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Les modèles de consommation sur les marchés matures évoluent rapidement. Les consommateurs veulent connaître l'origine exacte de ce qu'ils mangent et comment les produits ont été transformés. Cela nécessite d'avoir la capacité de pister et tracer les ingrédients et les processus, tout au long de la chaîne.
Cette demande crée le besoin d'un parcours connecté et d’une chaîne d'approvisionnement efficace qui contribue à prouver la qualité et permet par extension de valoriser le produits, d'en prouver le prix, d'augmenter sa valeur, de rassurer le consommateur, et finalement, de rémunérer à bon escient les producteurs.
Aussi, les entreprises agroalimentaires se trouvent dans un environnement où le prix de la matière et les quantités de récoltes sont très volatiles. Les entreprises ont plus que jamais besoin de la capacité de réagir aux pénuries d'offre et de demande ainsi qu’aux changements de prix en temps réel. Elles doivent mettre en place une gestion efficace des risques et une meilleure couverture des processus en place. Parallèlement, les technologies ouvrent de nouveaux canaux de vente pour les producteurs et permettent l'émergence de nouveaux marchés ou de nouveaux modèles économiques.
La chaîne d'approvisionnement numérique permet de gérer plus efficacement l'offre et la volatilité des prix, et donc de prendre plus facilement de meilleures décisions. Maîtriser ses coûts implique d'avoir une vraie synergie entre les acteurs, notamment sur les contrats, les quantités et les valeurs. Ceci afin d'anticiper par exemple une fin de contrat (période) et donc la négociation d’un nouveau contrat. Aujourd'hui, les technologies de machine learning aident les acheteurs à bien définir leur contrat d’achat.
Les entreprises agricoles sont de plus en plus en train de tirer parti des mégadonnées (par exemple, champ, bétail, machine, capteur, données météorologiques et imagerie) afin d’obtenir de meilleurs rendements et résultats pour eux-mêmes et leurs clients.
Il s’agit d’obtenir des informations précises et intégrées aux solutions agricoles. Cela fait du Big Data et des outils de machine learning un atout précieux pour tirer parti de ces données et ainsi créer de nouvelles opportunité et/ou de nouvelles sources de revenus.
Marchés locaux de produits de base
Avec une connectivité croissante, de nouveaux canaux sont ouverts aux acteurs de l’agroalimentaire. Cette levée des barrières permet de collecter les informations et de créer de nouvelles places de marché, en ligne notamment, où les offres et les demandes sont publiées.
Alors que les agro-industries réinventent leur modèle d’entreprise, elles doivent dès maintenant s'engager avec de nouveaux partenaires pour devenir plus agile et établir de nouveaux des relations d'affaires durables. La digitalisation (web & mobile) et l'omnicanalité permettent aux acteurs de l'industrie agroalimentaire de mettre en avant leur marque, innovations et nouveaux produits. Il s'agit là également d'une excellente opportunité d'augmenter leur indépendance envers les GMS.
Investir dans les systèmes d’information. Aujourd'hui, le SI est capable de connecter et d'analyser le moindre capteur d’informations, en temps réel, grâce au logiciel de gestion et aux outils digitaux.
Il s'agit de connecter le consommateur final avec ce qu’il se passe sur le terrain. Pour ce faire, il faut utiliser les outils qui font le lien et qui permettent par exemple d'opérer avec des coûts maîtrisés, de réduire l'utilisation de produits phytosanitaire lors de la production ou encore d'assurer la traçabilité des produits, ceci, dans une logique de valorisation du produit auprès du consommateur final.
