Au cours des 100 dernières années, l’agriculture a connu trois révolutions qui l’ont amenée à devenir l’activité que nous connaissons actuellement.
Cependant, nous assistons actuellement à une nouvelle révolution. Une révolution qui amène deux mondes aussi éloignés les uns des autres que les technologies de l’information et la gestion massive des données, ou Big Data. La révolution des données a atteint l’agriculture. Agriculture 4.0 La dimension 4.0 dont nous parlons est une dimension dans laquelle tout est connecté.
Tout émet des données qui peuvent être capturées et analysées de manière massive. Et après cette analyse, l’utilisateur reçoit les meilleures options afin de ne pas se tromper dans sa décision.

Et c’était 4.0 est applicable, et est appliqué, dans l’agriculture aujourd’hui. De nombreux acteurs ont vu une grande opportunité de rendre l’agriculture plus productive, plus durable et moins consumériste en ressources.
Et tout cela, simplement en analysant les données que nous pouvons obtenir d’une olive ou d’un animal, aux ventes du produit sur les marchés internationaux. Et tout cela est possible avec une technologie: Big Data.

Même l’UE a perçu le potentiel du Big Data et de nombreux rapports soulignent trois tendances, avant tout d’autres, qui affecteront le plus l’agriculture d’ici 2030: l’agriculture de précision, l’automatisation et l’intégration / la coopération. Inutile de dire que les deux premières sont alimentées en données.

Big Data Agricultural, qu’est-ce que cela contribue?

En analysant de nombreux projets et expériences réelles dans lesquelles le Big Data a été appliqué à l’agriculture et à l’élevage, j’ai extrait les points les plus importants pouvant faire de cette technologie une véritable révolution. Pas seulement de l’agriculture ou de l’élevage, mais tout au long de la chaîne alimentaire:
• Augmentation de la production: les expériences réelles avec le Big Data ont entraîné une augmentation des rendements des cultures céréalières pouvant atteindre 0,44 t / ha.
• Réduction des intrants: une autre expérience dans les exploitations allemandes a montré qu’il est possible de réduire la consommation de différents intrants (engrais, herbicides, combustibles) entre 10 et 20%.
• Analyser globalement, agir localement: Big Data vous permet de collecter des données à partir de toute votre batterie, de les analyser et de renvoyer l’analyse par colis. Cela permet à l’agriculteur d’ajuster le traitement phytosanitaire ou l’engrais à une certaine zone de sa ferme. Avec la sauvegarde conséquente et la protection de l’environnement.

  • Récolter au bon moment: les drones et les robots permettent d’analyser en détail et de manière autonome l’état de maturité des fruits. Ces données et leur analyse servent à déterminer le moment optimal de la récolte.
  • Intégration des données: l’agriculteur non seulement les données disponibles obtenues à partir de leur exploitation, mais sa base de données peut tirer sur les ressources publiques (par exemple AEMET des données climatiques) pour une plus grande précision dans la prise de décision.
  • Protection des revenus de l’agriculteur: les données des marchés des produits agricoles peuvent être intégrées, en analysant leurs tendances au fil du temps (voire des décennies) pour conseiller l’agriculteur lors de la vente de sa récolte afin d’obtenir un meilleur prix.
  • Réduction du gaspillage alimentaire: la chaîne alimentaire peut être analysée du champ à la table pour identifier les sections où il y a un plus grand gaspillage de nourriture et pour pouvoir concentrer les actions.
  • Analyse des tendances de consommation: permettre d’ajuster les tailles des cultures, des variétés ou des produits en fonction de l’évolution des préférences des consommateurs.
  • Une traçabilité améliorée grâce au fait que les données associées à un produit sont comme l’ADN du processus d’approvisionnement. Parmi les nombreuses réussites qui peuvent être trouvées sur le Web, nous montrons 3 cas d’entreprises espagnoles, qui servent d’exemple pour l’agriculture.

Ec2ce> Société andalouse qui a développé une application permettant de créer des modèles prédictifs de ravageurs et de production végétale. Ils se sont concentrés sur les secteurs à forte valeur ajoutée tels que les oliveraies, les vignobles et l’horticulture, permettant à l’utilisateur de réduire les risques et les incertitudes et de prendre des décisions plus précises en fonction de leurs données agricoles.

Bynse> propose à l’agriculteur une série de produits, tous basés sur le Big Data, qui permettent de mesurer toutes les variables, externes et internes, auxquelles l’exploitation est soumise. Ces données sont analysées et renvoyées à l’agriculteur de manière simple via une application. L’agriculteur peut prendre la meilleure stratégie pour ses cultures. Selon leurs créateurs et les agriculteurs avec ce qu’ils travaillent, ils ont réussi à réduire jusqu’à 40% des intrants de la ferme.

CooltivaTech> C’est une start-up espagnole qui a été finaliste cette année du Concours de Qualité de Pâques “Pascual Startup”. L’idée de CooltivaTech est de collecter les données les plus importantes sur les exploitations agricoles et les variables vitales des cultures, en analysant les données en temps réel.
L’agriculteur reçoit une série de recommandations à réaliser dans les cultures et maintient ainsi leur état de santé optimal.

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