Big data : quelles opportunités en nutrition animale ?

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.

Au mois de juin dernier au Mans, 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. »

« 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

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