Témoignage client de RumeXperts

Léonard Theron, Chief Technology Officer de RumeXperts - une spin-off de l'Université de Liège spécialisée dans la recherche vétérinaire - revient sur ce fait plutôt surprenant concernant les vaches. "Étiquettes, colliers ou autres dispositifs de suivi, dispositifs installés dans les tanks à lait, données météorologiques...

Les fermes laitières surveillent toutes sortes de paramètres liés à l'élevage bovin, tels que la nutrition, la traite, etc. Cependant, aujourd'hui, cette ressource massive et inestimable est souvent sous-utilisée."

Une multitude de données pour réduire les temps de réponse

RumeXperts et Léonard s'efforcent depuis plusieurs années d'inverser la tendance. Leur ambition ? Exploiter tout le potentiel que ces données peuvent apporter au secteur agricole et à l'industrie laitière. 

"Pourquoi ces données sont-elles si importantes ? Tout d'abord, parce que le prix du lait est basé sur la composition du lait, c'est-à-dire la teneur en protéines, le pourcentage de matières grasses et la teneur en bactéries", explique M. Léonard. "La moindre variation peut avoir un impact sur le revenu des exploitations. Or, il s'écoule en moyenne 35 jours entre le moment où un événement affecte ces paramètres et la réaction de l'agriculteur. C'est pour réduire ce temps de réponse que nous avons créé Salve. Cette plateforme en ligne analyse les données des exploitations laitières et envoie des alertes, par exemple en cas d'augmentation de la teneur en bactéries d'un tank à lait, bien avant que l'agriculteur ne se rende compte qu'il y a un problème. Cela permet de réduire considérablement le temps de réponse entre l'apparition d'un problème et la prise de mesures".

Toutefois, M. Léonard souligne que ce n'est pas le seul avantage de Salve pour les producteurs laitiers. "Les données recueillies auprès de 250 exploitations permettent à nos utilisateurs d'avoir une vue d'ensemble de plusieurs troupeaux et servent de référence pour comparer avec les données de leur propre exploitation.

Guillaume Prieur, Data scientist chez delaware, Léonard Theron, Chief Technology Officer chez RumeXperts et Benoît Loffet, Senior Manager Data & AI chez delaware.

D'un modèle descriptif à un modèle prédictif

Si Salve permet aux agriculteurs de réagir plus rapidement, ses données sont essentiellement descriptives, ce qui signifie que le système ne déclenche une alerte que lorsqu'une variation existe déjà. Comment cet outil pourrait-il devenir encore plus pertinent ? RumeXperts et Léonard ont décidé d'explorer le potentiel prédictif de ces données et de l'IA, pour permettre aux agriculteurs de réagir dès qu'un risque potentiel est identifié, c'est-à-dire bien avant que l'anomalie ne se produise.

"Nous disposions d'un grand nombre de données. Nous savions également que ces données présentaient des schémas récurrents et que certaines exploitations étaient prévisibles", explique M. Léonard. "Nous avons donc cherché à déterminer comment l'IA pouvait nous aider à générer des prédictions susceptibles d'apporter une réelle valeur ajoutée à ces exploitations. C'est à ce moment-là que nous avons décidé de faire appel à Digital Wallonia".

Une stratégie numérique régionale

"Digital Wallonia est le nom donné à la stratégie et à la plateforme numérique de la région", explique Antoine Hublet, chef de projet à l'Agence du Numérique wallonne (AdN), l'organisme qui supervise le déploiement de cette stratégie. "Notre objectif est d'accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle et des technologies numériques dans toute la Wallonie et d'accompagner les entreprises dans leur transformation digitale." 

"Le programme DigitalWallonia4.ai se concentre sur l'adoption de l'IA à travers deux mécanismes, tous deux financés à 70% par nos soins : 

• Start IA est un outil d'évaluation de la maturité avec lequel nous aidons les entreprises à identifier les opportunités en matière d'IA. 
• Tremplin IA est une extension de Start IA et détermine si une idée peut être transformée en réalité.

C'est d'ailleurs Start IA et Tremplin IA qui ont réuni RumeXperts, Digital Wallonia et delaware."

