverte -Structurer la recherche sur le numérique en agriculture => centre interdisciplinaire à Montpellier? Robotique - Accélérer la recherche et le développement en robotique agricole - Structurer et accompagner le tissu industriel en robotique agricole - Mettre en place les dispositifs de test et qualification des robots agricoles
Conclusion : des technologies pour toutes les agricultures Agriculture conventionnelle Agriculture biologique Agriculture familiale Incontournable! La nécessité d une co-construction avec des spécialistes SHS pour ces technologies en rupture : aspect social / living lab
Merci http://agriculture.gouv.fr/sites/minagri/files/rap