{"id":3264,"date":"2021-02-10T04:58:53","date_gmt":"2021-02-10T04:58:53","guid":{"rendered":"https:\/\/new3.farm21.com\/?p=3264"},"modified":"2022-09-13T06:44:20","modified_gmt":"2022-09-13T06:44:20","slug":"machine-learning-in-agriculture","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.farm21.com\/fr\/apprentissage-machine-dans-lagriculture\/","title":{"rendered":"L'apprentissage automatique rencontre la prise de d\u00e9cision dans l'agriculture"},"content":{"rendered":"

Objectif des conseils de culture 2.0<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Farm21 <\/a>d\u00e9veloppe un syst\u00e8me d'aide \u00e0 la d\u00e9cision de culture auto-apprenant. Il s'agit d'une plateforme dans laquelle les sources de donn\u00e9es agricoles sont combin\u00e9es et analys\u00e9es par des algorithmes d'apprentissage automatique. Les r\u00e9sultats sont \u00e9valu\u00e9s et am\u00e9lior\u00e9s par les commentaires des utilisateurs. Nous appelons cela Cultivation Advice 2.0. Sur cet autre blog<\/a> nous expliquons ce que nous entendons par l\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Dans ce blog, cependant, nous nous concentrons sur les aspects n\u00e9cessaires \u00e0 la mise en place de ce syst\u00e8me. Nous d\u00e9finissons les \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s et les points de d\u00e9part. Ces aspects sont ce sur quoi nous travaillons au jour le jour.<\/p>\n\n\n\n

\u200d<\/strong>Cultivation advice 2.0 offre un soutien unique au cultivateur individuel. Il permet au cultivateur de rendre sa culture plus efficace. Cela signifie : augmenter le rendement, \u00e9conomiser des ressources pr\u00e9cieuses comme la protection des cultures, les engrais et l'eau.<\/p>\n\n\n\n

Nous pensons que c'est l'avenir de la num\u00e9risation dans l'agriculture.<\/p>\n\n\n\n

L'apprentissage automatique comme volant d'inertie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Pour t'\u00e9pargner un essai tr\u00e8s technique, nous expliquons l'apprentissage automatique \u00e0 un niveau tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9. L'apprentissage automatique est un moyen automatis\u00e9 d'analyser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. \u00c0 un niveau de base, un syst\u00e8me d'apprentissage automatique qui fonctionne bien consiste en une boucle continue des \u00e9tapes suivantes.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n
  1. Collecte des donn\u00e9es.<\/strong> Une collecte de donn\u00e9es coh\u00e9rente, de haute qualit\u00e9 et \u00e0 grand volume. Un ensemble de donn\u00e9es toujours plus grand avec autant de donn\u00e9es (pertinentes) que possible est la base du volant d'inertie.<\/li>
  2. Cat\u00e9gorisation des donn\u00e9es.<\/strong> Les sp\u00e9cialistes des donn\u00e9es cat\u00e9gorisent les donn\u00e9es et entra\u00eenent les algorithmes ML. Dans notre cas, nous identifions un sujet que nous voulons analyser, par exemple une certaine maladie dans une culture, et les param\u00e8tres qui pourraient potentiellement influencer ce r\u00e9sultat.<\/li>
  3. Montre les r\u00e9sultats.<\/strong> Les r\u00e9sultats des algorithmes ML sont montr\u00e9s aux cultivateurs et aux conseillers agricoles.<\/li>
  4. R\u00e9actions.<\/strong> Les commentaires sont trait\u00e9s et inclus dans les analyses ult\u00e9rieures.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Pour r\u00e9aliser la vision de l'avenir de Farm21 et mettre en mouvement le volant d'apprentissage automatique, un certain nombre de phases cl\u00e9s doivent \u00eatre r\u00e9alis\u00e9es. Cette chronologie montre les phases les plus importantes.<\/p>\n\n\n\n

    1 Collecte les donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>L'apprentissage automatique n\u00e9cessite la collecte constante de donn\u00e9es de haute qualit\u00e9 et de grand volume.<\/p>\n\n\n\n

