Relever les défis du numérique pour la filière
Résumé
Comme tous les autres secteurs d’activité, la filière vitivinicole fait sa révolution numérique. Cette révolution est une opportunité unique pour les acteurs de la filière vitivinicole puisqu’elle leur permettra de bénéficier d’informations à très haute définition et donc d’améliorer le suivi et la maîtrise de leur systèmes de production. En effet, les nouvelles technologies apportent un accroissement considérable des observations qu’il est possible d’acquérir grâce à des réseaux de capteurs ou des stations de mesure interconnectées, à des systèmes de mesures embarqués sur machine ou sur piéton, ainsi qu’à des plateformes de télédétection (drones, avions, satellites). Des données relatives à la vigne et à son environnement (climat, sol, etc.), aux procédés de transformation et d’élaboration du vin ainsi qu’à sa commercialisation sont acquises avec une résolution spatiale et temporelle sans précédent. Il en résulte de très importants flux de données, de nature variée, qui, pour être utilisés et valorisés doivent être traités, analysés, partagés, diffusés et archivés. L’explosion des volumes de données disponibles est une grande richesse. Elle peut aboutir à un formidable outil d’aide à la décision pour les professionnels de la filière, à condition que ces derniers soient dotés de méthodes adaptées, pour faire évoluer leurs produits face à l’évolution du marché et du climat. Ces méthodes doivent répondre à un double défi. D’une part, il faut relier l’ensemble des données amont (agronomiques et environnementales) et aval (procédés de transformation, données de consommation, etc.), en mobilisant des techniques avancées en intégration de données, connaissances (disciplinaires ou métier) et modèles. D’autre part, il est nécessaire d’extraire des connaissances à partir des données, par modélisation et/ou par inférence, sur des phénomènes dont la complexité était difficile à appréhender jusqu’à présent. Les outils et méthodes développés permettront d’explorer et de piloter de nouveaux systèmes et d’assurer la durabilité de la filière grâce à une démarche intégrative. Ils répondront aux besoins de représentation, de diagnostic, d’évaluation et d’aide à la décision pour des préoccupations variées, telles que la protection des cultures, l’évaluation environnementale, la gestion des intrants, la qualité des produits, etc. Ils proposeront aussi de nouvelles méthodes de conception de systèmes complexes, pour innover par exemple dans le type et le dimensionnement d’équipements, l’élaboration de nouveaux systèmes de culture, la création de variétés répondant à de nouvelles contraintes, la conquête de nouvelles parts de marché. La communauté scientifique réunie au sein d’Agropolis est bien armée pour apporter des éléments de réponse aux grands enjeux de la révolution numérique. Ceux-ci soulèvent des questions de recherche pour l’ensemble de la filière vigne et vin et à différentes échelles qu’elles soient organisationnelles, spatiales ou temporelles. Plusieurs unités de recherche sont conscientes de l’importance des enjeux du numérique en Agronomie et Environnement. Elles orientent leurs travaux méthodologiques afin de relever, avec leurs partenaires nationaux et internationaux, publics et privés, les défis qui en découlent. Le rassemblement au sein d’Agropolis d’unités spécialisées en sciences de l’ingénieur, mathématique, informatique et d’unités de recherche thématiques en viticulture, écophysiologie, oenologie, etc., favorise l’interdisciplinarité et constitue un atout essentiel. Un premier type de recherches concerne les problématiques liées à la mesure fournie par des dispositifs automatiques ou manuels. Elles englobent la conception (1) de nouveaux capteurs, (2) de méthodes pour s’assurer de la qualité des données et (3) de systèmes d’information innovants pour les organiser et les partager. Un second type de recherches traite des enjeux spécifiques liés à l’afflux des données géo-localisées dans le cadre de la viticulture de précision : par exemple, la conception de méthodes d’échantillonnage ou de traitement de données spatialisées prenant en compte la connaissance métier. Enfin, un dernier type de recherches rassemble différents travaux (1) d’exploration de grandes masses de données hétérogènes (spatio-temporelles) recueillies à la vigne ou à la cave, (2) de modélisation issue de données ou de connaissances et (3) de simulation. Un pan important des travaux de la communauté, dans tous les domaines présentés dans ce chapitre, concerne la valorisation au travers de logiciels de simulation et d’aide à la décision, indispensables pour identifier de nouveaux usages et mettre en place des pratiques innovantes.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
