Une délégation ministérielle pour développer le numérique et la donnée

Créée le 1er avril 2017, la « délégation au numérique et à la donnée » coordonne l’action du ministère de l’Agriculture pour accompagner le développement du numérique.
Cette délégation aura pour objectif de :

  • assurer la cohérence des systèmes d’information du ministère
  • administrer des données, les diffuser, promouvoir leur analyse et compléter les BDD existante
  • coordonner la politique de développement numérique en créant et animant un réseau de personnes référentes sur le numérique et en évitant des situations de monopole de se développer

Pour plus d’informations, lisez l’article !

Bientôt des capteurs miniatures en graphène pour surveiller les plantes ?

Les cultures dans un proche avenir pourraient être hybridées avec une technologie à base de graphène pour fournir des données encore plus précises aux agriculteurs.

Source de l’image : Liang Dong/Iowa State University

L’équipe de recherche de l’Iowa State University cherche à aller toujours plus loin avec des capteurs à bas-coût, basés sur le graphène, qui peuvent être fixés aux plantes et fournir de nouveaux types de données aux chercheurs et aux agriculteurs. L’article récemment publié dans Advanced Materials Technologies décrit la fabrication des motifs complexes en graphène sur des bandes adhésives. Le processus peut produire des motifs de la taille d’un vingtième de diamètre d’un cheveux humain.

Ce matériau est très sensible à la vapeur d’eau. La présence de cette vapeur d’eau modifie la conductivité du matériau qui pourrait être ensuite quantifiée par le capteur.

Retrouvez l’article pour plus d’informations !

5 technologies d’agriculture de précision à suivre en 2018

Le site Farm and Dairy a publié un article sur les 5 technologies d’agriculture de précision qu’il faudra suivre de près pour cette nouvelle année.

On y retrouve :

  • Le Big data et la valorisation des données : il devrait y avoir une augmentation des outils qui traduisent les données en informations pour les agriculteurs.
  • L’intelligence des machines : celles-ci devraient pouvoir effectuer des réglages automatiques en fonction des conditions de champ pour les tracteurs ou de grain pour les moissonneuses-batteuses. Elles se calibreraient d’elle-mêmes.
  • Le désherbage robotisé : les systèmes de vision sur les machines de terrain permettent par exemple d’identifier les mauvaises herbes et faciliter le binage mécanique. L’avenir pourrait ressembler à une flotte de petits robots légers voyageant le long des rangées de champs et éliminant les mauvaises herbes avec une approche ciblée.
  • L’automatisation : l’adoption complète de tracteurs autonomes dans l’avenir immédiat n’est pas attendu mais il est fort à parier que les ventes de tracteurs sans pilote ou de tracteurs maîtres-esclaves augmenteront avec le temps.
  • L’industrie laitière : elle dispose déjà de nombreux outils et systèmes robotisés qui permettent d’échapper à certaines tâches ingrates mais également de mieux surveiller le troupeau (trayeuses robotisées, poussoirs d’alimentation, nettoyeurs de fumier, colliers intelligents…). Apparemment, la robotique dans les fermes laitières devrait continuer à prendre de l’envergure.

L’avenir ne se limitera certainement pas aux 5 points précédents, mais il sera essentiel de suivre tout ça de près !

Lisez l’article pour avoir plus de détails !

Tracteurs, leur futur ? Les énergies alternatives ?

L’agriculture est un secteur grand consommateur (donc très dépendant) d’énergies fossiles que ce soit en terme de carburant ou d’engrais azotés par exemple. Hors, dans un contexte de transition énergétique et de prix du baril de pétrole en hausse, apparaissent des tracteurs alimentés par des sources d’énergies alternatives telles que l’électricité ou le biométhane.
John Deere, par exemple, développe SESAM (Sustainable Energy Supply for Agricultural Machinery), un prototype de tracteur électrique d’environ 160 cv alimenté par des batteries Li-ion avec une autonomie variant de quarante cinq minutes à quatre heures selon le type de travail effectué. L’autonomie est à ce jour insuffisante et dépendante de la performance des batteries actuelles qui devrait fortement se développer dans les prochaines années avec l’essor des voitures électriques.

