Projet DataBIO : construire une base de données et initier la modélisation pour l'aide à la prise de décision en grandes cultures biologiques

L’entreprise Agri-Fusion a amorcé un projet d’envergure, nommé DataBIO, avec l’Institut de recherche et de développement en agroenvironnement (IRDA) et l’entreprise Agrisoft afin de combler un besoin d’expertise dans le traitement de l’information et l’analyse d’un grand volume de données. Présentement, près de 3 000 hectares sont dédiés à la production végétale biologique au sein de l’entreprise. Plusieurs données concernant les opérations culturales sont générées à partir de différentes sources sans que leur potentiel ne puisse être pleinement exploité. L’automatisation de la collecte de données et le traitement de ces dernières permettront ultimement d’optimiser le suivi des opérations à la ferme, d’aider à la prise de décision et de produire des registres.
L’industrie agricole peine en effet à suivre le courant de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. Pourtant, l’agriculture est un secteur propice à cette effervescence étant donné toutes les variables et données qui y sont utilisées. Le producteur, lors de ses prises de décisions agricoles, doit jongler avec toutes ces considérations sans toutefois savoir si sa décision a été la meilleure. De plus, au cours de sa réflexion, il lui est très difficile d’intégrer l’effet des conditions climatiques sur les résultats antérieurs. L’aide à la décision est particulièrement utile en production biologique parce que les producteurs ne disposent pas toujours de solutions correctives à action rapide telles que les engrais et pesticides de synthèse. De plus, les opérations culturales (ex. désherbage mécanique) constituent des coûts de production importants.  
Le projet DataBIO abordera donc une problématique importante chez les producteurs, soit : pourquoi les rendements ont été si bons ou faibles dans tel champ cette année? Le modèle analysera quelles sont les variables qui ont eu le plus d’impact sur les rendements du producteur et lui permettra d’avoir une compréhension physique et statistique de ce qui s’est produit durant la saison de production. Avec ces informations, le producteur sera mieux outillé pour prendre les meilleures décisions dans les années futures. Ces décisions pourront s’appliquer tant sur le choix de la culture que sur les pratiques agricoles qu’il devrait optimalement suivre pour chacun de ses champs. L’outil appuiera le producteur agricole par le lancement d’alertes lui indiquant, par exemple, les champs ou variétés qui présentent des rendements moindres pour une culture donnée, ce qui pourrait affecter les choix du producteur. De plus, les modèles développés tiendront compte des conditions climatiques et de leur effet sur les rendements culturaux. Par exemple, le producteur disposera d’une assistance dans la planification des semis basée sur les données historiques des rendements selon les conditions climatiques, les tendances climatiques et les prévisions météorologiques à court terme.