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 N° 2 - Juin 2018 - Big Data : économie et régulation
Le Big Data en agriculture
Véronique BELLON-MAUREL, Pascal NEVEU, Alexandre TERMIER et Frédérick GARCIA
Dans la chaîne de production agricole, les données se multiplient sous la double pression de facteurs de type technology-push (objets connectés, smartphones, capteurs de l’agricultu- re de précision, robots, drones, phénotypage à haut-débit, systèmes de navigation de haute précision, nouveaux satellites, déploiement des réseaux dans les espaces ruraux, technologie de transmission bas-débit, réseaux sociaux) et de facteurs de type market-pull (traçabilité, systèmes d’aide à la décision technique ou économique, gestion des risques, informatisation des déclarations de la Politique Agricole Commune…). Or l’agriculture subit aujourd’hui des changements exogènes extrêmement rapides (changement climatique, modifications dans la demande des consommateurs, baisse des revenus) qui lui imposent de s’adapter en s’appuyant sur des connaissances nouvelles et sur une optimisation très fine des processus de production et de commercialisation. Le Big Data, associé aux méthodes d’apprentissage (deep learning), peut favoriser l’émergence de ces connaissances nouvelles.
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 N° 2 - June 2018 - Big Data: Economics and Regulation
Big Data in agriculture
Véronique BELLON-MAUREL, Pascal NEVEU, Alexandre TERMIER & Frédérick GARCIA
In the chain of agricultural production, data are proliferating as a result of a “technology-push” (connected devices, smartphones, sensors, precision agriculture, robots, drones, new satellites, plant detection, geolocaction systems, Internet connections and high-speed data transmission in rural areas, the social media, etc.) and a “market-pull” (tracking, traceability, decision-making systems, risk management, computerization of the paperwork required by the Common Agricultural Policy, etc.). Farming is now undergoing fast, exogenous changes (the climate, consumer demand, lower income, etc.) that force it to adapt by relying on new knowledge and on a granular optimization of the processes of production and sales. Big data, in association with deep learning, can make new knowledge emerge.
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