SEGES
Soutenir l'agriculture danoise grâce à une connaissance sans précédent des processus agricoles
L'université d'Aarhus construit un parc agroalimentaire

En collaboration avec Mjølner Informatics, un cabinet de conseil innovant en matière de logiciels et de conception, le SEGES utilise IBM Watson Analytics pour explorer des données pertinentes et obtenir des informations plus approfondies et exploitables sur les tendances agricoles.

Défi

Afin de mieux conseiller les agriculteurs sur la manière de gérer leur entreprise avec une plus grande rentabilité, l'organisme de conseil agricole SEGES souhaitait approfondir sa compréhension des processus agricoles.

Transformation

Grâce à IBM Watson Analytics, le SEGES peut analyser et explorer les données relatives à la production agricole et animale, à l'environnement, au climat et à la finance afin d'identifier des tendances qui étaient jusqu'alors passées inaperçues.

Résultats Identification
des corrélations et des modèles dans les données qui étaient jusqu'alors passés inaperçus
Approfondissement
de la connaissance des tendances agricoles afin de fournir aux agriculteurs des conseils plus pertinents et plus faciles à mettre en œuvre
Incitation
des analystes du SEGES à explorer de nouvelles idées et de nouveaux domaines de recherche
Description du défi
La soif de connaissances

Célèbre pour sa bière, son bacon et son beurre, le secteur agricole danois représente 3 % du PIB national et 12 % des exportations, et emploie 8,5 % de la main-d'œuvre totale du pays. L'agriculture est le secteur le plus important du Danemark, mais pour rester compétitif sur un marché de plus en plus mondialisé, les processus agricoles danois doivent devenir plus efficaces et plus rentables.

Peter Enevoldsen, responsable informatique au SEGES, déclare : « Notre objectif premier est de préserver l'avenir du secteur agro-alimentaire danois et d'offrir aux agriculteurs danois un avantage concurrentiel au niveau mondial. Pour ce faire, nous fournissons aux agriculteurs les informations nécessaires pour gérer leurs activités de manière plus rentable. »

Le SEGES collecte d'énormes volumes de données auprès des agriculteurs de tout le pays, en couvrant tous les aspects de la production agricole et animale, de l'environnement et du climat, de la comptabilité et des dépenses financières.

« Nous analysions déjà ces données pour identifier les bonnes pratiques, mais nous savions que nous n'en étions qu'aux balbutiements en termes d'analyse », explique Peter Enevoldsen. « Nous étions certains que ces données étaient essentielles pour affiner les processus agricoles et pour renforcer la compétitivité de l'agriculture danoise. »

Parce qu'il y avait différents services pour gérer différents ensembles de données, le SEGES avait du mal à obtenir une vue d'ensemble unifiée de ses données. Peter Enevoldsen commente : « Nous n'étions pas en mesure de fournir aux agriculteurs des conseils « à 360 degrés », car nous ne comprenions tout simplement pas les relations entre les différents ensembles de données provenant de différentes parties de l'organisation. Nous voulions savoir comment les conditions météorologiques pouvaient affecter la qualité du lait de vache, par exemple. Nous disposions de toutes les informations, mais nous n'étions pas en mesure de les recouper. »

Observer les possibilités qui s’offrent à nous grâce à IBM Watson Analytics nous a donné toute une série de nouvelles idées. Peter Enevoldsen Responsable informatique SEGES
Description de la transformation
Semer les graines de la réussite

Pour obtenir une vision cognitive des tendances et des processus agricoles, et améliorer la précision et l'efficacité de ses conseils, le SEGES a fait équipe avec Mjølner Informatics, partenaire commercial d'IBM, afin d'exploiter la véritable valeur de ses données.

