L'informatique décisionnelle appliquée à l'agriculture

1. chiffres communiqués sur pardessusdelahaie.com

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IV. Utiliser le big data pour créer de la valeur partagée

Nous restons ici dans l'utilisation courante du numérique et des réseaux sociaux, d'autres pratiques plus innovantes sont introduites notamment par le Big Data. Il s'agit d'offrir gratuitement des services à un client à condition de récupérer des données via ce client.

La quantité et la qualité des informations agricoles sur le web et les réseaux sociaux présentent surement un intérêt stratégique pour les organismes agricoles et ces dernières vont certainement saisir cette opportunité pour exploiter cette masse de données.

Aujourd'hui par simple recherche dans un moteur de recherche nous pouvons accéder à une mine de données agricoles sur le web (site internet, site d'information spécialisée) et sur les réseaux sociaux. Il existe sur Instagram des groupes de coopératives qui postent régulièrement des informations sur leurs exploitations accessible à tous, certain de ces groupes sont privés (cas du compte Instagram la coopérative CEREPY).

Les informations postées sur les réseaux sont des photos qui permettent de s'informer rapidement sur des anomalies constatées et anticiper éventuellement une attaque parasitaire ou déterminer si une adventice est bénéfique ou nuisible sur la base des retours d'expériences de techniciens et d'agriculteurs de son réseau.

En plus des données sur le web et les réseaux sociaux, il faut noter que les organismes agricoles disposent déjà de masse de données sur leurs clients et adhérents. Ces données s'ils arrivent à les exploiter correctement vont sans doute conduire à la création de valeur essentielle au développement des entreprises agricoles.

C'est pourquoi, les entreprises agricoles utiliseront sans aucun doute les nouveaux outils de traitement de données tels que le Big data et la BI pour affiner leur connaissance du marché pour adapter de façons cibler et personnaliser leurs offres.

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Ainsi, on peut constater aujourd'hui l'engouement du secteur agricole pour les métiers de responsable markéting, d'animateur de communauté et on envisage bientôt dans les années à venir un recrutement en masse de « data scientist » responsable de l'analyse de données massives¹.

D'une part, l'exploitation des données du Big Data s'orientera vers la création de valeur bénéfique aux clients de l'entreprise en permettant de lui proposer des services qui sont mieux adaptés à ses besoins. Cette utilisation des données récoltées permet aussi à l'entreprise de sortir gagnante grâce aux économies qu'elle génère.

Par exemple, « une laiterie qui, grâce au traitement instantané des données de productions de ses éleveurs, ajuste en temps réel l'organisation de ses tournées de ramassage de lait, optimise au maximum le remplissage de ses camions et réalise de substantielles économies » 2.

Dans ce cas de figure, la laiterie grâce à la connaissance anticipée sur l'état de la production de ses éleveurs, va optimiser la chaine de production afin de planifier efficacement la collecte du lait, adapter les traitements en usine et optimiser le rendement. Ce qui permettra à l'entreprise de maitriser ses couts de fonctionnement et faire des économies substantielles.

Nous pouvons facilement imaginer la valeur que peut créer une coopérative agricole, grâce à l'analyse des habitudes d'achats de ses adhérents en produits de traitement de cultures (pesticides etc.). Sur la base de cette seule connaissance, la coopérative est en mesure de déterminer de manière fine les stratégies de ses adhérents en termes de protection des cultures.

Imaginons encore que les données précédentes puissent être croisées avec des données des cartes pédologiques (données scientifiques sur la formation des sols), couplées avec les cartes bioclimatiques (données scientifiques sur la composition de l'atmosphère et le type de climat).

1. Adventice (accélérateur numérique pour l'entreprise), www.adventiel.com : Carrière / offres d'emploi.

2. « Vers un big bang agricole ? » Jean-Marie Séronie, Editions France Agricole 2016

Lorsqu'un organisme agricole détient les informations sur le type de produit acheté par son client, sur quel type de sol et dans quel type de climat ce produit est utilisé par l'agriculteur ; le croisement de ses données va accroitre de façon significative la capacité d'analyse plus précise et permettre à l'organisme agricole de prodiguer des conseils plus affinés et personnalisés pour ses clients. Il crée ainsi de la valeur par la personnalisation et la précision du conseil.

V. Développer des services gratuits grâce au Big Data

D'autre part, il sera question de valoriser sur le marché les données collectées grâce au Big Data. Le modèle qui sera adopté dans ce cas est celui des services contre les données. C'est ce modèle de fonctionnement que Facebook utilise aujourd'hui.

