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Comment détermine-t-on la valeur des mégadonnées?

  • 27 sept. 2018

Lorsqu’il s’agit des technologies des mégadonnées en agriculture, certains experts considèrent que l’incapacité des concepteurs d’en déterminer la valeur – en particulier les économies obtenues et le rendement des investissements – constitue l’un des principaux obstacles à leur adoption par les agriculteurs.

Toutefois, il n’est pas impossible de chiffrer les économies et le rendement des investissements.

« Les données constituent l’unité d’information de base », illustre M. James Lowenberg-DeBoer, président titulaire de l’économie agro-technologique à l’Université Harper Adams, un établissement à vocation agricole au Royaume-Uni. « L’information sert à la prise de décisions, mais elle n’a de valeur que si elle influence les décisions. »

La connaissance du rendement des investissements dans la technologie des mégadonnées pourrait entraîner un taux d’adoption accru en agriculture.

Au cours d’une conférence récente où il s’est adressé à des développeurs et à des chercheurs du domaine des mégadonnées, à Houston, au Texas, M. Lowenberg-DeBoer a affirmé que son travail, ainsi que son expérience personnelle en agriculture dans l’Iowa, montrent que l’adoption des technologies peut être très rapide lorsque les avantages économiques sont clairs. Les technologies d’agriculture de précision comme le GPS et la conduite automatique, par exemple, offrent un rendement économique relativement immédiat et évident, raison pour laquelle elles ont été adoptées rapidement et à grande échelle.

Mesure de la valeur

Il est plus compliqué de mesurer la valeur des outils fondés sur les mégadonnées comme les cartes pédologiques à plusieurs couches. Il faut d’abord déterminer les coûts associés au temps nécessaire pour recueillir l’information, au matériel, aux abonnements aux logiciels, à la gestion et à l’archivage des données ainsi qu’à leur analyse.

Voici des exemples proposés par M. Lowenberg-DeBoer pour illustrer la façon de mesurer la valeur.

Si une nouvelle variété de maïs hautement productive arrivait sur le marché, la valeur résiderait dans le nombre de boisseaux supplémentaires moins le coût de l’information et les coûts de production supplémentaires.

Des données de comparaison illustrant les variétés de cultures les mieux adaptées à certains types de sol dans une région donnée pourraient aider les producteurs à faire des choix plus viables sur le plan agronomique, et la valeur dans ce cas serait le rendement tiré des boisseaux supplémentaires ou les économies de ressources comme le temps et l’argent. La mise en commun des données régionales pourrait même aider les producteurs à vendre leur grain à un moment plus stratégique – afin de réduire leurs pertes potentielles – en cas d’événement imprévu durant la saison de croissance, comme une inondation ou une gelée, qui réduirait la qualité des cultures et menacerait de faire baisser les prix des produits de base ultérieurement durant l’année.

Données groupées ouvertes

Un facteur qui complique les choses, toutefois, est la confiance dans les données groupées ouvertes. Dans l’environnement actuel, la plupart des systèmes de mégadonnées sont gérés par des sociétés privées qui exploitent des systèmes exclusifs, ce qui fait craindre à plusieurs producteurs que les données agricoles puissent être utilisées pour nuire à leur entreprise.

M. Lowenberg-DeBoer ajoute que certains craignent que le partage de données entraîne la perte d’un avantage concurrentiel. Par exemple, un producteur pourrait présenter délibérément une offre supérieure à celle de son voisin pour une terre louée, sachant que ce dernier a connu une mauvaise année de croissance.

« Cette crainte est accentuée par le sentiment que les données agricoles, dans une large mesure, avantagent les parties à l’extérieur du milieu agricole », dit-il.

Néanmoins, M. Lowenberg-DeBoer croit que certains modèles de gestion fondés sur le partage de données pourraient fonctionner malgré ces difficultés. Ces modèles permettraient, entre autres, de développer des systèmes de données par l’intermédiaire des partenariats publics-privés, de récompenser les efforts déployés pour produire des données et les partager avec d’autres parties, de faciliter la collecte d’information, et d’offrir aux producteurs des moyens simplifiés d’utiliser les données mises en commun pour prendre leurs propres décisions d’affaires.

En conclusion

Des experts affirment que l’adoption à grande échelle de la technologie des mégadonnées en agriculture repose avant tout sur la détermination des économies et du rendement des investissements. Ils soulignent que l’information recueillie prend de la valeur lorsqu’elle influence les décisions.

Article par : Matt McIntosh