L’amélioration des algorithmes, grâce au machine learning puis au deep learning, a entraîné la floraison ces dix dernières années d’un grand nombre d’outils. Ces derniers automatisent la classification des informations, facilitent la pose de diagnostics ou proposent des modèles de prédiction. Nombre d’entre eux couplent des données satellites avec des informations de terrain.
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Cartographie spatiale pour le suivi des cultures, évaluation de la qualité des grains par photographie, plateforme collaborative d’échange ou encore chatbot de conseil sont autant d’outils mis à disposition du TC pour l’aider dans son travail.
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