Le Big Data transforme l'agriculture de cette manière

Parfois, nous ne pouvons découvrir les changements qui ont eu lieu qu’en regardant vers le passé. Cependant, aujourd’hui, nous pouvons déjà voir clairement les innovations et les changements qui se produisent dans le domaine agricole.

Pour obtenir plus de nourriture, la production agricole a besoin de plus de nouveaux produits, de nouvelles méthodes et de nouvelles technologies pour fournir un soutien. Pour protéger la terre, nous devons réduire l’utilisation de produits chimiques et économiser les ressources en eau. Les agriculteurs espèrent augmenter les rendements par unité de surface, réduire les coûts et obtenir de meilleurs rendements. Les consommateurs ont besoin d’aliments plus sûrs et plus sains.

Le Big Data apporte des changements à ces besoins

Tout d’abord, il s’agit de répondre aux besoins de traitement des données massives générées par la technologie génétique, la gestion des ressources en eau, les engrais, le climat, le sol, les machines agricoles jusqu’à la protection des plantes, et de fournir de nouvelles méthodes d’acquisition et d’utilisation des données pour la production agricole et la génétique des cultures. Dans le domaine de l’analyse et du traitement des données, la chaîne industrielle passe des grandes entreprises aux petites entreprises et aux fermes, et bien sûr, les grandes entreprises continuent également d’innover.

Le changement nécessite de grandes idées, de nouveaux modèles commerciaux et des personnes audacieuses et innovantes. L’industrie du Big Data donnera naissance à un lot d’entreprises indépendantes basées sur cela, et ces entreprises apporteront de nouveaux concepts, méthodes et pratiques. Les entreprises agricoles de la chaîne d’approvisionnement traditionnelle doivent s’adapter à ce changement si elles veulent rester dans l’air du temps.

Je pense que le Big Data peut être appliqué à quatre aspects de la chaîne de production agricole.

• R&D de nouvelles semences Utiliser de nouveaux produits et de nouvelles méthodes tels que le nouveau séquençage génétique et les cartes chromosomiques pour découvrir et créer de nouveaux gènes végétaux plus rapidement.
• Agriculture de précision Bien que le Big Data et l’agriculture de précision soient parfois confondus, ce n’est pas la même chose. Le Big Data utilise les données obtenues de l’agriculture de précision dans différentes fermes pour prendre des décisions, et l’agriculture de précision effectue des opérations agricoles basées sur les résultats de l’analyse du Big Data et les instructions de décision.
• Traçabilité des aliments Utiliser des capteurs et une prise de décision analytique pour prévenir la détérioration des aliments et les maladies d’origine alimentaire.
• Impact sur la chaîne d’approvisionnement Les technologies de l’information apporteront d’énormes changements aux deux chaînes d’approvisionnement des produits et des moyens de production agricoles.

Le Big Data accélère la sélection des cultures

Les méthodes de sélection traditionnelles pour obtenir une bonne variété de culture nécessitent beaucoup de main-d’œuvre, beaucoup d’argent et pas moins de dix ans. Le Big Data accélérera le processus de sélection des cultures. La technologie génétique a entraîné le développement explosif de l’information biologique : premièrement, parce qu’un grand nombre d’organismes modèles ont besoin d’un séquençage génétique, et deuxièmement, en raison de la promotion et de l’application de technologies à haut débit et entièrement automatisées, le séquençage génétique est devenu plus pratique.

Désormais, un grand nombre d’étapes de test peuvent être effectuées dans le cloud. Les tests biologiques qui devaient auparavant être effectués dans des serres et des champs peuvent désormais être analysés, planifiés et hypothétiques sur des puces. Désormais, ce n’est que grâce à un criblage préliminaire que les graines à bon potentiel subiront des essais de plantation. J’ai vu ce changement gratifiant, et je n’ai plus besoin de porter des bottes pour aller à la station de sélection, et la plupart du travail est effectué en laboratoire à l’avance. La nouvelle technologie est non seulement bon marché et rapide, mais peut aussi faire plus de choses.

Le génie génétique traditionnel a sélectionné des variétés résistantes à la sécheresse, aux insectes et aux herbicides, et les nouvelles technologies apporteront plus de nouvelles variétés de cultures d’excellente qualité, économiques et respectueuses de l’environnement. Les carottes riches en calcium, les tomates antioxydantes, les noix sans allergie, les oranges antibactériennes, le blé économe en eau et le manioc riche en nutriments sont des axes de recherche et développement clés à l’avenir.

À l’avenir, grâce à l’analyse du Big Data, la production sur le terrain deviendra plus rapide et plus pratique. Les petits laboratoires disposant de peu de ressources joueront un rôle de plus en plus important. Grâce au partage de bases de données, davantage de startups verront le jour dans les domaines de la génomique végétale et de la biologie cloud.

