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L’ère post-traumatique laisse la place à la prédiction statistique

Enregistrées et traitées, les données de production donnent la possibilité de pratiquer la modulation de dose. Un exemple de ce que le numérique permet aujourd’hui. En croisant des informations, le pilotage s’appuiera demain sur des prédictions statistiques.

La prédiction statistique qui découle du développement des données informatiques devrait permettre à l’agriculteur une meilleure gestion technico-économique de sa structure, ce qui induit une meilleure rentabilité.
La prédiction statistique qui découle du développement des données informatiques devrait permettre à l’agriculteur une meilleure gestion technico-économique de sa structure, ce qui induit une meilleure rentabilité.
© N.C.

Et si demain, un tracteur, un bâtiment et pourquoi pas un terrain pesaient moins dans le capital à reprendre d’une exploitation agricole que l’historique des données de production ? Stéphane Marcel, directeur de Smag*, y croit. « Les contextes, sociétal mais également économique, ne laissent d’autres choix à l’agriculture que d’accroître sa productivité », contextualise-t-il. Les surfaces cultivables diminuent, le nombre d’agriculteurs connaît la même tendance. « Pour nourrir la population tout en préservant l’environnement alors que la mondialisation des échanges impose au secteur économique la volatilité des prix, le monde agricole se trouve face à un réel défi. La révolution industrielle que l’on vit actuellement lui permettra de le relever ».

Digitale, cette révolution industrielle modifie tous les repères. « C’est parfois déroutant, à l’image de ce qui s’est passé dans l’hôtellerie. Airbnb, avec ses algorithmes, possède un capital financier supérieur à celui du groupe Accor, qui est propriétaire d’un grand nombre d’hôtels ». En agriculture, les données (data) et leur traitement permettront demain la prédiction statistique. Associé à une prestation de conseil, cet outil offrira à l’agriculteur les moyens d’anticiper, affirme le directeur de Smag, spécialiste de la smart agriculture (agriculture intelligente). En appuyant ses décisions s

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