Peter Enevoldsen se souvient : « Lorsque Mjølner Informatics a proposé de faire appel à IBM Watson Analytics pour analyser nos données, nous étions tous vraiment enthousiastes. Watson Analytics représente une toute nouvelle façon de travailler avec nos données. Après avoir téléchargé un échantillon de données sur le site cloud, le logiciel ne se contente pas de nous aider à poser des questions et à tester des hypothèses : il recherche automatiquement des corrélations et met en évidence des domaines de recherche qui peuvent nous intéresser. Il nous proposer des modèles qui, par le passé, auraient pu passer inaperçus, et des éléments que nous n'aurions jamais pensé à investiguer.

« Par exemple, lorsque nous avons téléchargé des ensembles de données de notre base de données sur le bétail dans Watson Analytics et que nous les avons intégrés aux données climatiques, le système a rapidement identifié un modèle : plus la température est élevée, plus le nombre de cellules somatiques dans le lait de vache est élevé, ce qui signifie que le lait est de moins bonne qualité. Ces informations nous permettent de mieux conseiller les producteurs laitiers sur la manière d'optimiser la production de lait et d'augmenter les bénéfices. Toute information que nous pouvons fournir aux producteurs laitiers est potentiellement extrêmement précieuse pour l'économie nationale dans son ensemble, car le beurre et le fromage sont des produits d'exportation très importants.»

Il poursuit : « Grâce à une interface en langage naturel facile à utiliser, nous pouvons poser des questions au système avec les mêmes mots que ceux que nous utiliserions si nous les posions à un collègue. Il n'est pas nécessaire de comprendre les requêtes SQL ou de devoir procéder à une programmation complexe.

« Nous pouvons également créer rapidement des visualisations détaillées et attrayantes en quelques clics, ce qui nous aide à mieux comprendre nos données et, surtout, à présenter ces informations de manière compréhensible pour les non-statisticiens. Les agriculteurs d'aujourd'hui sont beaucoup plus au fait de la technologie qu'on ne le pense, mais il est toujours très utile de pouvoir leur présenter nos résultats de manière intuitive.

Description des résultats
Récolter les fruits de son travail

Grâce à Watson Analytics, le SEGES est en mesure d'explorer ses données plus en profondeur que jamais auparavant et l'organisation souhaite étendre son utilisation du système.

Peter Enevoldsen commente : « Bien que nous n'utilisions Watson Analytics que depuis quelque temps seulement, nous avons déjà obtenu des informations étonnantes. Nous avons pu trouver répondre à des questions que, avec nos outils existants, nous n'aurions même pas envisagé devoir poser !

« Cela nous donne l'occasion de découvrir de nouveaux domaines de recherche. De plus, le fait de pouvoir produire des visualisations aussi rapidement sert de base solide pour les discussions d'équipe au sujet des analyses, ce qui nous permet de nous assurer que les connaissances les plus récentes sont rapidement mises en pratique dans les exploitations agricoles. »

Il conclut : « Observer les possibilités qui s'offraient à nous grâce à la technologie IBM Analytics et à l'équipe Mjølner Informatics a été source d'inspiration et nous donné toute une série de nouvelles idées. Nous sommes convaincus qu'avec Watson Analytics, nous sommes sur la bonne voie pour faire émerger de nouvelles connaissances qui aideront les agriculteurs danois à renforcer leur avantage concurrentiel. »

Logo Seges
SEGES

En tant que principal conseiller agricole du Danemark, le SEGES (lien externe à ibm.com) s'engage à stimuler l'innovation et à renforcer la compétitivité de l'industrie agricole et alimentaire danoise. Basé à Aarhus, le SEGES exploite des laboratoires et des fermes de recherche dans tout le pays, emploie environ 650 personnes et déclare un chiffre d'affaires annuel d'un milliard de DKK (149 millions d'USD).
 

À propos de Mjølner Informatics

Basé à Aarhus, au Danemark, le cabinet Mjølner Informatics (lien externe à ibm.com) est une société de conseil de premier plan en matière de logiciels et de conception. Désireux d’aider les entreprises de ses clients à se développer numériquement, le cabinet Mjølner Informatics est spécialisé dans les solutions d'innovation et de conception, d'IdO et de mobilité, et de plateformes et d'architecture.

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