Prédiction des récoltes

Contexte et objectifs

La prévision des cultures et des rendements est essentielle pour les coopératives agricoles. Connaître le plus tôt possible les quantités récoltées, à une maille géographique fine, leur permet d’optimiser leur chaîne d’approvisionnement, en particulier au moment de la moisson, lorsque des tonnes de récoltes doivent être traitées, transportées et stockées en silos.

Résultats

Les modèles de prédiction des récoltes servent à initialiser et à anticiper le plan de collecte, qui optimise désormais la chaîne d’approvisionnement, avec une réduction d’au moins 10 % des coûts de transport et des émissions de CO2.

Notre approche

Étape 1 : reconstitution

• Reconstitution, avec des coopératives agricoles, d’une base de données unique et volumineuse de l’historique des cultures et des rendements à une maille fine

Étape 2 : récupération

• Récupération et traitement d’images satellite pour construire des indices de végétation (NDVI). Associés à une solide expertise en prévision, ces indices spatiaux et temporels très fins permettent de les relier aux types de cultures et aux rendements.

Étape 3 : construction

• Des modèles d’apprentissage automatique qui estiment le type de culture et le rendement final plusieurs mois à l’avance, avec une erreur inférieure à 17 % pour plus de 86 % des parcelles agricoles