Au-delà de la prédiction du rendement

Les tomates représentent l'une des cultures de produits frais les plus répandues à l'échelle mondiale. Alors que la plupart sont traditionnellement cultivées en plein champ, ces dernières décennies ont vu une augmentation de la production sous environnements protégés ou contrôlés. Grâce à l'utilisation de structures telles que des serres en plastique, des serres classiques ou des serres en verre, les producteurs de tomates peuvent désormais cultiver tout au long de l'année, minimisant ainsi les risques liés aux conditions météorologiques défavorables, aux parasites et aux maladies.

La culture protégée a un avantage supplémentaire en permettant aux producteurs de réguler des éléments environnementaux comme le climat, l'eau et la lumière. Cette régulation vise à améliorer la qualité des produits tout en augmentant le rendement jusqu'à cinq fois plus que la culture en plein air classique.

Plaidoyer pour une approche holistique

Les producteurs utilisent fréquemment la prédiction des rendements en combinaison avec l’équilibre des plantes pour optimiser les résultats des cultures.

L'équilibre des plantes représente l'état idéal favorisant le développement des plantes en harmonie avec les étapes de croissance et les objectifs de rendement. En comprenant si la plante est en phase de croissance végétative (caractérisée par une production accrue de feuilles et de tiges) ou générative (caractérisée par une production accrue de fleurs et de fruits), les producteurs peuvent orienter la culture de manière stratégique pour atteindre efficacement leurs objectifs de production.

Avec l'abondance de données à leur disposition, les producteurs devraient être capables de repérer des indicateurs clés des variations de rendement et des facteurs impliqués dans la période précédant ces fluctuations. De plus, en anticipant une fluctuation de rendement et en identifiant sa cause, les producteurs peuvent prendre des mesures préventives. De la même manière qu'une prévision météorologique indique qu'il y a 30 % de chances de pluie, être informé à l'avance permet de se préparer en ayant un parapluie à portée de main.

Améliorer la prédiction du rendement en toute confiance

L'équipe de scientifiques spécialisés dans les cultures et les données chez WayBeyond travaille en collaboration avec les producteurs de tomates pour perfectionner la prédiction du rendement. En combinant la collecte digitale de données agronomiques, des algorithmes d'analyse de données et des modèles d'intelligence artificielle, leur objectif est d'offrir une vision approfondie de la prédiction du rendement en examinant les données sur la génétique des plantes, l'environnement et les pratiques de gestion des cultures.

Afin de mettre en lumière les avantages d'une approche plus globale de la prédiction du rendement, l'équipe a rassemblé et analysé des données anonymisées issues de 20 cycles de culture de tomates menés par des producteurs dans divers environnements de culture protégée.

Prédiction du rendement et fluctuations de rendement 

Les fluctuations de rendement se réfèrent à une variation brusque et notable du rendement par rapport aux semaines précédentes. Notre objectif était d'identifier les facteurs liés à la variabilité du rendement d'une semaine à l'autre.

Pour prédire le rendement, nous avons mis en œuvre un modèle d'intelligence artificielle exclusif qui nous a permis d'estimer les performances une semaine et quatre semaines à l'avance, pour chaque semaine du cycle de culture. Au cours de notre analyse, nous avons exploité des algorithmes propriétaires pour détecter les fluctuations de rendement au sein des cycles de culture. Ces fluctuations se manifestent visuellement sous forme de pics ou de chutes brusques et significatifs par rapport aux semaines environnantes, comme illustré dans le graphique ci-dessous.

L'exactitude de la prédiction du rendement pour une semaine à l'avance en utilisant le modèle IA variait de 81 à 95 %.

Nous avons classifié les cycles de culture en trois groupes, en fonction de l'exactitude de la prédiction du rendement une semaine à l'avance :

• Groupe 1 : précision moyenne la plus élevée
• Groupe 2 : deuxième précision moyenne la plus élevée
• Groupe 3 : précision moyenne la plus basse

La précision moyenne une semaine et quatre semaines à l'avance était :

• Groupe 1 : 91,1 % pour la semaine 1, 90,3 % pour la semaine 4
• Groupe 2 : 86,4 % pour la semaine 1, 87,1 % pour la semaine 4
• Groupe 3 : 82,9 % pour la semaine 1, 81,2 % pour la semaine 4

Au sein de chaque groupe, les fluctuations de rendement ont été identifiées et quantifiées à l'aide d'algorithmes propriétaires. Le groupe 1 affichait le nombre moyen de fluctuations le plus bas (0,83), tandis que le groupe 3 présentait le nombre moyen de fluctuations le plus élevé (3,25).

