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Les équipes du CNRM s’appuient sur des moyens de haute technologie : supercalculateurs et modèles
numériques du système Terre, satellites d’observation, avions instrumentés, stations de mesure fixes
ou mobiles, sites instrumentés en montagne, radars profileurs de vent… et coopèrent étroitement avec
des laboratoires, universités et structures de recherche français et internationaux.
Agriculture : centre de recherche INRA et pôle de Compétitivité Agri Sud-Ouest Innovation
La 4
e révolution agricole sera numérique. Après la mécanisation, les fertilisants et produits de
protection des plantes, après les biotechnologies vertes, l’intelligence amenée par la gestion des
données agricoles permettra de produire mieux : économiquement, écologiquement et socialement.
Une augmentation de 50% de rendement est atteignable en France grâce à la création de systèmes de
production digitalisée. Cela sera nécessaire pour réussir l’un des futurs enjeux mondiaux : nourrir 9
milliards d’habitants à l’horizon 2050. La digitalisation des systèmes de productions permettra une
augmentation des rendements en parallèle d’une économie des ressources créatrice de valeur et
d’emplois. On peut estimer à une centaine de milliards d’euros le chiffre d’affaires supplémentaire qui
est en jeu en France grâce à l’implémentation du numérique dans les secteurs agricoles et agroalimentaires.
A travers une meilleure exploitation des données, le big data et l’intelligence artificielle auront un
impact considérable sur tout le système de production et de transformation des produits agricoles.
Ainsi, les agroéquipements intelligents seront au centre de la ferme de demain. Equipés de capteurs, de
systèmes embarqués et connectés au cloud, ils pourront être autonomes et agir grâce à des données
fournies par un large panel de capteurs (satellites, drones, sur machine, dans le sol). Ils appliqueront la
bonne action, au bon moment et au bon endroit. On parle « d’intelligent farming ».
Les premiers projets mis en œuvre par le Pôle de Compétitivité Agri Sud-Ouest Innovation montrent
que l’on peut diminuer de plus de moitié l’utilisation de certains pesticides. Il en est de même pour
l’utilisation de l’eau. Ainsi, avec des données massives, plus importantes et mieux analysées,
l’amélioration de la ferme France peut connaitre une vraie révolution.
Le secteur aval est également concerné : l’agroalimentaire et la valorisation non alimentaire. La
digitalisation permettra de mieux répondre aux enjeux de sécurité, de traçabilité. Les entreprises agroalimentaires pourront formuler de nouveaux produits plus vertueux. Les consommateurs pourront
connaitre avec précision la composition et l’origine du produit consommé. De plus, des systèmes
intelligents permettront aussi de mieux gérer les flux logistiques et de mieux affecter les ressources
amont et les besoins aval sur une maille plus fine, celle du territoire. Cela fera naitre la bioéconomie
territoriale.
Dans la recherche, l’exploitation des données permettra aussi de grands progrès en connaissant plus
finement les liens entre la génétique, l’environnement et la performance de production des végétaux et
des animaux. Les milliards de données stockées, aujourd’hui complexes à analyser, pourraient demain
fournir de précieuses informations pour améliorer la génétique des plantes et des animaux.
Enfin, de manière transversale, la maitrise des systèmes de production agricoles et agroalimentaires –
les agrochaînes – est complexe : le vivant n’est pas homogène et l’avènement des systèmes
d’intelligence artificielle est un moyen supplémentaire pour mieux connaitre ce vivant et en quelque
sorte mieux le maitriser : moins de gaspillage, moins d’intrants, plus de rendement. Nourrir les
hommes et alimenter l’industrie : telle est l’enjeu de l’agriculture de demain. La complexité de ces
systèmes demande une approche nouvelle : celle des données massives et de leur exploitation
« intelligente ».