On assistera ainsi à la naissance d'entreprises de services avec des prestations gratuites pour les acteurs agricoles. Ces entreprises demanderont en contrepartie de disposer des données de l'agriculteur et ces données seront ensuite anonymisées et valoriser auprès des acteurs agricoles.

Ce modèle de services en agriculture peut être difficilement viable à moins d'être appliqué à un segment où le traitement des données peut mener à une valorisation très forte des résultats d'analyse.

Un de ces secteurs pourrait être la comptabilité. En effet, de manière générale, les données de comptabilité restent isolées au niveau de chaque acteur qui les garde jalousement vu la valeur qu'elles représentent. Cette réticence à partager ces données de type comptable s'explique par le fait que les cabinets comptables sont dans un réseau très fermé et que ces données représentent leur coeur de métier, donc stratégique à la survie des activités des cabinets.¹

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1- www.lebigdata.fr : Comptable : une profession menacée par le big data ?

Le domaine de la comptabilité est un eldorado pour l'informatique décisionnelle, la quantité et la qualité des données dont regorge ce secteur sont impressionnants.

En effet, dans la comptabilité d'une entreprise on trouve :

Les données économiques : le chiffre d'affaires, les investissements, les salaires et les embauches.

Les données financières : les dettes, les placements et bien sûr la solvabilité de l'entreprise.

Les données sur la gestion des actifs : le parc informatique, la flotte de véhicules, etc.

Les experts comptables produisent environ 40 millions¹ de déclarations par an. Au vu de ces données, nous pouvons alors imaginer, une entreprise qui proposera une plateforme dans un environnement sécurisé et qui assure la confidentialité et l'intégrité des données comptables de ses clients.

Cette plateforme permettra à chaque client de gérer sa comptabilité sur la base de procédure automatisée et de manière autonome.

À partir d'une base de données big data cette plateforme va consolider, analyser puis croiser ses données comptables de plusieurs entreprises et en extraire de la valeur.

L'analyse de ses données va profiter aux cabinets d'experts-comptables qui auront désormais une vision large et fine de leur marché, mais aussi une vision en temps réel de l'état des entreprises.

Ils peuvent ainsi apporter des conseils fins à leurs clients et leur permettre de mieux orienter leur stratégie d'investissement, d'achat, de ventes, tout en ayant un suivi pertinent de l'évolution de leur marché.

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1. www.expert-comptables.fr : Le conseil supérieur lance Statexpert.

Nous assistons ici à un phénomène de disruption du monde des experts comptables, car d'une les procédures de traitement des données comptables vont être automatisées au moyen d'algorithmes performants, d'autre part, le client n'aura plus besoin de l'accompagnement d'un expert-comptable puisque tous ses rapports lui seront automatiquement générés.

Il ne va donc rester que le rôle de conseiller à assurer par les experts comptables.

Conscients de ce danger qui guette leur métier, les experts comptables réagissent en anticipant la métamorphose de leur secteur en créant des initiatives comme STATEXPERT¹, qui sont une plateforme lancée par le conseil supérieur des experts comptables et dont l'objectif à terme est d'être une plateforme de référence dans la prévision statistique et dans l'aide à la prise de décision pour les experts comptables.

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I. www.statexpert.net (plateforme experte en statistiques prévisionnelles).

VI. Et si les machines robots prenaient le contrôle ?

L'agriculture est l'un des domaines les plus robotisés, on parle de machine intelligente.

Aujourd'hui, nous assistons à un bouleversement du monde de la robotique, on passe des automates industrielles qui exécutent des tâches préprogrammées aux machines intelligentes et apprenantes (intelligence artificielle).

Cette évolution a pour but d'aider l'agriculteur dans l'obtention de meilleurs résultats dans la production de son champ, mais aussi de permettre à l'agriculteur de se soulager de tâches quotidiennes et réplétives.

Plusieurs projets innovants proposent aujourd'hui des machines qui traitent une grande quantité de données dans l'objectif de répondre ç un besoin précis dans l'exploitation agricole.

Par exemple, le projet I-LEED¹ a pour objectif de gérer de façon autonome et intelligente les pâturages. Le robot parcourt ainsi toutes les parcelles afin de mesurer la quantité d'herbe présente et à partir d'un croisement de ses résultats avec des informations telles que le poids des animaux, la quantité de lait produite, le robot va proposer à l'agriculteur d'ajuster de manière pertinente le déplacement de son troupeau pour un meilleur rendement.

Dans ce scénario, le robot se contente de faire une analyse intelligente des données qu'il collecte et les restitue à l'agriculteur pour une meilleure prise de décision.

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