Fluctuations de rendement et événements environnementaux et biologiques

Pour mieux comprendre les événements menant aux fluctuations de rendement, nous avons collecté des données environnementales et biologiques pendant les huit semaines précédant chaque fluctuation. Notre hypothèse était que les données révéleraient des motifs ou des événements survenant avant les fluctuations, qui pourraient être utilisés comme indicateurs pour prédire les fluctuations futures.

Les données environnementales comprenaient des paramètres climatiques tels que la température et l'humidité à l'intérieur et à l'extérieur de l'environnement protégé. Quant aux données biologiques, elles incluaient des mesures de croissance des cultures telles que la croissance hebdomadaire, la hauteur des grappes, la longueur des feuilles, la largeur des tiges et le nombre de feuilles. De plus, un modèle exclusif d'équilibre des plantes a été utilisé pour évaluer cet équilibre.

Nous avons normalisé les données recueillies en utilisant des algorithmes propriétaires, puis calculé des scores indiquant l'écart de chaque mesure hebdomadaire par rapport à ce qui serait normalement attendu pour cette semaine spécifique (scores d'écart).

Ensuite, nous avons identifié et analysé les schémas récurrents dans les scores d'écart des données environnementales et biologiques, qui ont conduit aux variations de rendement. Nous avons ensuite identifié les schémas présentant les corrélations les plus marquées avec les variations de rendement, qu'elles soient faibles ou élevées. Enfin, nous avons décrit ces schémas identifiés de manière contextuelle, tels que « faible luminosité au cours des huit dernières semaines », et évalué le risque de fluctuation qu'ils représentaient pour le rendement, par exemple, « risque de faible rendement dans les trois prochaines semaines » pour un schéma de faible luminosité associé à une variation de rendement faible.

Note : dans cette étude, nous n'avons pas pris en compte les données d'irrigation ni celles relatives aux parasites et aux maladies. En effet, les pratiques de gestion de l'irrigation et des parasites varient considérablement d'un producteur à l'autre et ont un impact significatif sur le rendement. Par conséquent, il est essentiel d'intégrer ces deux aspects lors de l'analyse des données pour prédire le rendement et prendre des décisions éclairées.

Événements environnementaux propices à un rendement faible

Les motifs les plus courants observés dans les huit semaines précédant les fluctuations de rendement faibles étaient les suivants :

• Faible température extérieure nocturne (20 %),
• Faible luminosité totale (19 %),
• Faible variation de température interne jour/nuit (18 %),
• Faible température extérieure diurne (15 %).

Ces événements peuvent servir d'avertissement aux producteurs de tomates d'une possible fluctuation de rendement faible associée aux motifs identifiés. L'avertissement peut être formulé comme un « risque de faible rendement dans les trois prochaines semaines ».

Événements environnementaux propices à un rendement élevé

Les motifs les plus fréquemment observés dans les huit semaines précédant les pics de rendement élevé sont les suivants :

• Grande variation de température interne jour/nuit (24 %),
• Forte température extérieure nocturne (22 %),
• Forte luminosité totale (20 %).

Ces événements peuvent également servir d'indicateurs aux producteurs de tomates quant à une possible augmentation significative du rendement liée aux motifs identifiés. Cet indicateur peut être formulé comme un « risque de rendement élevé dans les trois prochaines semaines ».

Événements biologiques menant à un rendement faible et élevé

Nous avons analysé et comparé les mesures de croissance des plantes des semaines précédant des fluctuations de rendement faibles et élevées en utilisant une analyse tabulaire des scores d'écart, comme décrit précédemment. Les semaines avant les fluctuations de rendement faibles ont montré des signes d'une croissance végétative plus importante, comme en témoignent les mesures des plantes par rapport aux semaines précédant les fluctuations de rendement élevées. Par exemple, un score d'écart élevé pour le nombre de feuilles dans les semaines avant les fluctuations de rendement faibles indique une plus grande quantité de feuilles et donc une croissance végétative plus marquée que dans les semaines avant les fluctuations de rendement élevées.

Pour chaque semaine avec une fluctuation, nous avons également comptabilisé le nombre de semaines parmi les huit semaines précédentes où l'équilibre des plantes indiquait une croissance fortement végétative ou fortement générative. Cette évaluation a été effectuée en se basant sur les scores d'équilibre des plantes de notre modèle propriétaire.

Cette période de 8 semaines a été catégorisée en fonction de la prédominance de semaines fortement végétatives ou génératives. Si tel était le cas, la période de 8 semaines était identifiée comme un événement végétatif ou génératif, respectivement. Ensuite, nous avons comparé la fréquence des événements végétatifs ou génératifs dans les semaines précédant un rendement faible et élevé. Les résultats ont montré une prédominance d'événements de croissance générative dans les semaines avant les fluctuations de rendement élevées par rapport à celles avant les fluctuations de rendement faibles.