New Holland, de son côté, développe la seconde génération du T6 Methane Power, un prototype de tracteur alimenté par neuf réservoirs de biométhane (biogaz purifié). La marque promet une diminution de la consommation en carburant, des coûts de maintenance, du bruit et de l’impact environnemental. L’autonomie est de 3 à 6 heures selon l’utilisation.
Le développement de telles technologies pose cependant la question de l’approvisionnement en énergie. Il est à souligner que l’agriculture française est un fort acteur dans la production d’énergies renouvelables, en particulier de biocarburants de seconde-génération (produits à partir de biomasse non comestible ou déchets). De ce fait, il pourrait s’agir d’utiliser l’énergie localement produite.

Essai SESAM : http://www.entraid.com/articles/john-deere-electrique-tracteur-agricole-sesam-avis-essai-6r

Essai Methane Power : http://www.lafranceagricole.fr/videos/teste-pour-vous-le-new-holland-t6-180-au-biomethane-1,1,2152928143.html

https://www.terre-net.fr/materiel-agricole/tracteur-quad/article/new-holland-un-concept-design-pour-ses-tracteurs-au-bio-methane-207-129914.html

Tour d’horizon des objets connectés en agriculture

Les objets connectés connaissent, depuis plusieurs années, beaucoup d’engouement. Les grandes entreprises autant que les jeunes entrepreneurs ont compris les avantages que des objets de monitoring et de contrôle connectés pouvaient apporter aux agriculteurs. D’autant plus que les coûts de production de ces objets connectés ont drastiquement chuté ces dernières années, entre autres grâce à la démocratisation des imprimantes 3D et des microcontrôleurs clés-en-main, tel que Arduino et Raspberry-Pi.

Les faibles coûts et durées de R&D et de production ont permis aux entreprises de rapidement mettre sur le marché des objets affranchissant les agriculteurs de nombreuses tâches de contrôles manuels.

Ces objets connectés peuvent être placés soit sur les animaux d’un éleveur, soit en plein champs.

Capteur Heatime du groupe Evolution

Parmi ceux de la première catégorie, il y a notamment des capteurs de vêlage. C’est le cas des capteurs SmartVel et Moocall, développé et commercialisé respectivement par le groupement de coopératives d’insémination Evolution et le groupe Gènes Diffusion, sont à placer sur la queue de la vache. Il détecte les premiers signent du travail de vêlage de manière non-invasive et les transmet à l’éleveur par SMS ; une assurance d’être prévenu à temps, et une avancée par rapport aux détecteurs de vêlage invasifs, car assurant de ne pas blesser l’animal.

A placer sur les vaches existe aussi le capteur Heatime, un collier à attacher autour du coup de l’animal, qui détecte et transmet, grâce à des bornes à ondes-radios, des informations relatives aux chaleurs et au travail du rumen. Il permet ainsi de suivre facilement l’efficacité nutritionnelle du troupeau, et de détecter les vaches en chaleurs ou mal cyclées.

Débimètre connecté d'ITK

Parmi les objets connectés à placer dans les champs existent des pièges à insectes connectés, tel que TrapView et CapTrap, respectivement proposés par EFOS et Cap2020. Placés dans les parcelles, ils attirent en leur sein des insectes ravageurs ciblés à l’aide d’appâts à phéromones, comptent leur entrée grâce à un micro analysant leur signature sonore, et transmettent l’information grâce à un émetteur bas-débit. Ils permettent ainsi de suivre l’évolution des populations de ravageurs à l’échelle d’une parcelle, et d’un territoire. Le tout, sans comptage manuel.

Une autre utilisation en plein champs est le débitmètre connecté autonome en énergie de l’entreprise ITK qui se branche directement sur les tuyaux d’irrigation, contrairement aux compteurs d’arrivée d’eau, qui rendent moins bien compte de l’irrigation effective sur les parcelles.

Les objets connectés connaissent donc un essor en agriculture, et certaines entreprises et gouvernements l’ont bien compris. C’est pour cette raison qu’en 2016, l’université de South Wales en Australie, le constructeur Cisco et le réseau d’innovation australien Data61, se sont associés pour ouvrir un centre d’innovation IoT dédié à l’agriculture à Sydney. Un budget de 15 millions de dollars pour 5 ans a été alloué à ce centre dans le but de produire de nombreuses preuves de concept et prototypes à tester sur le terrain, le tout au sein d’un incubateur d’entreprises. De quoi permettre d’accroitre la présence des objets connectés sur le marché des outils agricoles dans les années à venir.

