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[Dossier] Agriculture : comment le Big Data révolutionne l’industrie ?

Au fil du temps, les agriculteurs doivent produire plus de nourriture en utilisant moins de ressources. L’humanité doit consommer moins d’eau, et utiliser moins de produits chimiques. Les fermiers veulent optimiser la croissance et réduire les coûts, tandis que les consommateurs demandent une nourriture propre et bonne pour la santé. Par conséquent, l’industrie de l’agriculture recherche de nouveaux produits, pratiques et technologies. Ces différentes exigences peuvent être satisfaites grâce au Big Data. 

La quantité d’informations à disposition des agriculteurs a largement augmenté depuis quelques années. La gestion de l’eau, la fertilisation, le climat, la qualité du sol, les systèmes de protection des champs, le génome des plantes sont désormais détaillés par de nombreuses données. Ces données peuvent être collectées et utilisées pour améliorer les pratiques fermières mais aussi pour réaliser des avancées génétiques. En termes de production, le Big Data transfère le pouvoir aux fermiers et aux petites entreprises, tandis que les grosses compagnies tentent d’innover.

La disruption donnera lieu à de grandes idées et à deux nouveaux modèles de business. Une nouvelle génération d’entreprises indépendantes utilise le Big Data pour générer de nouveaux insights, des pratiques et des produits. Les firmes traditionnelles de l’industrie de l’agriculture et les chaînes logistiques devront s’adapter si elles souhaitent rester dans la course.

Dans l’industrie agro-alimentaire, le Big Data impacte quatre principaux secteurs. D’abord, le développement de nouvelles graines. Les découvertes et l’accès au génome des plantes sont facilités par le Big Data avec de nouvelles manières de mesurer, de cartographier et de transformer les informations en nouveaux produits plus rapidement.

L’agriculture de précision et le Big Data sont également intimement liés. Les informations dérivées de l’agriculture de précision sont agrégées par le Big Data au sein de nombreuses fermes. Les analyses, les insights et les décisions qui en résultent peuvent être déployées au travers de techniques d’agriculture de précision.

Le food tracking, ou pistage de la nourriture, repose sur l’utilisation de capteurs et d’outils analytiques pour empêcher le gâchis et la contamination. Enfin, la chaîne logistique des graines, des récoltes et de la nourriture est totalement bouleversée par démocratisation de la technologie.

Le Big Data accélère la création de nouvelles espèces de plantes

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Le processus traditionnel utilisé pour créer de nouvelles espèces de plantes coûte cher, nécessite beaucoup de travail, et peut prendre plus de 10 ans. Le Big Data accélère les choses. L’explosion des informations biologiques découle des avancées dans le domaine du génome. Le séquençage de génome des modèles organiques et l’application rapide de techniques expérimentales ou automatisées ont permis une évolution titanesque dans ce domaine.

Le déluge d’informations génomiques peut être créé et analysé sur le Cloud. Les recherches biologiques qui commençaient jadis au sein de greenhouses et dans les champs sont désormais initiées à un niveau informatique (in-silico). Les données peuvent alors être analysées, les expériences planifiées, et les hypothèses développées. Ainsi, le nombre de plantes à valider dans le champ pour garantir leurs performances dans des environnements divers est largement réduit. Il est possible de déterminer à l’avance quels hybrides seront optimisés pour chaque région particulière. Ces nouveaux développements sont moins chers et plus rapides, mais offrent également de nouvelles possibilités.

Les outils traditionnels d’ingénierie génétique ont apporté une résistance à la sécheresse, aux herbicides et aux pesticides. Le développement va maintenant permettre de produire des espèces de qualité supérieure et de réduire les coûts économiques et environnementaux. Les bénéfices seront tangibles aussi bien pour les fermiers que pour les consommateurs. On peut prendre pour exemple les carottes riches en calcium, les tomates gorgées d’antioxydants, les noix sans allergènes ou les oranges résistantes aux bactéries.

Grâce à de meilleurs outils, le temps de développement sera réduit et moins cher. Le développement pourra également pris en charge par de plus petits laboratoires avec moins d’infrastructures. Davantage de données seront disponibles et analysées au travers de bases de données partagées. Les innovations génomiques et la Cloud Biology propulsent de nouvelles startups diverses et variées.

