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Transition numérique : Le Big data au service de l’élevage de volailles

Depuis le développement d’Internet, puis du Smartphone et des applications, le quotidien de tout un chacun est baigné dans le big data qui rend bien des services. Leurs usages ont inondé l’économie des services et de la production industrielle, agroalimentaire compris.

L'analyse des données des objets connectées par l'intelligence artificielle devrait booster les applications d'aide à la décision y compris dans les élevages.
L'analyse des données des objets connectées par l'intelligence artificielle devrait booster les applications d'aide à la décision y compris dans les élevages.
© Copeeks

L’essor des données massives – autrement dit le big data - révolutionne en profondeur nos manières de suivre les événements, de les analyser et de prendre des décisions. L’agriculture n’y échappe pas. Chaque élevage produit déjà des masses de données, mais encore incomplètement exploitées. « Les data des élevages ont de la valeur, expliquait au mois de décembre Olivier Manceau (directeur adjoint data des chambres d’agriculture de Bretagne) lors du webinaire Fermes numériques, mais beaucoup sont à l’état d’un minerai qui reste à transformer. »

Les data saisies pour la gestion technico-économique

Avant les années 2000, le principal usage des données d’élevages avicoles se concrétisait par la gestion technico-économique (GTE) des lots clos, l’objectif de l’enregistrement du passé étant de faire progresser les performances du futur. Ce service proposé aux éleveurs par les organisations de production (OP) permettait d’améliorer les faiblesses détectées.

Lire aussi : Tell Elevage vise la supervision des poulaillers avec l'Intelligence artificielle

Avec les progrès des technologies numériques, ces GTE ont évolué vers une forme digitalisée, plus conviviale (saisie sur Smartphone ou tablette) et avec un retour plus rapide vers l’éleveur. Ces GTE améliorées s’appellent notamment Aniprev, Aviperf pondeuse, Optiponte, Pondicalcul en production d’œufs de consommation ; Certiferme, Fermatel, Wefeedvolaille en volailles de chair. Au niveau des OP, ces données digitalisées sont aussi recoupées avec celles des partenaires (abattoir, couvoir, centre de conditionnement, formulateur et fabricant d’aliment…).

Les data scientistes de la santé animale s’intéressent également aux données d’élevages géolocalisés pour suivre les pathologies. Pour les OP, c’est un outil supplémentaire du management sanitaire.

Des data captées pour piloter en temps réel

Nécessitant encore une saisie largement manuscrite, ces systèmes de GTE vont évoluer, grâce aux données collectées automatiquement. Ce sont essentiellement celles des ordinateurs de régulation d’ambiance, des compteurs (aliment, eau, énergies) et des pesons automatiques.

Dans un avenir proche, leur interprétation en temps réel avec de nouveaux outils, comme l’intelligence artificielle, devrait aider les éleveurs à réagir très vite, voire à anticiper. La start-up Tell Élevage veut développer l’aide au pilotage des bâtiments d’élevage. C’est aussi un axe fort de R & D des firmes services, comme CCPA qui suit quotidiennement des élevages pilotes connectés, sous l’angle performances et nutrition.

Développement de services annexes

D’autres capteurs seront ou sont testés. Des lunettes connectées portées par l’éleveur permettraient d’avoir l’assistance d’un tiers à distance, comme son vétérinaire ou son dépanneur. Un sélectionneur de dinde en a testé avec succès. L’école vétérinaire de Nantes en a expérimenté pour des autopsies assistées à distance. L’Itavi explore la reconnaissance des sons pour détecter précocement des problèmes respiratoires, ainsi que la vidéo pour analyser les comportements de volailles. Des applications permettent déjà des audits bien-être animal, qualité de l’eau, pododermatites ou des alertes coups de chaleur.

Les usages du big data s’amplifieront encore si les fabricants des objets connectés, ceux qui collectent et traitent les données, et ceux qui les exploitent – y compris les éleveurs – échangent et partagent.

En dernier ressort, le succès de ces solutions digitales dépendra de leur facilité d’utilisation et du retour pour l’éleveur, qui ne l’oublions pas est à la base de la production des data. Cela pose aussi la question du consentement à laisser exploiter ses données.

Les 5 V du big data

L’exploitation des données massives par des méthodes mathématiques et informatiques nécessite de réunir cinq conditions :

Volume : être capable de gérer et traiter une énorme masse d’informations

Véracité : s’assurer que les données choisies sont fiables (erreurs de saisies, capteurs mal étalonnés, fausses déclarations…)

Variété : utiliser et trier des données de sources et de formats variés (image, son, géolocalisation, mesures, données manuscrites, médias, réseaux sociaux…)

Vitesse : traiter les informations avec la rapidité attendue

Valeur : apporter des gains supérieurs au coût des efforts déployés

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