Un candidat modèle

"Ce qui nous a plu chez RumeXperts en tant que candidat ? Ils avaient déjà bien avancé dans leur projet. Ils avaient une vision claire de ce qu'ils voulaient réaliser", poursuit Antoine. "De plus, une telle initiative dans l'industrie agroalimentaire wallonne, où les agriculteurs tardent à adopter l'IA, peut inspirer d'autres acteurs du marché. Elle démontre comment la technologie peut conduire à des solutions, avec une réelle valeur ajoutée pour l'industrie agricole." 

C'est là que delaware est intervenu. Selon Antoine, "delaware fait partie d'un pool d'une quarantaine d'experts en IA sur lesquels nous nous appuyons. Le défi lors du choix d'un expert est de trouver la meilleure adéquation possible entre l'entreprise qui a besoin d'un soutien et l'expert qui le fournit. Dans le cas de RumeXperts, delaware était un partenaire naturel. Pourquoi ? Tout d'abord parce qu'ils disposent déjà d'une grande expertise dans l'industrie agroalimentaire, mais aussi parce qu'ils avaient déjà supervisé des projets similaires, répondant ainsi parfaitement aux attentes de RumeXperts". 

Selon Benoît Loffet, Senior Manager Data & AI de delaware, "Nous participons à ces projets de soutien à Digital Wallonia depuis leur lancement. C'est toujours un plaisir de travailler avec eux car l'approche extrêmement agile du concept nous permet d'être vraiment opérationnels. La variété des missions nous permet de mieux comprendre le cœur de métier des entreprises de différents secteurs. Cette compréhension des principaux défis auxquels elles sont confrontées est fondamentale pour donner un sens aux données collectées".

Du début à la fin

Au cours de l'étape Start IA, l'équipe de Benoît a exploré les données utilisées par Salve pour comprendre comment elle pouvait générer une valeur ajoutée. "Nous avons procédé en trois étapes", explique Benoît. "Nous avons commencé par examiner l'architecture, en analysant la compatibilité entre nos systèmes et ceux de RumeXperts. Nous nous sommes ensuite concentrés sur les données réelles, ce qui nous a permis de définir, à partir de cette analyse de données, trois outils d'exploration de données prometteurs en termes de prédictivité."

Après l'étape exploratoire de Start IA, RumeXperts et delaware sont passés à la vitesse supérieure en travaillant sur une preuve de concept et en passant à Tremplin IA. Là encore, les résultats ont dépassé les attentes. 

Léonard : "Nous avons pu démontrer que deux des trois objectifs en termes de prévisibilité, à savoir la teneur en matière grasse du lait et le nombre de bactéries, tenaient la route et pouvaient être utilisés en production. Au niveau des exploitations de Salve, 30 à 50 % des 250 entreprises de notre cohorte sont prédictives, nous pouvons donc apporter une réelle valeur ajoutée. Ces résultats sont extrêmement positifs. Dans l'agriculture, où tout est basé sur l'intuition, on peut dire qu'il s'agit d'une véritable révolution, qui ouvre la voie à une nouvelle forme d'élevage bovin, moins consommatrice de ressources.

Une évaluation positive

"Ensemble, grâce à un modèle prédictif exécuté sur le Cloud de Microsoft, nous avons pu développer des solutions pour transformer les données en informations exploitables", explique Léonard. "Notre plateforme Salve utilisera ce modèle pour interroger les données, récupérer les résultats et les présenter de manière à ce que les utilisateurs puissent les comprendre. La vision transversale et extrêmement professionnelle de delaware sur l'analyse des données a été déterminante. Leurs data scientists ont très vite compris le type de modèle dont nous avions besoin. Ils ont ensuite examiné un grand nombre de modèles et utilisé nos données pour voir ce que ces modèles produiraient, avant de définir ceux qui seraient les plus efficaces. Ils ont très vite compris notre activité, même sans connaître notre secteur dès le départ. Cela nous a permis de travailler ensemble dans un modèle de co-construction et d'apprendre les uns des autres.

"Pour relever ce type de défi, il faut travailler en étroite collaboration", souligne Benoît. "Les données ne servent à rien si l'on n'a pas de connaissances commerciales. La seule façon de produire des résultats est de partager et d'échanger des informations." 

Pour RumeXperts, ces résultats semblent déjà très prometteurs. "La version avec les indicateurs que nous avons générés devrait être mise en production en décembre. Cela nous aidera à convaincre de nouveaux utilisateurs de passer à notre plateforme, tout en rendant nos résultats encore plus cohérents", conclut Léonard.