Groupe de travail SMARTOLIVAR360 : Modélisation prédictive des performances du secteur oléicole grâce à l’intelligence augmentée

Un modèle prédictif de performance des oliveraies a été développé et entraîné à l'aide de données réelles (productivité, climat, sol, gestion). Ce modèle est capable de prédire la production d'olives et d'huile par parcelle avec un faible taux d'erreur lors des tests de validation. Il intégrera des algorithmes avancés (réseaux de neurones, par exemple) et sera adapté aux différents types d'oliveraies (en sec, irriguées, variétales, densités de plantation). Ce développement vise à combler les lacunes des innovations actuelles appliquées aux oliveraies. Les solutions existantes se concentrent sur la prédiction (ce qui va se produire), mais ne permettent pas de générer des recommandations agronomiques personnalisées sur les actions à entreprendre.

Un module de recommandations agronomiques prescriptives est intégré au modèle, traduisant les prévisions en conseils de gestion spécifiques (irrigation, fertilisation, traitements phytosanitaires, taille) pour chaque exploitation. Ces recommandations, basées sur des règles de décision et l'apprentissage automatique, suggèrent des actions concrètes (par exemple, adapter l'irrigation aux prévisions météorologiques ou avancer la récolte sur certaines exploitations) afin d'améliorer la productivité ou la qualité attendue. Cette proposition représente un progrès significatif, passant d'une prédiction passive des données à une action proactive. Les outils actuels peuvent prédire les récoltes ou les risques (ravageurs, intempéries), mais n'indiquent pas les actions à entreprendre. SmartOlivar360 comble cette lacune en générant automatiquement et scientifiquement des recommandations agronomiques personnalisées (relatives à l'irrigation, la fertilisation, la taille, la gestion des ravageurs, etc.) pour améliorer le rendement. Aucune solution d'IA appliquée aux oliveraies à ce jour n'offre cette étape supplémentaire de prescription, ce qui fait de SmartOlivar360 un projet pionnier dans la transformation des données en décisions pratiques pour l'agriculteur.

L'application mobile « SmartOlivar360 » a été développée avec une interface intuitive et multilingue, permettant aux agriculteurs de consulter les prévisions de récolte pour leurs parcelles et de recevoir des alertes et des recommandations en temps réel. L'application propose des éléments visuels simples (indicateurs de type feu tricolore, calendriers de tâches suggérés et cartes sommaires), garantissant son utilisation même pour les personnes ayant une expérience numérique limitée. Le projet privilégie une expérience utilisateur simple et intuitive. L'application et ses interfaces seront développées selon les principes de conception centrée sur l'utilisateur en milieu rural, et des prototypes seront validés auprès d'agriculteurs afin de garantir que l'outil soit compréhensible et utile sur le terrain dès le premier jour. Les informations et les alertes seront présentées de manière claire et pratique.

Un système de messagerie agronomique (chatbot multicanal) a été mis en place, fonctionnant via WhatsApp/SMS pour les utilisateurs ne possédant pas de smartphones haut de gamme. Ce chatbot envoie des alertes personnalisées (par exemple, risque élevé de ravageurs dans la zone, avec des recommandations de traitement) et répond aux questions fréquentes des agriculteurs (comme : « Quand dois-je irriguer cette semaine ? », avec des réponses basées sur les données d’humidité du sol et les prévisions de précipitations). Ce système rend l’innovation accessible à tous les téléphones mobiles, palliant ainsi les problèmes de connectivité. Il peut utiliser les canaux traditionnels (SMS ou WhatsApp) et des dispositifs simples et abordables. Cette approche permet à tout oléiculteur, même dans les zones rurales isolées ou disposant de ressources limitées, de bénéficier de cet outil sans barrières technologiques ni économiques.

