Exploiter la puissance de l'apprentissage automatique pour l'adaptation de l'agriculture

L'importance des prévisions saisonnières dans l'agriculture

L'agriculture est un secteur très dépendant des conditions météorologiques, en particulier dans les régions où l'agriculture pluviale est importante. Pour de nombreux agriculteurs, disposer de données climatiques fiables plusieurs mois à l'avance peut faire la différence entre une saison réussie et une récolte ratée. Des prévisions précises permettent de prendre de meilleures décisions en ce qui concerne la sélection des cultures, les périodes de plantation et l'allocation des ressources. Cependant, la complexité des prévisions à l'échelle saisonnière, combinée aux ressources informatiques généralement requises, fait que les applications et services agricoles peinent à fournir aux agriculteurs les données précises dont ils ont besoin.

C'est le sujet d'un récent article de recherche sur une nouvelle approche que nous avons développée à finres. Nous avons créé un modèle d'apprentissage automatique qui réduit le coût de calcul des prévisions saisonnières sans sacrifier la précision géographique. Cela signifie que même les régions disposant d'une infrastructure météorologique limitée peuvent bénéficier des informations fournies par des prévisions saisonnières plus précises et démontre le potentiel de l'utilisation de l'apprentissage automatique et d'autres formes d'intelligence artificielle pour fournir des données plus exploitables aux agriculteurs.

Étude de cas : L'apprentissage automatique en action en Tanzanie

Le document de recherche, publié dans la revue Journal de météorologie appliquée et de climatologie est basé sur une étude de cas en Tanzanie. Dans cette région, l'agriculture pluviale est la norme, et des prévisions saisonnières fiables peuvent avoir un impact transformateur sur les résultats agricoles. Les méthodes traditionnelles de prévision saisonnière peuvent avoir un coût prohibitif et nécessiter beaucoup de ressources, mais notre nouveau modèle utilise des algorithmes avancés pour fournir des prévisions précises à un coût de calcul moindre :

  • Une approche hybride pour plus d'efficacité: Le nouveau modèle combine des méthodes de prévision basées sur des points et des grappes, préservant la précision géographique tout en réduisant les coûts de calcul. Cela permet des prévisions saisonnières efficaces avec une haute résolution spatiale.
  • Performance supérieure: Testé en Tanzanie, le modèle a démontré des performances supérieures à celles des modèles dynamiques traditionnels, avec des scores de corrélation jusqu'à 20% supérieurs et des prévisions plus précises dans des domaines critiques tels que la température et les précipitations.
  • Avantages agricoles ciblés: Le modèle était axé sur la prévision des conditions météorologiques cruciales pour l'agriculture, telles que la température à deux mètres et les précipitations mensuelles totales, jusqu'à six mois à l'avance.

Transparence et confiance dans la science du climat

Chez finres, la transparence est au cœur de notre travail. Que nous développions des outils pour les agriculteurs ou les institutions financières, nous pensons que les données que nous fournissons doivent être compréhensibles et fiables. C'est pourquoi nous avons rendu notre méthodologie publique en publiant nos recherches dans une revue à comité de lecture et nous sommes fiers de partager ces connaissances bien au-delà de la communauté scientifique.

Notre objectif est de donner aux agriculteurs et aux décideurs les outils dont ils ont besoin pour prospérer dans une ère d'incertitude accrue causée par le changement climatique. En expliquant les méthodes qui sous-tendent nos données, nous instaurons un climat de confiance avec les personnes qui s'appuient sur nos connaissances. Faites-nous part de vos commentaires si vous souhaitez recevoir une copie de l'article.

Partenariat pour un avenir durable

Au-delà de l'amélioration des prévisions saisonnières, nous utilisons l'apprentissage automatique pour réduire l'échelle des données climatiques et donner la priorité aux stratégies d'adaptation pour des cultures et des régions spécifiques. Notre équipe de recherche et développement améliore constamment les capacités de nos applications grâce à des fonctionnalités qui profitent à la fois aux agriculteurs et aux institutions financières qui les soutiennent.

Alors que nous continuons à innover, nous sommes toujours désireux de collaborer avec des partenaires qui partagent notre vision d'un secteur agricole plus résilient. Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont finres peut aider votre entreprise à s'adapter au changement climatique, nous serions ravis d'en discuter plus avant. Contactez-nous pour planifier un appel et découvrez comment nous pouvons travailler ensemble pour un avenir durable et rentable.

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Chez finres, nous nous engageons à apporter le meilleur de l'apprentissage automatique et de la science climatique à l'avant-garde de l'adaptation agricole. Nos solutions sont conçues pour donner aux agriculteurs les informations dont ils ont besoin, aujourd'hui et dans les années à venir.

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