Voici quelques startups dans le domaine de la génomique végétale :

• Caribou Biosciences : Entreprise de gènes CRISPR-Cas (a reçu 44,6 millions de dollars d’investissement).
• Benson Hill Biosystems : Biotechnologie végétale, analyse de Big Data et plateforme de services cloud (a reçu 8,05 millions de dollars d’investissement).
• Intrexon : Obtention d’excellents traits végétaux grâce à de nouvelles technologies.
• Cibus : Utilisation de la technologie génétique pour développer de nouvelles cultures résistantes aux herbicides.
• Arcadia Biosciences : Utilisation de méthodes de criblage et de sélection avancées et de la biotechnologie pour cribler de nouvelles variétés de cultures.
• Precision Biosciences : Entreprise de technologie génétique, a constitué une équipe de R&D agricole (a reçu 25,65 millions de dollars d’investissement).
• DuPont/Dow, Syngenta, Monsanto, Bayer, BASF aménagent activement ce domaine par le biais de la culture interne et des fusions et acquisitions.

Production agricole axée sur les données, meilleurs résultats

La production agricole est extrêmement complexe : les activités biologiques, météorologiques et humaines interagissent. Ces dernières années, les producteurs ont commencé à essayer d’adopter la technologie de l’agriculture de précision. En utilisant le GPS et les technologies de soutien, les producteurs peuvent suivre les rendements, manipuler les équipements, surveiller les conditions du terrain et gérer avec précision les intrants agricoles, améliorant considérablement l’efficacité de la production. Les équipements d’agriculture de précision ont collecté une grande quantité de données, et sans analyse assistée par logiciel, les humains ne peuvent plus analyser et utiliser ces données. L’intelligence artificielle basée sur l’apprentissage automatique devient plus intelligente dans l’interaction avec les données, les équipements et les humains. Grâce à l’apprentissage automatique, ils peuvent fournir une référence précise de décision agricole pour les fermes.

Les entreprises de Big Data peuvent tester les traits génétiques des cultures, les intrants et les conditions environnementales dans différentes fermes, sols et conditions climatiques. Elles peuvent mener de véritables essais sur parcelles sur des dizaines de millions d’acres de terres pour obtenir des données expérimentales. Ces données aident les agriculteurs à élaborer des plans de plantation pour des semences spécifiques dans des champs spécifiques et des conditions climatiques spécifiques. Pour les vendeurs de protection des cultures, cela signifie que pour des parcelles spécifiques, ils peuvent fournir des produits agrochimiques et des solutions de culture personnalisés.

L’information est le pouvoir

Cette transparence apportée par le Big Data peut briser la chaîne d’approvisionnement agricole traditionnelle et provoquer le ressentiment de nombreux détaillants, concessionnaires et producteurs d’entreprises de semences et d’agrochimie. L’information stimule les revenus des producteurs en réduisant l’apport de produits agricoles. Les producteurs utilisent des méthodes très précises pour investir très peu d’intrants chimiques, mais peuvent obtenir de meilleurs avantages que l’utilisation de produits de marque dans tout le champ. Selon les statistiques, les programmes de fertilisation de précision peuvent réduire l’utilisation d’intrants d’environ 30 à 40 %, ce qui comprimera davantage l’espace de profit des grandes entreprises agrochimiques et conduira à une intégration plus poussée de la chaîne d’approvisionnement des matériaux agricoles.

Malgré les bas prix des produits agricoles et les avantages agricoles insatisfaisants, le taux d’utilisation des nouvelles technologies agricoles ne cesse d’augmenter. Un rapport d’étude de marché de Robert Hill de Caledonia montre : Entre 2013 et 2019, les producteurs doubleront l’utilisation de nouvelles technologies. 51 % des personnes interrogées ont déclaré être très intéressées par les technologies liées à leurs intérêts vitaux.

De nombreuses nouvelles entreprises font de la collecte, de l’agrégation et de l’analyse de données provenant de différentes fermes leur activité principale. Leur objectif est de fournir des services personnalisés pour différentes cultures dans différentes fermes en collectant des données sur le climat, le sol, les cultures et les revenus de la ferme. Les données collectées auprès des fermes aident les entreprises de données à améliorer leurs modèles et à fournir de meilleurs services. Sur la base des données, ces entreprises ajustent constamment leurs produits pour répondre aux différents besoins des clients.

Voici quelques entreprises typiques dans ce domaine :

• Farmers Business Network : Entreprise de services de technologie de l’information agricole, aidant les agriculteurs à développer les meilleures stratégies de plantation et à obtenir les meilleurs rendements (a reçu 24 millions de dollars d’investissement).
• 100M in venture funding to be acquired by Monsanto in 2013 for $1bn). (Note : Il semble y avoir une erreur dans le texte original ici, faisant probablement référence à The Climate Corporation acquise par Monsanto).
• Granular : Plateforme de services fournissant des données visuelles et une référence de décision pour les agriculteurs (a reçu 50 millions de dollars d’investissement).
• Conservis : Plateforme de services basée sur le cloud, fournissant des services de suivi de l’information et d’analyse de données pour les agriculteurs (a reçu 126,5 millions de dollars d’investissement).
• Trimble : Fourniture de solutions de positionnement pour l’arpentage, la construction, l’agriculture et la sécurité publique.
• Farmers Edge : Plateforme de services logiciels et matériels. Fourniture de la collecte, de l’analyse et de l’agrégation de données, etc. (a reçu 4,42 millions de dollars d’investissement).
• Iteris : Fourniture d’informations telles que la météo, l’eau, le sol et l’état de croissance des cultures aux agriculteurs en appelant des API ou des applications.
• John Deere, Bayer, BASF, DuPont, etc. créent également leurs propres plateformes de services de données par auto-construction ou acquisition.