Un kit de capteurs agroclimatiques intégré et économique, se connectant facilement à la plateforme. Il comprend des capteurs sans fil prototypes (alimentés par énergie solaire ou batteries longue durée) pour mesurer des paramètres critiques sur le terrain (humidité du sol, température ambiante et état nutritionnel des arbres grâce à de simples capteurs foliaires). Les capteurs se synchronisent automatiquement avec l'application (via Bluetooth ou LPWAN) et leurs données en temps réel alimentent le modèle prédictif, améliorant ainsi la précision locale des prévisions et des recommandations. Cette modularité permet une adaptation optimale de la solution : des agriculteurs utilisant uniquement des données satellitaires et moyennes à ceux intégrant des capteurs pour des recommandations personnalisées sur leurs exploitations.

Validation pilote du système d'IA dans de véritables oliveraies. Des rapports de résultats seront établis, démontrant les améliorations obtenues (par exemple, une augmentation de X % de la précision des prévisions de récolte par rapport aux méthodes traditionnelles, ou une réduction de Y % des intrants grâce aux recommandations), vérifiant ainsi l'efficacité du modèle et affinant ses paramètres grâce aux retours d'expérience de chaque saison. Dès sa conception, le projet a été pensé pour être facilement déployable et avoir un impact significatif sur la filière oléicole. La solution s'appuiera sur les ressources disponibles dans toute l'Espagne, ce qui permettra de la reproduire aisément au-delà de la région pilote andalouse, dans d'autres régions oléicoles.

Un programme de formation et des démonstrations pilotes ont été menés avec la participation de coopératives oléicoles et d'associations locales. Au moins 100 agriculteurs aux profils variés testeront la plateforme lors d'une phase pilote, en bénéficiant d'une formation pratique à l'interprétation des prédictions et à l'application des recommandations. Leurs suggestions d'amélioration de l'ergonomie seront recueillies. Cette initiative vise à garantir l'adoption effective de la technologie en formant les utilisateurs finaux et en instaurant un climat de confiance grâce à des exemples de réussite locaux.

Programmation du plan d'action de diffusion. Il s'agit de l'ensemble des activités qui composent la stratégie de diffusion globale du groupe opérationnel. Cette stratégie inclut l'élaboration du manuel d'identité visuelle, du site web, des communiqués de presse, des articles de présentation des résultats et de toutes les autres activités de communication, y compris les événements de diffusion. Ce travail sera mené à l'échelle nationale, car nous sommes convaincus que la promotion de la filière oléicole doit concerner l'ensemble du territoire. Tout ceci sera réalisé en tenant compte de l'importance d'organiser des événements dans les principales régions oléicoles. Plus précisément, des activités seront organisées à Madrid, en Andalousie, en Aragon et en Castille-La Manche.

La création de supports audiovisuels est essentielle à la diffusion du projet et de ses résultats, et constitue aujourd'hui l'une des méthodes les plus appréciées du grand public. Les supports audiovisuels produits dans le cadre de ce projet sont parfaitement adaptés à l'intégration de contenu sur le site web institutionnel du projet (et les partenaires peuvent également les diffuser sur leurs sites respectifs), ainsi que sur les réseaux sociaux de tous les bénéficiaires de GO. Afin d'optimiser la portée de ces contenus, nous aurons recours à la publicité payante, ce qui nous permettra de toucher un public plus large.

Évaluation de la portée des activités de diffusion, visant à fournir des données concrètes sur l'impact réel des initiatives de communication. La portée est nationale, ces rapports étant destinés aux administrations chargées d'évaluer la mise en œuvre des activités du projet. Leur disponibilité sur le site web institutionnel garantit également leur accessibilité à l'ensemble du territoire. Les informations seront hébergées sur le site web et accessibles à toute personne souhaitant les consulter. Les sources de vérification (indicateurs clés de performance) seront les suivantes : rapports d'indicateurs clés de performance, publications numériques (nombre de destinataires), site web (nombre de visites et d'utilisateurs), séminaires (nombre de participants, photographies) et rapports d'impact.