Le Super Computing pour les filières agricoles et agroalimentaires

Le secteur agro-industriel digital crée une énorme quantité de données ; les cultures, le bétail, les machines et les processus sont constamment observés avec des capteurs et de l’imagerie aérienne. Les marchés des produits de base envoient des données de marché en temps réel à travers le monde, rendant l’offre et la demande plus transparentes que jamais. L’analyse de ces données, en tirer les bonnes conclusions, prendre les bonnes décisions et les mettre en œuvre constituent la clé permettant de maîtriser cette révolution digitale.

Les algorithmes de l’agriculture de précision

Le super-computing jouera un rôle clé dans l’alimentation de plus de 9 milliards de personnes d’ici 2050. Le traitement de l’inestimable quantité de données recueillies dans l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement agricole n’est possible que par une énorme augmentation de la puissance de calcul. L’exploitation de ces données permettra d’accroître l’efficacité de la production agricole, les marchés de produits de base deviendront plus transparents, et la chaîne d’approvisionnement de ces produits plus agile. Les algorithmes qui optimisent les activités de production agricole seront un différenciateur clé et un atout concurrentiel non négligeable lorsque les entreprises agro-industrielles feront leur transition vers le digital. En corrélant les données et en appliquant des modèles intelligents, des algorithmes et le machine learning aux données agricoles, il est possible de créer un aperçu et d’optimiser des activités agricoles comme l’irrigation, l’application d’engrais et la protection des cultures.

L’analyse prédictive et les simulations

Après huit ans d’innovation et de développement, SAP, en collaboration avec l’Institut Hasso Plattner et nos partenaires stratégiques, a conçu une toute nouvelle plate-forme qui élimine la séparation entre transactions et analytiques. Cette technologie, SAP HANA, a permis une percée essentielle au monde de l’entreprise.

Les pénuries alimentaires et les perturbations seront prédites avant qu’elles ne se produisent en combinant des données – structurées comme non structurées – provenant d’un large éventail de sources telles que les données recueillies sur le terrain, les données météo, économiques et du marché, sans oublier les nouvelles agricoles. Les scientifiques des données et les analystes quantitatifs deviendront une composante essentielle des entreprises.

La recherche et la génomique

SAP HANA permettra aux entreprises agro-industrielles de toutes tailles de simplifier la chaîne d’approvisionnement, les processus financiers et autres, et de les exécuter en quelques minutes et non plus en quelques heures ou jours, changeant la façon dont les personnes travaillent. Le changement, sous forme de réorganisations ou de lancements de produits par exemple, peut s’opérer en un dixième du temps. D’énormes quantités de données agricoles provenant de capteurs et de machines, concernant les conditions météorologiques et une multitude d’autres sources combinées à de l’information géospatiale, peuvent être jonglées par des algorithmes intelligents. Cela donne à l’entreprise une vitesse et une agilité accrues, même pour les TPE et PME.

La génération de données en production agricole créera d’énormes opportunités pour la recherche et la génomique. La disponibilité de ces données, produites dans des conditions réelles, permettra aux chercheurs de constamment optimiser leurs modèles, algorithmes, et produits, et ce de façon plus efficace.

Pour en savoir plus sur les tendances technologiques et sur les différents aspects du cadre de l’entreprise agricole et digitale, téléchargez le livre blanc sur La Création de Valeur dans le Secteur Agro-Industriel Digital.