L’intelligence artificielle, toujours prisée des acteurs du Salon
Impossible encore cette année de passer à côté de l’IA, tant elle a été au cœur des discussions au Salon de l’agriculture. En partenariat avec Comexposium et OSFarm, la Ferme digitale a organisé une deuxième édition de son hackathon Gaïa. Deux coopératives y participaient.
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À la suite du succès l’an dernier de la première édition du hackathon Gaïa, dédié au développement de chatbot pour l’agriculture, une seconde édition a été organisée par la Ferme digitale lors du Salon de l’agriculture à Paris.
Huit équipes
Lundi 24 et mardi 25 février, huit équipes issues de divers organismes agricoles (MSA, Ombrea, Agrial, Avril, les chambres d’agriculture du Grand Est, des Pays de la Loire et de Normandie, Coexel, RobAgri, LCA Solutions +, Terrena, Inetum et France Limousin sélection) se sont affrontées pour développer en 36 heures un chatbot agricole. Si, l’an passé, les cas d’usage concernaient des problématiques propres aux agriculteurs, cette année ils visaient à répondre à celles des professionnels de l’agriculture.
« Mistral AI a de nouveau servi de modèle de langage (LLM) pour l’épreuve, indique David Joulin, cofondateur de la Ferme digitale en charge du groupe de travail Data. Avec une nouveauté cette année : l’utilisation de la plateforme IA huggingface.co, qui sert de support à la création de prototypes et permet de les tester très rapidement. »
Assistant vocal multilingues, conseil agronomique, prévision de rendement, assistant de nutrition pour les éleveurs, simulateur d’impact du changement climatique… Le hackathon s’est encore illustré par la diversité des cas d’usage présentés.
AgriAssist pour Agrial, OptiPrev pour Terrena
Deux coopératives ont ainsi participé au challenge, dont Agrial, qui a présenté AgriAssist. « C’est un chatbot qui répond aux questions agronomiques et réglementaires que se posent les conseillers sur le terrain, révèle Hadrien Piot, chef de projet Data au sein du service agronomique de la coopérative. L’outil a été enrichi avec des données issues d’instituts publics (Arvalis, Inrae, Terres Inovia, Rex Agri) mais aussi de données propres à la coopérative. Celles-ci proviennent de bulletins de prévision des risques associés aux maladies et ravageurs, publiés chaque semaine à destination de nos conseillers. »
Côté Terrena, l’équipe s’est associée à LCA Solutions + pour proposer OptiPrev, une méthode de prévision des volumes de collecte. « Pour faciliter la réalisation du prototype dans le temps imparti, nous avons étudié deux des trois composantes d’une collecte, à savoir les surfaces de cultures et leurs rendements pour cinq productions : blé, orge, colza, tournesol et maïs », souligne Clément Teillet, chef de projet et analyses au sein du département de supply chain céréales chez Terrena. Pour y arriver, l’équipe a mobilisé uniquement des données open source, issues du satellite Sentinel-2 et du NDVI, pour l’évaluation des surfaces de chaque culture. La projection des rendements a ensuite été réalisée à partir des prévisions de Météo France.
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