Bienvenue dans le futur : les mégadonnées et leurs applications

Chaque année au moment des récoltes, mon père et moi regardons les champs et évoquons les progrès que notre ferme familiale a réalisés au cours des 50 dernières années. Avec les nouvelles moissonneuses‑batteuses automotrices, les machines guidées par GPS et l’innovation dans les caractéristiques des semences — pour ne citer que quelques‑unes des nombreuses nouveautés — nous nous demandons souvent ce que diraient nos grand‑père et arrière‑grand‑père s’ils voyaient ça.

Je parie qu’au temps des chevaux et des charrues, des batteuses et des lieuses, mes ancêtres n’auraient jamais imaginé certaines des innovations qui ont récemment vu le jour dans le monde agricole. 

Cette conversation avec mon père m’incite souvent à me demander à quoi ressemblera l’agriculture de demain. Quel que soit le scénario, je pense que les mégadonnées, soit l’un des thèmes abordés lors de la récente Conférence annuelle sur les politiques agricoles canadiennes qui s’est déroulée à Ottawa, pourraient bien être le prochain grand pas vers l’agriculture du futur. 

Incidences et utilisations des mégadonnées

Les mégadonnées sont d’énormes ensembles de données qui, une fois analysées, mettent à jour des profils et des tendances. Appliquées à l’agriculture, elles font souvent référence à l’agriculture de précision (notamment à la surveillance du rendement et au dépistage au champ), mais elles ont bien d’autres fonctions tout aussi bénéfiques. Ainsi, elles permettent de réduire l’épandage d’engrais, de déterminer les effets de certaines situations météorologiques et d’éviter les pertes par l’écoulement plus rapide des produits.

Actuellement, plus d’une centaine d’entreprises agrotechnologiques cherchent à changer la donne et à faire en sorte que l’agriculture compte parmi les industries de pointe. Certaines tentent de déterminer les meilleures cultures à produire d’après la profitabilité et la durabilité, tandis que d’autres recourent aux drones pour appliquer des intrants dans des zones ciblées d’un champ. Pour gérer la part de leurs activités qui porte sur les données, toutes se concentrent sur quatre éléments (les quatre V) pour assurer un suivi et une utilisation plus efficaces de l’information :

  1. Volume : l’énorme quantité de données disponibles. On commence à mesurer les données en zettaoctets (1 zettaoctet = 1 billion de gigaoctets).
  2. Vélocité : la vitesse à laquelle on récolte des données après l’arrivée d’un événement.
  3. Variété : de combien de manières différentes peut‑on recueillir les données? Par exemple, dans un champ, on peut obtenir des données avec des capteurs installés sur les pulvérisateurs, par images satellites et à l’aide de relevés indiquant la température entre les rangs des plantes.
  4. Véracité : jusqu’à quel point peut‑on se fier aux données?

Imaginez que vous regardez la carte d’un champ. Cette carte vous montre les plantes qui ont le meilleur rendement et les endroits où vous pouvez limiter l’apport d’intrants. Grâce aux mégadonnées, cela pourrait fort bien devenir réalité dans un proche avenir.

J’ai l’impression que cela va être la prochaine grande révolution du monde agricole et que, dans l’avenir, on dira encore : « Si grand‑père voyait ça! »


Amy Carduner
Économiste agricole

Amy s’est jointe à l’équipe de l’Économie agricole de FAC en 2017 afin d’observer les tendances en agriculture et de cerner les occasions et les défis dans le secteur. Elle a grandi sur une ferme mixte familiale de la Saskatchewan, qu’elle continue de soutenir. Amy possède une maîtrise en économie appliquée et en gestion de l’Université Cornell ainsi qu’un baccalauréat en économie agricole de l’Université de la Saskatchewan.

@ACarduner