Outre la richesse du territoire dans les domaines agricoles et agroalimentaire, la présence à Toulouse
du principal centre de recherche INRA dans le domaine de l'analyse des données agricoles et de
Les équipes du CNRM s’appuient sur des moyens de haute technologie : supercalculateurs et modèles
numériques du système Terre, satellites d’observation, avions instrumentés, stations de mesure fixes
ou mobiles, sites instrumentés en montagne, radars profileurs de vent… et coopèrent étroitement avec
des laboratoires, universités et structures de recherche français et internationaux.
Agriculture : centre de recherche INRA et pôle de Compétitivité Agri Sud-Ouest Innovation
La 4
e révolution agricole sera numérique. Après la mécanisation, les fertilisants et produits de
protection des plantes, après les biotechnologies vertes, l’intelligence amenée par la gestion des
données agricoles permettra de produire mieux : économiquement, écologiquement et socialement.
Une augmentation de 50% de rendement est atteignable en France grâce à la création de systèmes de
production digitalisée. Cela sera nécessaire pour réussir l’un des futurs enjeux mondiaux : nourrir 9
milliards d’habitants à l’horizon 2050. La digitalisation des systèmes de productions permettra une
augmentation des rendements en parallèle d’une économie des ressources créatrice de valeur et
d’emplois. On peut estimer à une centaine de milliards d’euros le chiffre d’affaires supplémentaire qui
est en jeu en France grâce à l’implémentation du numérique dans les secteurs agricoles et agroalimentaires.
A travers une meilleure exploitation des données, le big data et l’intelligence artificielle auront un
impact considérable sur tout le système de production et de transformation des produits agricoles.
Ainsi, les agroéquipements intelligents seront au centre de la ferme de demain. Equipés de capteurs, de
systèmes embarqués et connectés au cloud, ils pourront être autonomes et agir grâce à des données
fournies par un large panel de capteurs (satellites, drones, sur machine, dans le sol). Ils appliqueront la
bonne action, au bon moment et au bon endroit. On parle « d’intelligent farming ».
Les premiers projets mis en œuvre par le Pôle de Compétitivité Agri Sud-Ouest Innovation montrent
que l’on peut diminuer de plus de moitié l’utilisation de certains pesticides. Il en est de même pour
l’utilisation de l’eau. Ainsi, avec des données massives, plus importantes et mieux analysées,
l’amélioration de la ferme France peut connaitre une vraie révolution.
Le secteur aval est également concerné : l’agroalimentaire et la valorisation non alimentaire. La
digitalisation permettra de mieux répondre aux enjeux de sécurité, de traçabilité. Les entreprises agroalimentaires pourront formuler de nouveaux produits plus vertueux. Les consommateurs pourront
connaitre avec précision la composition et l’origine du produit consommé. De plus, des systèmes
intelligents permettront aussi de mieux gérer les flux logistiques et de mieux affecter les ressources
amont et les besoins aval sur une maille plus fine, celle du territoire. Cela fera naitre la bioéconomie
territoriale.
Dans la recherche, l’exploitation des données permettra aussi de grands progrès en connaissant plus
finement les liens entre la génétique, l’environnement et la performance de production des végétaux et
des animaux. Les milliards de données stockées, aujourd’hui complexes à analyser, pourraient demain
fournir de précieuses informations pour améliorer la génétique des plantes et des animaux.
Enfin, de manière transversale, la maitrise des systèmes de production agricoles et agroalimentaires –
les agrochaînes – est complexe : le vivant n’est pas homogène et l’avènement des systèmes
d’intelligence artificielle est un moyen supplémentaire pour mieux connaitre ce vivant et en quelque
sorte mieux le maitriser : moins de gaspillage, moins d’intrants, plus de rendement. Nourrir les
hommes et alimenter l’industrie : telle est l’enjeu de l’agriculture de demain. La complexité de ces
systèmes demande une approche nouvelle : celle des données massives et de leur exploitation
« intelligente ».
Outre la richesse du territoire dans les domaines agricoles et agroalimentaire, la présence à Toulouse
du principal centre de recherche INRA dans le domaine de l'analyse des données agricoles et de