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.