Voici plusieurs exemples de startups utilisant le Big Data pour le génome de plantes :

_ Caribou Biosciences utilise la technologie CRISPR-Cas pour l’édition de gènes et a levé 44,6 millions de dollars.
_ Benson Hill Biosystems fait évoluer l’agriculture à l’aide de la biologie des plantes, des Big Data analytics et du Cloud Computing et a levé 8,05 millions de dollars.
_ Intrexon a développé de nouvelles espèces de plantes à l’aide de technologies développées et acquises. Il s’agit d’une entreprise publique.
_ Cibus déploie des outils d’édition génétique pour produire de nouveaux traits comme la résistance aux herbicides.
_ Arcadia Biosciences utilise le screening avancé, le breeding et les techniques de biotechnologie pour produire de nouveaux traits et de nouvelles espèces. Il s’agit d’une entreprise publique.
_ Precision Biosciences est une entreprise consacrée aux technologies d’édition de génome. Son groupe agricole a levé 25,65 millions de dollars.
_ DuPon / Dow, Syngenta, Monsanto, Bayer et BASF sont également des entreprises actives dans le développement et l’acquisition de technologies agricoles.

Des pratiques fermières data-driven pour de meilleurs résultats

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La production agricole est une discipline complexe au sein de laquelle la biologie, les conditions météorologiques et les actions humaines interagissent. Les fermiers ont rapidement adopté de nouvelles technologies d’agriculture de précision au cours des dernières années. Grâce aux technologies comme le GPS, les producteurs peuvent suivre les récoltes avec précision, contrôler l’équipement, surveiller les conditions des champs, augmenter la productivité et la profitabilité.

Dans le même temps, les données sont rapidement accumulées en ensembles trop larges et complexes pour être analysés sans logiciel adéquat. Les données seules ne permettent pas de générer des insights. Les analyses et les services de conseil sont requis pour aider les fermiers à exploiter toutes ces données. Les applications logicielles reposant sur le Machine Learning sont de plus en plus intelligentes et customisées dans leurs interactions avec les données, les appareils et les personnes. À mesure qu’elles apprennent, elles offrent des opportunités inédites pour de meilleures prises de décisions dans la ferme. 

Les entreprises Big Data peuvent tester de nombreuses variétés génétiques, et des centaines de conditions différentes en termes de champs, de sol et de climat. Elles peuvent initier des essais en conditions réelles sur des milliers d’hectares. Ainsi, les fermiers peuvent bénéficier d’informations pour optimiser leurs plantations de chaque graine dans les meilleurs champs, avec le meilleur sol et les meilleures conditions climatiques. Les fournisseurs de protections pour l’agriculture quant à eux peuvent appliquer leurs produits à différentes doses au sein d’un seul et même champ.

Le pouvoir de l’information

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Cette transparence à la capacité de révolutionner la value chain, et risque de s’attirer les foudres de certains retailers, distributeurs du marché de l’agriculture et gros producteurs de graines et de produits chimiques. L’information confère le pouvoir au cultivateur en créant une visibilité des tarifs et des performances de chaque fournisseur. Les agriculteurs sont désormais capables d’utiliser moins de produits chimiques de façon plus précise. Les matériaux génériques utilisés avec précision peuvent offrir de meilleurs résultats que ceux des grandes marques utilisés de façon imprécise. Les plantations précises peuvent potentiellement réduire l’utilisation d’engrais de 30% à 40%, réduisant les marges des grandes entreprises et entraînant éventuellement une consolidation de la chaîne logistique. 

Le taux d’adoption des nouvelles technologies agricoles augmente, malgré les prix élevés et la baisse des revenus qui en découlent pour les fermes. Une récente étude de marché menée par Robert Hill of Caledonia démontre qu’entre 2013 et 2019, les agriculteurs comptent doubler le nombre de technologies qu’ils déploient. 51% affirment que l’une des fonctionnalités qui les intéressent est la recommandation d’hybrides compatible avec leur type de champ et de sol.

Les nouvelles entreprises sont spécialisées dans la collecte, l’agrégation et l’analyse de données en provenance de nombreuses fermes. Leur objectif est de fournir aux fermiers des plans individuels pour cultiver chaque plante au mieux. Pour ce faire, elles utilisent des données collectées sur les conditions de sol et de climat, sur chaque plante et sur chaque récolte. 

Les informations en provenance des fermiers permettent aux entreprises data d’améliorer leurs modèles et de faire de meilleures recommandations. Les données permettent d’adapter les produits aux besoins de chaque client avec des stratégies de prix plus sophistiquées adaptées au prix et à la valeur au niveau d’un segment. Voici quelques exemples d’entreprises actives dans ce domaine avec différentes offres et modèles de business :

_ Farmers Business Network et un réseau d’informations agronomiques utilisant l’analyse de données pour aider les fermiers à prendre les meilleures décisions opérationnelles. 24 millions de dollars ont été levés.
_ Climate Corp / Monsanto est une plateforme basée sur le climat pour aider les fermiers à prendre les bonnes décisions opérationnelles. Elle a été rachetée par Monsanto en 2013 pour 1 milliard de dollars.
_ Granular est une plateforme analytique conçue pour aider les fermiers à gérer et à visualiser les données pour opérer plus efficacement. Elle a levé 50 millions de dollars.
_ Conservis est une plateforme basée sur le Cloud offrant aux fermiers des services de suivi d’activité, d’intégration de données extérieures et de gestion de ressources. Elle a levé 12,65 millions de dollars.
_ Farmers Edge est une entreprise hardware et softwre. Son système FarmCommand permet d’automatiser la collecte de données et les rapports de coûts. Elle a levé 44,2 millions de dollars.
_ De même, John Deere, Bayer, BASF et DuPont développent leurs propres plateformes digitales en interne et à l’aide d’acquisitions.

