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Mardi 18 avril 2017 | tecaliman

Le big data ouvre la porte de la nutrition animale


Les “méga données” s'installent en nutrition animale comme l'a montré le symposium de Tecaliman. Certains projets sont fonctionnels pour l'analyse des données d'élevage, d'autres frappent à la porte en logistique et maintenance.


Pour son symposium 2017, le 21 mars à Nantes, le centre technique Tecaliman a choisi de s'interroger sur le thème “Le big data nourrira-t-il les animaux demain ?”. Si tous les secteurs se digitalisent, l'une des craintes reste l'ubérisation, mais il ne tient qu'aux entreprises d'éviter ce travers en s'appuyant sur ses compétences et sa capacité à établir des liens de confiance selon David Le Glanaer, dirigeant de SYD Conseil. « Vendre de l'aliment permettra, demain, probablement de seulement construire la base de la confiance pour vendre des services », résume-t-il. C'est le cas d'Easy Map, proposé par la firme-service Techna aux éleveurs de bovins laitiers à travers ses clients fabricants d'aliments.

10 000 données par élevage de 100 vaches

«  Les données disponibles en élevage sont généralement sous-utilisées en raison de leur abondance mais aussi de la complexité de leur analyse et du manque de temps, tant des éleveurs que des technico-commerciaux pour cela, explique Lilian Leloutre, directeur R&D de Techna. Or, des besoins ne sont pas satisfaits, notamment pour faire le lien entre la nutrition et les performances des vaches laitières avec des informations opérationnelles adaptées à l'organisation de l'élevage ». D'où l'idée d'Easy Map, déjà déployé dans 541 élevages. Il est construit à partir du transfert automatique des données de contrôle de performance (ex-contrôle laitier) et fournit, mensuellement, des documents d'analyse zootechnique. Le technicien va les commenter avec son client, ce qui enrichit d'autant leur relation. « Construire un tel produit exige d'intégrer les risques d'une surcharge mentale de l'éleveur car trop d'informations tue l'information. Il faut, dès le démarrage, limiter toute saisie supplémentaire et réduire les fausses alertes », insiste le spécialiste.

Pour Lilian Leloutre, ce n'est qu'un début : l'avenir est dans la connexion des bases d'informations (DAC, suivi de reproduction, suivi sanitaire…) et dans les nouveaux capteurs (bolus ruminaux, accéléromètres, géolocalisation, matelas des logettes, état des pâtures, indicateurs biologiques dans le lait…). « La gestion intelligente des données nourrira demain le conseil de précision », conclut-il.

Un avenir plein de promesses

Il faut cependant bien caler des concepts comme la propriété des données, actif essentiel et stratégique, et respecter la réglementation en matière de protection des données personnelles, pointe Juliette Chavane de Dalmassy, avocate spécialisée du Cabinet Cornet Vincent Segurel. Sans oublier de réfléchir aux côtés techniques : ainsi, selon Olivier Jouan (Adventiel) : « La France n'a que très peu de data centers : 45 % des centres de stockage des données sont aux États-Unis. D'ailleurs le business model d'Amazone n'est pas de vendre des livres mais du stockage de données. » Du côté des usines, le big data commence à entrer, notamment en logistique. « Il existe toutefois peu de mises en place opérationnelles à ce jour, mais les entreprises réfléchissent autour de quatre objectifs : l'anticipation de la demande, l'optimisation des trajets, l'amélioration de l'expérience client et le développement de nouveaux business model », explique Hervé Leroux (JBG Consultants). La maintenance prédictive, voire prescriptive, est également un secteur demandeur de big data pour la collecte d'un grand nombre de données la plus automatisée possible, leur tri puis leur analyse. Pour Alexandre Maksimovic (Actemium), l'évolution technologique avec les capteurs, mais aussi le big data et le cloud computing, permettent déjà de réduire le coût des arrêts via l'anticipation des changements de pièces d'usure. Il n'est pas forcément nécessaire d'investir dans d'importantes instrumentations additionnelles sur les lignes de production.

Faire le plein de données

« Tout le monde parle du big data, mais personne ne sait ce que c'est… » : David Le Glanaer (dirigeant de SYD Conseil) a capté l'attention des participants avant de décliner les concepts de Bill Schmarzo, PDG du groupe Bell. Pour conduire un projet big data, ce dernier conseille d'intégrer le dark data (tout capter, même si on ne sait pas encore pourquoi) ; intégrer de la donnée même non structurée ; intégrer la donnée en temps réel ; réaliser des prédictions analytiques (notamment pour les anomalies) ; ne pas hésiter à monétiser les données (acheter ou faire du troc) ; aller vers une notion d'écosystème (que pourrait-on faire d'intelligent avec toutes ces données) ; et, au final, accepter de changer de business model (on ne vend plus un produit mais des services).

Yanne Boloh



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