Jusqu'à présent, il suffisait d'avoir la main verte pour prendre des décisions ou faire des prévisions, mais nous constatons que cela devient de plus en plus difficile. Des prévisions plus précises sont nécessaires et le nombre de personnes ayant la main verte diminue considérablement. Heureusement, l'intelligence artificielle (IA) peut aider le secteur horticole à compenser la perte de connaissances. La prédiction de rendement de LetsGrow.com est la première étape vers la numérisation de la production de tomates.
Les données que LetsGrow.com transfère à des pronostics précis et fiables contribuent à l'obtention de meilleurs résultats pour les clients. Les producteurs (associations) et les sociétés commerciales se débattent avec cette question depuis plusieurs années déjà. "Combien de production pouvons-nous espérer pour cette période ? ", " Quelle est la demande de main-d'œuvre attendue ? Les chiffres des pronostics manuels diffèrent souvent d'un pourcentage à deux chiffres de ce qui est réellement produit. LetsGrow.com a mis au point, à l'aide de l'apprentissage automatique, un modèle qui permet de prédire le rendement avec une précision comprise entre 83 % et 93 %. Il s'agit là d'une avancée considérable.
En 2018, LetsGrow.com a lancé sa prédiction de rendement. Cette prédiction a été accueillie très positivement par ses clients. Au quatrième trimestre 2017, LetsGrow.com a fait des recherches sur les possibilités d'utiliser l'apprentissage automatique pour créer des prévisions de rendement. Depuis son lancement, une dizaine de grands producteurs de tomates aux Pays-Bas ont utilisé avec succès le module de prédiction de rendement.
Méthodologie
La méthodologie utilisée pour obtenir des prévisions de rendement précises et fiables est basée sur les données de plusieurs années de production de Greenco. Greenco est un producteur et un négociant international des meilleurs légumes à grignoter : snacktomoto, poivrons à grignoter et concombres à grignoter. Grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour obtenir la bonne corrélation entre la production actuelle et la production passée, la production des semaines à venir peut être prédite. Chaque année, de nouvelles données sont introduites dans le modèle de prévision, ce qui le rend encore plus précis.
Depuis des années déjà, LetsGrow.com recueille des données auprès de ses clients et pour eux. Comme ce serait bien si toutes ces données pouvaient être utilisées pour chaque client individuel afin d'établir un modèle de prévision précis ? En combinant notre expérience en physiologie végétale avec l'apprentissage automatique, nous pouvons facilement passer à des analyses très précises telles que la prédiction du rendement pour les clients.
L'offre et la demande
Dans la chaîne d'approvisionnement des serres, il existe une demande croissante pour une meilleure adéquation entre l'offre et la demande. L'inadéquation de l'offre et de la demande entraîne une distorsion majeure du marché. On passe d'une offre excédentaire à une pénurie. Il en résulte une pression sur le prix du produit. Avec une bonne prévision, l'offre et la demande peuvent trouver un meilleur équilibre, ce qui se traduit par de meilleurs prix de vente. Il y aura moins d'offre excédentaire de produits sur le marché.