Le Food Tracking

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Le suivi de la nourriture de la ferme au consommateur permet d’éviter les maladies, de réduire le gâchis et d’augmenter les profitsÀ mesure que la chaîne logistique s’agrandit, l’importance du traçage et de la surveillance des produits agricoles augmente. Le Big Data est utilisé pour améliorer les opérations des niveaux de stocks en entrepôts et dans le commerce à la température de la nourriture. Les producteurs de nourriture et les transporteurs utilisent des technologies basées sur des capteurs, des scanners et des outils analytiques pour surveiller et collecter les données sur leurs chaînes logistiques. 

La température et l’humidité sont surveillées par des capteurs GPS, et des alertes sont lancées lorsque des actions correctives peuvent être nécessaires. Le scanning des points de vente permet de prendre des actions efficaces si un problème ou un rappel de produit survient même après sa vente. Les outils génomiques et les outils analytiques sont également utilisés pour comprendre les pathogènes et prédire les épidémies. Selon les estimations, ces maladies affecteraient 76 millions d’Américains par an, provoquant 5000 décès. Ces technologies aident également réduire le gâchis au sein de la chaîne logistique. Rappelons que 40% de la nourriture produite dans le monde est jetée, y compris 10% à 15% de produits finis.

Les effets sur la chaîne logistique

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Les nouvelles technologies donnent le pouvoir aux agriculteurs de choisir ce qu’ils plantent, à quel moment et de quelle façon, et quels engrais ils utilisent pour maximiser les récoltes et la profitabilité. Les grandes entreprises de l’industrie agricoles doivent faire face à ce défi. Par le passé, l’innovation était réservée aux entreprises dotées du plus gros budget R&D, du plus grand nombre de produits, ou du plus grand nombre de parts de marché. Dans des domaines complexes comme la culture génétique, les nouvelles technologies nécessitaient une échelle et une infrastructure trop chères pour les petites entreprises.

Désormais, les grandes entreprises ne sont plus en mesure de fournir aux fermiers les meilleurs traits et les meilleures informations sur les engrais. L’innovation favorise la création de nouvelles entreprises pour diverses raisons. L’une de ces raisons est la confiance. Les fermiers doivent être convaincus que leurs données seront anonymes et seront moins inclinés à fournir ces informations à des grandes entreprises cherchant à vendre leurs produits à tout prix. Il en va de même pour la génétique. Les entreprises indépendantes de production de graines souhaitent contribuer à la création d’une base de données pour mieux comprendre de larges variétés de génomes de plantes, mais ne souhaitent pas que cette base de données soit contrôlée par un géant de l’industrie. La deuxième raison est la recherche de conseils impartiaux, et d’un flux d’information à deux voies. Même si les grandes entreprises étaient capables de développer les meilleures plateformes numériques, elles auraient du mal à être perçues comme des conseillers impartiaux. 

Il y a de nombreux exemples d’entreprises importantes ne parvenant pas à faire les changements nécessaires pour utiliser les nouvelles technologies. Cela nécessite une culture d’entreprise différente, des styles différents et des opérations différentes. Les grandes entreprises agricoles ont d’importants moteurs R&D pour développer des graines génétiquement modifiées en se basant sur des technologies novatrices. Grâce à l’édition génétique et à la Cloud Biology, le développement de traits peut être effectué par des laboratoires plus petits avec moins de personnel et d’équipement. Un autre problème rencontré par les grandes entreprises est l’évolution des stratégies tarifaires avec plusieurs couches de distributeurs, de vendeurs et d’offres de bundles créant un manque de transparence en termes de prix dans la chaîne logistique. De nombreuses opportunités d’innovation existent dans ce domaine.

Conclusion sur l’agriculture et le Big Data

Selon l’Investing Report de AgFunder, plus de 500 startups technologiques agricoles ont levé 4,6 milliards de dollars en 2015. Ces startups visent à relever un grand nombre de défis pour améliorer et transformer la production de nourriture et d’énergie. La révolution Big Data ne fait que commencer, et le potentiel de création de valeur est encore inexploité.

L’industrie change désormais rapidement et les nouvelles découvertes se succèdent. Les entreprises les plus novatrices seront les premières à en profiter. L’heure à l’innovation dans l’industrie de l’agriculture, et les producteurs peuvent enfin en profiter directement.

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