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Bovins connectés : comment la technologie peut aider à nourrir une population grandissante

D’ici 2050, plus de 9 milliards de personnes vivront sur terre . Cela suppose une hausse de plus de 20 % par rapport à aujourd’hui (7,5 milliards). Cependant, d’après la FAO (Organisation des Nations Unies pour l'agriculture et l'alimentation), pour répondre à la demande plus forte que suppose un 1,5 milliard de personnes supplémentaires, la production alimentaire devra alors progresser de 60 %.

mardi 16 mai 2017

Dans un monde où les ressources vitales nécessaires à la production de plus de denrées alimentaires (dont les terres fertiles et l’eau) sont de plus en plus rares, accroître la production à cette échelle relève de l’exploit. Si l’on considère que l’élevage de bétail est l’un des plus gros contributeurs du changement climatique – il génère plus d’émissions de CO2 que toutes les automobiles et les camions de la planète réunis –, la dimension de cet exploit semble presque insurmontable. 1,5 milliard de bovins à l’échelle planétaires sont dans les pâturages Les flatulences et les excréments qu’ils produisent émettent plus d’un tiers des émissions totales de méthane, un gaz dont l’effet sur le réchauffement est 20 fois supérieur à celui du dioxyde de carbone.

Nourrir une population grandissante

La solution pour nourrir notre population à la croissance rapide, exigera de repenser notre manière d’aborder l’agriculture animale, notamment l’élevage bovin.

Pouvons-nous, par exemple, maîtriser le pouvoir de l’intelligence artificielle et des capteurs pour améliorer la productivité et l’efficacité du secteur agricole, de manière à accroître la production alimentaire à partir des ressources consommées par l’agriculture ?

Des bovins connectés

Connecterra, une start-up technologique basée aux Pays-Bas et fondée par Yasir Khokhar, a lancé son premier service: un assistant numérique pour producteurs laitiers, baptisé « Ida ».

Ida utilise l’intelligence artificielle et des algorithmes en apprentissage automatique  (« learning machine ») pour mieux connaître les schémas comportementaux des bovins et les activités d’une exploitation agricole. Par ce biais, les agriculteurs obtiennent des informations sur la santé du bétail, détectent les irrégularités de leurs habitudes et de leurs comportements alimentaires, ainsi que les pics de fertilité et peuvent également géo-localiser le bétail. Ida fournit à l’exploitant des recommandations quant aux solutions applicables et lui indique ce qui a été fructueux pour d’autres exploitants. Il crée ainsi un échange avec l’agriculteur.

Les agriculteurs ne sont pas des analystes de données. Grâce au recours à une technologie comme Ida - qui ne communique pas de données à l’utilisateur et fonctionne à leurs côtés pour leur apporter un décryptage sur leur propre exploitation -  ils pourront maximiser la productivité, non seulement de leurs troupeaux, mais aussi de leur activité. La productivité est l’une des problématiques essentielles pour les agriculteurs d’aujourd’hui. Des produits comme Ida, de Connecterra, peuvent contribuer à démocratiser les connaissances agricoles et à étendre les meilleures pratiques destinées à améliorer l’efficacité de l’agriculture dans le monde entier.

Les solutions passent par descapitaux prospères

Pour se développer et s’imposer comme des solutions universelles, de telles  technologies innovantes exigent, bien évidemment, des capitaux.

Les détenteurs de ces capitaux, - capables, par exemple, de revoir les approches traditionnelles de l’agriculture - seront à même de récolter les fruits de l’utilisation de ces nouvelles technologies répondant à des besoins identifiables et prédictibles à l’échelle planétaire. Si l'intelligence artificielle est utilisée de différentes façons pour changer notre approche de résolution des problématiques fondamentales, auxquelles la population mondiale est confrontée, cela pourra être source d'opportunités pour les investisseurs.

1« World Population Prospects - The 2015 Revision », Département des affaires économiques et sociales des Nations Unies, 2015.
2Organisation des Nations Unies pour l'agriculture et l'alimentation,
3L'apprentissage automatique ou apprentissage statistique (machine learning en anglais), champ d'étude de l'intelligence artificielle, concerne la conception, l'analyse, le développement et l'implémentation de méthodes permettant à une machine (au sens large) d'évoluer par un processus systématique, et ainsi de remplir des tâches difficiles ou problématiques à remplir par des moyens algorithmiques plus classiques.

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