Le 7 juin dernier, l’Aftaa a proposé une journée
ciblée sur la gestion de la data en nutrition animale : « Comment passer de l’illusion d’aujourd’hui
aux vraies opportunités. » Quelles réponses ressortent des différentes
présentations d’experts ? Quelques pistes de réflexion.
« Il faut se poser les bonnes questions aujourd’hui pour savoir ce que
nous attendons du Big data, introduit Lilian Leloutre, manager du pôle
R&D de Techna France Nutrition, lors de sa conférence sur la data en
alimentation animale. De quelles
informations avons-nous besoin pour prendre de meilleures décisions ?
Comment la chercher ? Comment la créer ? Quelle est la meilleure
combinaison possible ? »
En tant que fabricants
d’aliment pour animaux, nutritionniste, il faut maîtriser les relations entre
matières premières et aliments, puis aliments et performances animales. Cela
entraine la maîtrise de données disparates : zootechniques,
technologiques, commerciales, marketing, etc.
« Le flux de données entres les différents acteurs devient très
important, explique Lilian Leloutre. Pour
sa maitrise, on peut analyser les 5V du Big data : la variété des données,
le volume, la vélocité, la valeur et la véracité. »
Collecte et gestion des données brutes
La première étape dans la
gestion du Big data est la collecte et la gestion de ses données brutes. « Depuis une décennie, on dénombre de plus en
plus d’outils de collecte de données tels que les robots de traite, sondes en
bâtiments, caméras, micros, satellites, puces RFID, tablettes pour saisie, etc.,
analyse Lilian Leloutre. Une enquête
Agrinautes datant de 2018, montre que 40 % en moyenne des exploitations
sont équipées avec au moins un de ses outils. La première difficulté pour ces
professionnels reste de passer de l’écrit au digital. Il faut également
comprendre la contextualisation des données, comment est-elle mesurée, où,
combien ? Elle doit aussi être standardisée. On entend également parler du
Data lake. Un espace de stockage de la donnée brute (images, sons, vidéos,
textes, données météo, etc.) sans besoin de mise en forme spécifique au
préalable. Il permet d’accueillir tous les formats de données possibles avant
même de savoir comment nous la traiterons. La mise en forme de la donnée se
fait quand celle-ci est utilisée. »
Les données peuvent être
ensuite mises à disposition sur des plateformes d’accès telles que celles des
Instituts techniques (Api-Agro, Uniporc, Hypérion, etc.) ou des entreprises
privées et coopératives (Applifarm, etc.).
Les risques et les opportunités
Comment assurer la sécurité
et limiter les risques liés à l’utilisation de ses données. « Face à la pléthore d’informations
disponibles, il est clair qu’une multitude de risques existent »,
poursuit Lilian Leloutre. Pour garantir une confiance totale, on entend parler
de la blockchain : une technologie de stockage et de transmission d’informations,
transparente, sécurisée et fonctionnant sans organe central de contrôle (définition
de Blockchain France). Par extension, une blockchain constitue une base de données
qui contient l’historique de tous les échanges effectués entre ses utilisateurs
depuis sa création. Elle est sécurisée et distribuée : elle est partagée
par ses différents utilisateurs, sans intermédiaire, ce qui permet à chacun de
vérifier la validité de la chaîne. On peut citer comme exemple la blockchain de
Carrefour qui propose au consommateur un accès à toutes les données liées à la
traçabilité de certains produits (viandes, fruits et légumes, etc.). Une
réponse aux attentes sociétales en matière de transparence et de qualité que
d’autres grandes surfaces ont développée.
La pertinence de
l’information est une base également : « De nouveaux métiers se sont développés tels que le data scientist et le
data lab (en équipe) qui sont spécialisés dans l’interprétation des données »,
développe-t-il. Il faut également s’assurer de l'appartenance des données et
éviter tous risques juridiques (droits d’utilisation, droit d’usage, etc.). Et
les installations doivent être sécurisées pour éviter tous risques
informatiques.
« Par contre, bien prendre en compte que tout ce qui est possible
techniquement n’est pas viable économiquement. Il est nécessaire de bien
définir ses business models pour les plateformes. Aujourd’hui, ce sont les développeurs
qui sont gagnants. »
Lilian Leloutre conclut sa
présentation : « Je crois
surtout, à l’échelle du secteur, à la précision et à la connexion :
agriculture, élevage et nutrition de précision. La gestion intelligente
des données nourrira demain le conseil de précision. » Il
prévient : « Attention à la
charge mentale ! Trop d’information tue l’information. »
S’ouvrir au digital
Pour Gaël Peslerbe, dirigeant
de la startup Le Cube : « Le
monde a changé, il faut l’accepter ! La question est comment ? Cela
apporte des atouts indéniables à chaque maillon : pour les éleveurs
(garder la maîtrise de son système, se fixer et atteindre ses objectifs, être
crédible dans ses projets, etc.), les techniciens (prouver ses performances,
gagner en compétence, développer son chiffre d’affaires, etc.) et pour les
entreprises (protéger les données clients, amener la preuve de l’efficacité du
conseil, donne une valeur au service, etc.). »
Attention cependant de ne pas
tomber dans certains pièges : « Trop
de données, tue la donnée. Il faudra bien la choisir selon le contexte de
chaque élevage. Il ne faut pas croire non plus que la donnée fait tout. C’est
l'analyse qui fera la différence. Enfin, ne pas oublier de continuer d’écouter
les éleveurs et d’observer les animaux. Les outils connectés ne sont pas
vivants. » Les équipes de technico-commerciaux devront s’adapter
continuellement à l’évolution des technologies, se former.
« Ces avancées devront être co-construites entre les équipes
commerciales, les entreprises du digital et les éleveurs. Ne pas oublier non
plus que cela ne s’impose pas à l’éleveur. C’est lui qui prend la décision car
c’est lui qui l’utilisera. »
Nos forces ?
Le débat de fin de journée a
permis de poser les questions complémentaires aux présentations. On parle de
service, de conseil dans un devoir de progression pour l’éleveur. La notion de
coût de ce service est assez délicate. Combien l’éleveur, le client, est-il
prêt à payer ?
L’amélioration de la vie
quotidienne et des performances chez l’éleveur sont une priorité dans les
propositions de services liés à l’utilisation du Big data. Mais comment
valoriser cet investissement ? La question de créer une certification, un
nouveau cahier des charges, est lancée.
Existe-il une crainte face à
la transmission des données, et donc d’un certain patrimoine. Il faut voir cela
comme une opportunité de précision, la donnée devient une connaissance, un
savoir, une capacité de nutrition de précision. La valeur ajoutée se joue dans
l’analyse des données. Attention cependant car un nombre d’acteurs de plus en
plus important arrive sur le marché du conseil en matière de gestion des data
et notamment pour la filière agricole. Notre place au plus près de l’éleveur
est notre force. Il faut que cela fasse partie de notre métier et que ce ne
soit pas un « métier de l’informatique » à part.
Le Big data est une
opportunité à saisir encore aujourd’hui. Un gisement d’informations et de
services qui s’ouvre à nous notamment sur l’utilisation de la donnée en temps
réel ! Faire évoluer les cultures d’entreprise face à ces défis, en termes
de management et de gouvernance, le comportement des managers qui seront formés,
etc. Les coûts d’investissement sont encore élevés, mais il faut savoir collaborer.
L’idéal est peut-être de créer un modèle commun ?
Au vu du débat, des questions
et des enjeux de cette thématique, l’Aftaa souhaite reprendre ce sujet lors
d’une nouvelle session.
Caroline Villéger