Traçabilité des aliments

Tracer le processus de circulation des aliments de la ferme au consommateur, prévenir et contrôler les maladies, réduire le gaspillage et augmenter les revenus. Avec la croissance de la chaîne d’approvisionnement, la traçabilité des produits agricoles devient de plus en plus importante. Le Big Data est largement utilisé dans les entrepôts de produits frais et les maillons de transport de la chaîne du froid. Les producteurs et les transporteurs utilisent des capteurs, des scanners et des logiciels d’analyse pour surveiller et analyser les données sur la chaîne d’approvisionnement alimentaire. Des capteurs de température et d’humidité avec fonctions de positionnement GPS surveillent les paramètres environnementaux des maillons de stockage et de transport, et fournissent une alerte précoce en temps opportun des conditions anormales.

Impact sur la chaîne d’approvisionnement

Les plus grandes entreprises agrochimiques sont confrontées aux défis posés par les nouvelles technologies telles que le Big Data. Ces nouvelles technologies aident les agriculteurs à résoudre les problèmes de quoi planter, comment planter et comment planter, et aident les agriculteurs à obtenir un maximum d’avantages avec un minimum d’intrants. Dans le passé, l’innovation technologique était concentrée dans les grandes entreprises disposant d’une force de R&D. Aujourd’hui, les petites entreprises ont également commencé à monter sur la scène de l’innovation technologique, en particulier dans la technologie génétique et la sélection génétique.

Les grandes entreprises agrochimiques traditionnelles ne sont pas nécessairement en mesure de fournir aux agriculteurs les meilleurs moyens de production et services agricoles. L’innovation aide les nouvelles entreprises à créer plus de possibilités. Premièrement, parce que les agriculteurs veulent que la confidentialité de leurs données soit bien protégée, ils n’aiment pas que les grandes entreprises qui leur fournissent des moyens de production contrôlent ces données. Les données génétiques des cultures sont les mêmes. Même si les entreprises de semences indépendantes sont disposées à apporter leurs propres données aux bases de données publiques, cela ne signifie pas qu’elles veulent que ces données soient utilisées par des géants. La deuxième raison est que tout le monde veut voir des points de vue objectifs et justes et un flux d’informations bidirectionnel. Même si les grandes entreprises peuvent développer les meilleures plateformes de données, il est difficile de fournir des informations objectives et justes.

Il existe de nombreux exemples montrant que les grandes entreprises ne peuvent pas bien s’adapter aux changements apportés par les nouvelles technologies. L’application de nouvelles technologies nécessite des cultures, des styles de travail et des modèles de comportement complètement différents. Auparavant, les grandes entreprises agricoles pouvaient utiliser des technologies lourdes et de gros moteurs de R&D pour étudier les traits génétiques. Aujourd’hui, en utilisant la technologie génétique et la biotechnologie cloud, les petites entreprises peuvent également effectuer des travaux connexes en utilisant peu d’équipements. Un autre exemple est que la chaîne d’approvisionnement traditionnelle subira également des changements. Dans le processus de circulation actuel, les fabricants, les distributeurs et les détaillants ont provoqué une confusion des prix et des canaux opaques. Tout comme Google a changé de nombreuses industries et Uber et Lyft ont changé la façon dont les humains voyagent, le Big Data changera également la circulation des moyens de production agricoles.

Les grandes entreprises ont entamé une nouvelle phase d’intégration. Par exemple, Sinochem Group a l’intention d’acquérir Syngenta pour 43 milliards de dollars. Dow et DuPont ont fusionné pour 130 milliards de dollars, et il pourrait également y avoir une fusion entre Bayer et Monsanto.

Résumé

Le rapport d’analyse des investissements d’AgFunder montre qu’en 2015, il y a eu plus de 500 événements d’investissement et de financement dans les domaines agricole et alimentaire, impliquant un montant de 4,6 milliards de dollars. Les startups réalisent de nombreux développements innovants dans les domaines de l’alimentation, de l’énergie et de l’environnement. L’entrepreneuriat dans le Big Data agricole n’en est qu’à ses débuts et de nombreux domaines n’ont encore été impliqués par personne. Cependant, l’entrepreneuriat dans le Big Data est entré dans la voie rapide, et les entrepreneurs qui se consacrent à l’utilisation de l’innovation pour changer les modèles traditionnels peuvent obtenir de bons rendements. J’espère que les plus grands bénéficiaires de cette révolution seront les innovateurs, l’environnement écologique, les agriculteurs et les consommateurs. C’est le meilleur moment pour l’entrepreneuriat agricole.

Publié le: 9 juil. 2024 · Modifié le: 12 déc. 2025