    Pour atteindre la bonne densit\u00e9 de donn\u00e9es, il est n\u00e9cessaire de r\u00e9duire le co\u00fbt par point de mesure et de pouvoir faire le lien avec les capteurs d\u00e9j\u00e0 existants.<\/p>\n\n\n\n

    \u00c0 cette fin, nous d\u00e9veloppons des capteurs exclusifs qui permettent de collecter des donn\u00e9es \u00e0 grain fin et nous utilisons les capteurs existants pour constituer un ensemble de donn\u00e9es \u00e0 grain fin.<\/p>\n\n\n\n

    2 Enrichir les donn\u00e9es<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>En reliant les sources de donn\u00e9es entre elles, il est possible pour un algorithme d'apprentissage automatique de trouver des corr\u00e9lations dans les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

    Les sources de donn\u00e9es que nous connectons sont par exemple des images satellites, des bases de donn\u00e9es de cultures, des enregistrements de rendement, des scans de sol, des ensembles de donn\u00e9es de tracteurs, et bien d'autres encore.<\/p>\n\n\n\n

    Avec des informations provenant de diff\u00e9rentes sources, il est \u00e9galement possible de filtrer les valeurs aberrantes. Am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es utilis\u00e9es pour former les algorithmes d'apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n

    3 Alertes g\u00e9n\u00e9riques<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>Un mod\u00e8le pr\u00e9existant (Syst\u00e8me g\u00e9n\u00e9rique d'aide \u00e0 la d\u00e9cision) constitue la base des alertes. Des algorithmes de base comme \"avec une temp\u00e9rature X, une humidit\u00e9 Y sur une p\u00e9riode de temps Z, tu as une pression de maladie \u00e9lev\u00e9e\". Ces alertes g\u00e9n\u00e9riques sont notre point de d\u00e9part.<\/p>\n\n\n\n

    Nous collectons lorsqu'ils sont d\u00e9clench\u00e9s et, \u00e0 un stade ult\u00e9rieur, nous \u00e9tablissons un lien entre ces \u00e9v\u00e9nements et la r\u00e9ponse de l'utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

    4 Feedback<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>Le feedback est le moteur du syst\u00e8me d'auto-apprentissage. Un simple \"c'est bien\/pas bien\" en dit d\u00e9j\u00e0 long sur la qualit\u00e9 du conseil. Comme mentionn\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, nous stockons ce retour et le comparons aux conseils donn\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

    De cette fa\u00e7on, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent d\u00e9terminer au niveau individuel quels devraient \u00eatre les facteurs de pond\u00e9ration pour les conseils de culture personnelle, mais aussi l'utiliser pour trouver plus de liens entre les ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

    5 Pr\u00e9dire l'avenir<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>En utilisant l'ensemble de donn\u00e9es qui ne cesse de cro\u00eetre et l'aide de l'apprentissage automatique, nous pouvons donner des conseils ou des avertissements sur ce qui pourrait arriver.<\/p>\n\n\n\n

    Le cultivateur est ainsi inform\u00e9 plus t\u00f4t des \u00e9volutions climatiques et de leurs effets sur son champ et sa culture. Cela lui permet d'agir plus rapidement.<\/p>\n\n\n\n

    6 Conseils personnalis\u00e9s sur les cultures<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

    \u200d<\/strong>\u00c0 ce stade, nous atteignons les conseils de culture 2.0 pour le cultivateur individuel.<\/p>\n\n\n\n

    La mesure fine permet d'effectuer des actions de culture \u00e0 un niveau tr\u00e8s pr\u00e9cis. Gr\u00e2ce \u00e0 toutes les informations qui sont introduites dans le syst\u00e8me et analys\u00e9es par les algorithmes d'apprentissage automatique, le niveau de perspicacit\u00e9 est consid\u00e9rablement augment\u00e9. Il en r\u00e9sulte des conseils de culture localis\u00e9s et personnalis\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

    Les conseils de culture automatis\u00e9s sur mesure sont extr\u00eamement d\u00e9taill\u00e9s, fonctionnent de mani\u00e8re pr\u00e9ventive mais sont cibl\u00e9s. Il donne la possibilit\u00e9 d'effectuer chaque action au bon moment pour optimiser l'efficacit\u00e9 du rendement et l'utilisation des ressources.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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