Quelle est la puissance de cet algorithme?

How strong is that algorithm?

Aperçu

  • Comme le carburant diésel, elles ne sont guère utiles si vous n’avez aucun moteur qui utilise ce « carburant
  • Les algorithmes visent à déterminer ou à prévoir la meilleure marche à suivre
  • En agriculture, les algorithmes peuvent utiliser différentes données pour améliorer l’efficacité et favoriser la prise de décisions éclairées
  • Les algorithmes sont particulièrement utiles dans le domaine agricole pour les prévisions météorologiques, les drones, et les systèmes d'irrigation
  • Si l'algorithme est erroné, même les meilleures données ne produiront pas un bon résultat

Nous entendons beaucoup parler de données. Des mégadonnées, pour être précis. On fait beaucoup de battage autour du potentiel de ces données pour l’agriculture.

Les données, en tant que telles, ne sont qu’un énorme tas de chiffres. Comme le carburant diésel, elles ne sont guère utiles si vous n’avez aucun moteur qui utilise ce « carburant ». Mais quels sont les « moteurs » qui utilisent des données? Ce sont les algorithmes.

Que sont les algorithmes?

Un algorithme est tout simplement une formule mathématique; si c’en est une bonne, elle produit un résultat qui maximise le pouvoir de l’information à partir des données existantes. Les algorithmes visent à déterminer ou à prévoir la meilleure marche à suivre.

Les algorithmes visent à déterminer ou à prévoir la meilleure marche à suivre.

Les algorithmes sont omniprésents. Par exemple, Netflix utilise un algorithme pour prévoir des titres qui sont susceptibles de vous intéresser. Google Maps détermine  le meilleur trajet vers une destination en utilisant des algorithmes qui tiennent compte de la densité de la circulation, des limites de vitesse, du nombre d’arrêts, des conditions météorologiques, de l’heure de la journée, etc. Le puissant algorithme de Facebook filtre le contenu qui est offert selon vos habitudes de navigation.

Ces algorithmes perfectionnés prennent en considération un vaste éventail de variables, dont certaines sont trop compliquées pour comprendre; toutefois, étant donné qu’un ordinateur ayant une puissance de calcul extraordinaire a détecté une corrélation, ces variables entrent dans la formule.

Les algorithmes en agriculture

En agriculture, les algorithmes peuvent utiliser différentes données pour améliorer l’efficacité et favoriser la prise de décisions éclairées. Par exemple, un algorithme peut diriger un drone vers les zones d’un champ qui ont tendance à afficher une carence particulière en éléments nutritifs.

Grâce à cet algorithme, le drone accomplit un travail plus efficace et plus ciblé que s’il survolait chaque acre à la recherche de problèmes aléatoires.

Les systèmes d’irrigation utilisent des algorithmes qui tiennent compte de la culture, du type de sol, des détecteurs d’humidité du sol et des prévisions météorologiques, et qui produisent un résultat qui optimise l’utilisation des ressources en eau et l’ensemble des facteurs économiques.

Les conditions météorologiques demeurent l’élément imprévisible qui continuera à contrarier les algorithmes utiles aux producteurs agricoles. Même si l’on dispose de données accumulées depuis 100 ans et de stations météorologiques sans fil dans chaque champ, les conditions météorologiques continueront à réserver des surprises aux algorithmes prédictifs. Des environnements contrôlés comme les serres et les exploitations d’élevage sont plus propices à la mise au point d’algorithmes solides qui produisent des résultats crédibles.

Tout cela semble formidable, mais certaines réalités méritent d’être mentionnées. D’abord, vous pourriez avoir le meilleur algorithme au monde, mais si les données qu’il utilise ne sont pas de haute qualité, le résultat risque d’être peu concluant, voire trompeur. Ensuite, si l’algorithme est erroné, même les meilleures données ne produiront pas un bon résultat.

Les fournisseurs de services de gestion et d’interprétation de données vous demanderont quelle est la qualité de vos données. Vous, demandez-leur quelle est la puissance de leur algorithme.

D'après un article de l'AgriSuccès (novembre/décembre 2016) de Peter Gredig


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