Transformer les données en informations

Selon le cas d’usage choisi, l’atteinte de l’objectif repose sur l’alliance entre données connectées et intelligence des données, mobilisant des outils de biostatistiques, de modélisation, d’intelligence artificielle comme le Machine Learning (voir exemple des fermes connectées). Ces technologies permettent d’explorer les dynamiques d’évolution, de comprendre les interactions entre performance, nutrition et environnement, de prédire, détecter précocement, de construire des références techniques, des historiques et des comparatifs.

L’IA ouvre ainsi des perspectives inédites : suivi dynamique, analyses individualisées, gestion de la complexité des données. Toutefois, elle ne résout que les problèmes pour lesquels elle a été conçue.
La réussite dépend de plusieurs facteurs : quantité et qualité des données, puissance et temps de calcul nécessaires, et expertise humaine pour valider chaque étape. Les choix technologiques et méthodologiques doivent être adaptés à chaque coopérative, ses besoins et ses atouts.