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LES DONNÉES À LA FERME une récolte abondante, une culture à développer
CENTRE D’EXPERTISE EN PRODUCTION LAITIÈRE
Daniel Lefebvre, Ph.D. agr. Directeur général et directeur de la R et D René Lacroix, Ph.D., ing. Analyste, Valorisation des données, R et D
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On ne peut pas gérer ce qu’on ne mesure pas…
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On ne peut pas gérer ce qu’on ne mesure pas…
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Essor du contrôle laitier à partir des années 60
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1966 Salon de l’agriculture :
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Types de données Nombre (M) Identification animale, parenté 15.5 Consanguinité 15.7 Inséminations 30.5 Facilité de vêlage 10.7 Lactations 22.1 Jours des tests 141.9 Caractères fonctionnels 13.2 Santé 1.0 Évaluations génétiques - Taureaux 53.3 Évaluations génétiques - Femelles 907.2 Génotypes 1.1 Évaluations génomiques – mâles et femelles 10.7
Les données, à la base du progrès génétique
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Mesurer permet de s’améliorer
0
2 000
4 000
6 000
8 000
10 000
12 000
Production par vache (kg/an)
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Analyse par reflectance dans l’infrarouge moyen (MIR)
Lactose Gras
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Analyse des données spectrales par transformation de Fourier (FTIR)
2-11 µm >1000 lectures par échantillon Potentiel accru d’analyse
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Capteur de mouvement et d’activité
Alimentation
Activité, température
Production/Qualité
Détection du vêlage
Génotypage ADN du follicule d’un poil
Problèmes locomoteurs
Génotypage Production Gras Protéine Lactose Vitesse de traite Température Cellules somatiques Visites au robot Temps/box
Par quartier Contribution à la production Position des trayons Temps de pré-traite Temps de traite Conductivité Couleur
Conformation
Surveillance
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Efficience et rentabilité. Contrôle et gestion améliorée Gestion des normes et règles Santé et bien-être animal Sécurité alimentaire Salubrité Durabilité Être plus et mieux informés
PULL
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IdO (IoT), technologies Connectivité accrue Stockage des données Capacité computationnelle Avancées analytiques Firmes agrotechnologiques
PUSH
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Enjeux Volume
Véracité
Validation
Variété
Vélocité
Valorisation
Visualisation
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y = 0,6043x + 1,736 R² = 0,3405
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
5,00
5,50
6,00
6,50
7,00
2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00 7,50
MG
robo
t, %
MG laboratoire, %
Ferme C
y = 0,6054x + 1,4831 R² = 0,246
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
5,00
5,50
6,00
6,50
7,00
2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00
MG
robo
t, %
MG laboratoire, %
Ferme B
Composants : période de 24 hrs Dispersion de la matière gras du lait par vache
y = 0,6629x + 1,3869 R² = 0,3317
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
5,00
5,50
6,00
6,50
7,00
2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00
MG
robo
t, %
MG laboratoire, %
Ferme A
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Enjeux Volume
Véracité
Validation
Variété
Vélocité
Valeur
Visualisation
Valorisation
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L’Agronuméricus aura intégré la présence des données dans tous les détails du quotidien
[email protected] @DanielMLefebvre