Perspectives La data, avenir des agroéquipements ?

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Lors d’une table ronde organisée par le Sedima, des entreprises du machinisme agricole ont abordé le big data dans la filière. Si le modèle technique de la collecte et du traitement des données en est à ses débuts, la question de la maîtrise de celles-ci se pose, comme celle du partage des gains de productivités.

Quel futur se dessine avec les big-datas en machinisme agricole ?Quel futur se dessine avec le big-data en machinisme agricole ? (©Terre-net Média)

Le big data, c’est le sujet à la mode ! Il a encore été le thème central du congrès du Sedima où une table ronde était organisée sur les innovations dans le machinisme agricole pour les cinq prochaines années. Et la plupart des sociétés participantes ont évoqué les data. 

Le constat est partagé par tous : « Les data en agriculture ne seront une solution d’avenir que si les exploitants gagnent en productivité ». Toutefois, tous les maillons de la filière devront tirer profit de celles-ci. Aujourd’hui, par exemple, « nous récoltons des données propres à nos machines que nous gardons dans notre entreprise à des fins de recherche et de développement », a déclaré Ludovic Pelletier, le dirigeant de Case IH en France. « L’agriculteur est propriétaire des données concernant l’agronomie et les parcelles », a-t-il complété. Vincent Hazenberg, responsable des produits Case IH en Europe, a poursuivi : « Historiquement, les évolutions en agriculture ont toujours été liées à la productivité. Les prochaines mutations concerneront l’itinéraire cultural. »

La prochaine étape c'est l'inter-connectivité

Selon Jean-Bernard Duval de Lely France, il faut prendre un peu de recul sur les différentes étapes de développement du numérique « Au début de l’électronique, l’objectif principal était l’automatisation des processus. La seconde phase a consisté à connecter les machines à l’agriculteur. La prochaine étape est celle de l’inter-connectivité pour que les différents engins dialoguent entre eux, avec l’exploitant mais aussi avec ses partenaires. » Le robot de traite est un bon exemple mais la gestion parcellaire est plus complexe.

L’interconnexion des approches multifournisseurs, comme celle de l’Agrirouter de DKE, devrait se développer. L’application française MyEasyFarm permet déjà d’optimiser les tâches sur l’exploitation, indépendamment des fournisseurs ou marques de matériel. Des fabricants de produits phytos, ou des constructeurs comme John Deere et son service myjohndeere.com, essaient aussi de mettre en place de telles plateformes.

Jusqu'à 7 millions de lignes de code dans un tracteur

Toutefois, Hubert Defrancq de Laforge relativise ces discours : « Il ne faut pas se précipiter sur le digital et garder du bon sens en n’oubliant pas que c’est le présent qui finance le futur. Certes, créer de la répétabilité sur l’exploitation, en lissant les hauts et bas rendements, doit permettre un gain économique de 30 %. Il est aussi possible de consolider la structure en déléguant la conduite d’engins à des salariés moins expérimentés. Mais, pour envoyer une fusée sur la lune, il a fallu 1 million de lignes de code. Or aujourd’hui dans un tracteur, il peut y en avoir jusqu’à 7 millions. »

À l’heure où de nombreuses start-up et constructeurs ayant pignon sur rue proposent de plus en plus de capteurs numériques dans les matériels agricoles comment valoriser toutes les données collectées ?

Paris ne s'est pas fait en un jour

Nous sommes aux prémices du big data en agriculture. L’importante quantité de données collectées dans le machinisme doit encore trouver des applications concrètes apportant un gain en valeur pour tous les acteurs la filière. Paris ne s’est pas fait en un jour et de nouveaux usages vont apparaître, comme l’entretien préventif "Just in time" ou la robotique en essaims de plusieurs dizaines de robots dans une parcelle.

Quel sera le rôle de chaque interlocuteur ? Trop tôt encore pour le dire, mais les grandes lignes se dessinent maintenant, tout comme les tensions entre les divers intervenants pour maîtriser l’information. Quel est le plus important, la data ou sa maîtrise ? Au final, une chose est sûre, elle doit permettre un gain de productivité de l’agriculteur !


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