Sources :

Moocall de Genes Diffusion : https://moocall.com

SmartVel du groupe Evolution : https://www.evolution-xy.fr/fr/monitoring/smartvel

Heatime du groupe Evolution : https://www.evolution-xy.fr/fr/monitoring/heatime

Débitmètre d’ITK : https://www.vitisphere.com/actualite-81299-ITK-propose-undebitmetre-connecte.htm

Centre australien d’innovation pour les IoT en agriculture : https://www.objetconnecte.com/centre-d-innovation-iot-agriculture-australie

Spoutnic : le Coach Sportif pour le poulailler

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Développé et commercialisé par la Start-Up Rennaise Tibot Technologies, ce petit module robotisé guide les poules reproductrices vers les poulaillers au moment de la ponte, il a également pour but de déranger les poules pour qu’elles se déplacent le plus souvent possible.

 

Un chien pour aviculteur :

Tel un chef d’orquestre il permet de réduire la ponte au sol, jusqu’a 21% dès les deux premières semaines selon le fabricant. Cela a également pour effet d’assécher la litière et de limiter la diffusion des maladies. Il résiste à l’eau, à la poussière et à l’ammoniac

 

Un coach sportif :

Infatigable avec ces 8h d’autonomies, il ratisse de long en large le poulailler de manière aléatoire, il favorise l’activité au sein du poulailler obligeant les volailles à faire de l’exercice. Les inciter à se remuer augmente leur masse musculaire et leur donne meilleur appétit. Selon Lionel Planquette responsable technique projet, cela induit une baisse du taux de mortalité dans les élevages. L’appareil embarque en plus un dispositif émetteur de sons et de lumières pour varier le dérangement des poules et limiter l’accoutumance.

(suite…)

Séminaire QGIS: merci et à l’année prochaine !

L’édition 2017 est terminée, merci à tous nos soutiens, et bien sûr à tous les participants du BarCamp et du séminaire, les échanges étaient riches nombreux!

Les supports des présentations sont en ligne sur le programme.

N’hésitez pas à revenir vers nous si vous souhaitez participer l’année prochaine pour une présentation, un thème particulier, ou toute suggestion qui sera la bienvenue.

PhotosAmphiQGIS

Android GO : un OS et des applis plus légers et plus rapides

Google a mis à disposition début Décembre un nouveau OS accessible à tous, allégé et plus rapide : Android GO.Résultat de recherche d'images pour "android go"

L’OS nécessite bien moins de spécifications techniques que les OS actuels (moins d’1Go de RAM, …), lui permettant d’être 15% plus rapide.

L’OS va de pair avec les applications préinstallées Google (Maps GO, Youtube GO, Playstore GO, Assistant GO, Chrome GO, …), optimisées elles aussi : Le pack prend 2 fois moins de place que l’ensemble des applications standards.

Les smartphones à bas prix et peu performants sont donc ciblés par Android GO. Ce nouveau lancement permet la mise à disposition d’Android dans les pays émergents en particulier.

Pour avoir testé quelques applications « GO », l’ensemble à été pensé pour limiter les consommations. Par exemple, Les vidéos de Youtube Go (disponible ici ou sur d’autres sites d’APK) sont lues préférentiellement dans la plus faible qualité. De plus, malgré une perte de qualité, toutes les fonctionnalités sont la.

Plus d’infos ici

Offre de bourse de thèse en télédétection multi temporelle

Titre: Analyse de séries temporelles massives d’images satellitaires

Equipes encadrantes:

Dynafor, Université de Toulouse, INRA, INPT, INPT-EI PURPAN, 31326 Castanet Tolosan,
Mistis, Inria Grenoble Rhône-Alpes, LJK, 38334 Montbonnot, France
Modal, Inria Lille Nord Europe, LPP UMR-8524, Université Lille, 59655 Villeneuve d’Ascq, France

Objectif:

Cette thèse en s’intéresse à la statistique fonctionnelle pour la cartographie des écosystèmes. Pour cela, nous allons développer des méthodes d’analyses permettant à la fois de s’affranchir de l’étape de recalage temporel et de manipuler de grands volumes de données.
Le point de départ de ce travail est la définition d’une méthode d’analyse permettant de classifier un pixel quels que soient les instants d’échantillonnage temporel. Nous allons considérer que les échantillons, conditionnellement aux classes, sont distribués selon des processus Gaussiens.
De plus, nous relâcherons l’hypothèse d’échantillonnage temporel irrégulier en supposant simplement que chaque pixel xi est observé Ti fois durant l’année (ou plus généralement durant la période d’analyse), Ti dépendant donc de la localisation géographique, de l’orbite du satellite, des nuages et ombres observés pour xi.
Le coeur des travaux de thèse s’attachera à spécifier les méthodes et les outils pour apprendre les paramètres des processus Gaussiens. En particulier, lors de la création du processus Gaussien, des bases fonctionnelles temporelles vont être définies. Elles devront pendre en compte à la fois l’évolution temporelle (corrélation forte des mesures entre deux instants proches et faible lorsque les instants sont éloignés) et la réponse spectrale à un instant donné (corrélation inter-bandes).
Cette étape est importante car l’utilisation d’une base adaptée permet à la fois de s’affranchir du bruit et des données manquantes tout en capturant l’information utile à l’analyse. Précisons toutefois qu’il n’est pas envisagé ici de lisser/projeter les pixels sur cette base, mais d’exprimer la fonction de décision à partir de cette représentation spectro-temporelle de manière à pouvoir l’appliquer sur n’importe quel échantillonnage temporel.
Pour traiter les flux massifs d’images, des algorithmes d’optimisation efficaces utilisant des approches HPC (high performance computing) devront être définis. A cet effet, nous allons nous appuyer sur certaines propriétés intéressantes de l’algorithme d’apprentissage des paramètres des processus Gaussiens :

  1. Modèles génératifs : Cela va permettre de traiter les classes indépendamment les unes des autres, l’apprentissage des paramètres pouvant se faire dans des taches séparées, sur des unités de calculs différentes sans partage de mémoire.
  2. Estimateurs explicites : Les estimateurs ne nécessitent pas d’étapes d’optimisation complexes (e.g., gradient sous contraintes). De plus, ces estimateurs supportent des modes “on-line”, c’est à dire qu’il est possible de répartir les estimations sur différents paquets de données et de mettre à jour l’estimateur final en procédant à la mise en commun. L’approche envisagée serait basée sur la norme MPI (Message Passing Interface), la taille des informations à mettre en commun étant limitée (quelques Mo).
  3. La plupart des calculs pour l’apprentissage et pour la prédiction sont basés sur de l’algèbre linaire (produit matriciel, déterminant, décomposition en valeurs propres/vecteurs propres . . . ) qui peuvent grandement tirer partie des techniques de parallélisation sur des unités de calculs, soit sur processeurs de type CPU soit de type GPU.
    Les développements informatiques seront réalisés à l’aide de l’interface de programmation Orfeo Toolbox. Le prototypage pour la mise en oeuvre sur une grappe de serveurs sera validée à l’aide des moyens de calculs distribués offert par l’INRA et par Inria. Les codes sources seront distribués sous une licence copyleft pour permettre leur distribution et utilisation par la communauté
    scientifique.

Dans un premier temps, seulement la classification supervisée sera considérée. Une fois les différents objectifs pré-cités remplis, les modèles construits serviront de support pour la définition d’une version non-supervisée de l’algorithme, et à plus long terme, d’une version pour l’estimation de variables (indices de biodiversité …).

Candidature

Pour candidater, prendre contact avec les co-encadrants par courriel (joindre un CV détaillé) :
— mathieu.fauvel@ensat.fr
— stephane.girard@inria.fr
— serge.iovleff@inria.fr
Les candidatures sont ouvertes jusqu’à mi-Mars 2018.

Pour plus de détails:

Sujet de Thèse

 

Installer l’ISOBUS sur un vieux coucou … c’est possible !

Tracteur Isobus

Reichhardt, fabricant d’électronique allemand, propose un kit pour transformer n’importe quel tracteur en tracteur Isobus. Un peu d’huile de coude et quelques faisceaux électriques plus tard, vous pouvez même imaginer équiper le tracteur de votre grand-père en autoguidage. Une innovation notable compte tenu de la faible diffusion de cet équipement dans les tracteurs de certaines filières comme la viticulture. Cela ouvre des perspectives intéressantes sur l’adoption d’outils ISOBUS en donnant une nouvelle jeunesse à du matériel ancien. Un produit dans l’air du temps sachant que le marché du matériel d’occasion deviendrait, selon un article de Plein champ, plus porteur que celui du neuf,

Il faut noter que le kit est à installer par le client ou son machiniste. Le kit de base est vendu à 649€HT.

Retrouver l’article complet sur Terre-net