L'agriculture comme marché de services Tendances

Pilote du marché - Adoption d'une agriculture de précision utilisant des dispositifs IdO, des drones et de l'IA

Le paysage agricole a connu des changements considérables dans le passé récent. Avec l'évolution rapide de la technologie, les agriculteurs cherchent maintenant à adopter de nouvelles méthodes de culture plus intelligentes qui peuvent aider à maximiser leurs rendements tout en maintenant les coûts sous contrôle. L'agriculture de précision est l'un de ces domaines qui a récemment été largement absorbé par l'utilisation de dispositifs IoT, de drones et de solutions basées sur l'intelligence artificielle (AI).

Les agriculteurs utilisent de plus en plus des capteurs, des moniteurs de sol et d'autres dispositifs compatibles avec l'IdO pour recueillir des données précises sur la qualité du sol, les niveaux d'humidité et les variations de température dans différentes parties des terres agricoles. Armés de renseignements précis en temps réel, les décisions relatives à l'irrigation, à l'utilisation d'engrais et de pesticides peuvent être adaptées à chaque microrégion de la ferme. Cela permet d'optimiser l'utilisation et la productivité des ressources. De même, les drones équipés de caméras et de capteurs avancés fournissent des informations sur les oiseaux dans les conditions de terrain. Les agriculteurs peuvent identifier les carences en nutriments, les modèles de maladies et d'autres problèmes avec précision à l'aide de l'imagerie par drone et prendre des mesures correctives en conséquence.

Les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique aident à analyser les volumes importants de données recueillies par l'IoT et les drones. Ces algorithmes permettent de détecter les tendances cachées, de prévoir les résultats futurs et d'offrir régulièrement des recommandations personnalisées aux agriculteurs. Par exemple, les outils alimentés par l'IA peuvent analyser les chiffres du rendement passé, les variations du sol, les modèles météorologiques et offrir des prévisions du rendement pour la saison à venir tout en signalant les risques qui doivent être atténués. Dans l'ensemble, les techniques agricoles de précision rendues possibles par les nouvelles technologies rendent l'agriculture plus axée sur les connaissances et plus durable à long terme. C'est l'un des principaux moteurs de l'intérêt pour les solutions de gestion agricole offertes dans le cadre de l'agriculture comme modèle de service.

Conducteur du marché - Accès rentable aux technologies de pointe Réduction des investissements initiaux pour les agriculteurs

Alors que l'agriculture de précision offre plusieurs avantages, investir dans l'infrastructure matérielle et logicielle nécessaire nécessite un capital initial important qui est un défi, en particulier pour les petits agriculteurs et les agriculteurs marginaux. Les technologies requises pour l'agriculture de précision telles que les capteurs IoT, les drones, les outils de gestion des données et les plateformes AI/ML entraînent des coûts considérables. De plus, des mises à niveau fréquentes sont nécessaires pour tirer parti des dernières innovations. C'est là que l'agriculture en tant que modèle commercial de services s'est avérée efficace.

Dans le cadre du modèle fondé sur les services, les entreprises agro-industrielles et technologiques ainsi que les fournisseurs de services spécialisés s'occupent de l'achat et de l'entretien de matériel agricole de pointe pour le compte des clients. Les agriculteurs ont accès à des solutions à la fine pointe de la technologie sur la base de l'utilisation ou de l'abonnement, éliminant ainsi les investissements lourds. Par exemple, un agriculteur peut opter pour un plan d'abonnement mensuel ou annuel qui offre des services de surveillance des sols et des cultures à base de capteurs, des services d'estimation des rendements à l'aide de drones et de conseils en IA. Toute l'infrastructure back-end, l'intégration des systèmes, les logiciels et l'expertise sont gérés par le fournisseur de services.

Il est ainsi plus facile pour les agriculteurs, en particulier les petits exploitants, de tirer profit de la productivité et de la rentabilité de l'agriculture numérique sans s'inquiéter des coûts. Les dépenses de fonctionnement sont plus favorables au budget que les dépenses ponctuelles en immobilisations. De plus, les fournisseurs de services sont incités à offrir régulièrement les dernières mises à niveau en vertu du modèle de services. Tous ces facteurs encouragent une plus grande adoption de l'agriculture en tant qu'approche de service, ce qui stimule la croissance sur ce marché en évolution.

Défi du marché - Préoccupations relatives à la protection des données et à la sécurité entourant les données personnelles et liées à la ferme

L'un des principaux défis pour la croissance du marché de l'agriculture en tant que service est la protection des données et les préoccupations en matière de sécurité concernant les données personnelles et les données agricoles. Étant donné que les technologies numériques permettent la collecte massive de données dans les fermes et les champs, on s'inquiète de plus en plus de la façon dont ces informations sensibles sont stockées, accessibles et utilisées. Les agriculteurs sont à juste titre préoccupés par l'accès aux données sur leurs activités, leurs champs, leurs cultures et leurs procédures. Ces données pourraient révéler beaucoup de choses sur leurs pratiques, leurs coûts, leurs revenus et plus encore si elles étaient accessibles par des tiers. Dans le même temps, les entreprises fournissant des solutions agricoles en tant que services ont besoin de grandes quantités de données agricoles pour optimiser efficacement les services, offrir des recommandations et des améliorations personnalisées. Toutefois, la collecte et le stockage de ces données posent d'importants défis en matière de conformité et de réglementation afin de respecter les lois rigoureuses sur la protection de la vie privée et de protéger les renseignements confidentiels sur les agriculteurs et les exploitations agricoles. Il est essentiel que les entreprises s'attaquent à ces questions pour gagner la confiance des agriculteurs et encourager un partage plus large des données, ce qui est essentiel pour faire progresser les techniques et les techniques agricoles de précision. À moins que la protection et l'utilisation des données sensibles ne soient assurées, elles pourraient limiter sensiblement la croissance de ce marché prometteur.

Opportunité de marché- Optimisation de la chaîne d'approvisionnement agricole à l'aide de données analytiques et d'apprentissage automatique

L'une des principales possibilités pour le marché de l'agriculture en tant que service consiste à optimiser la chaîne d'approvisionnement agricole en utilisant des techniques d'analyse des données et d'apprentissage automatique. Les technologies numériques modernes génèrent des quantités sans précédent de données provenant de domaines, d'équipements, de sources d'approvisionnement et plus encore. Si ces données sont utilisées efficacement grâce à des analyses avancées et à l'IA, elles offrent un énorme potentiel pour optimiser les opérations agricoles, réduire les coûts et les déchets dans toute la chaîne d'approvisionnement et améliorer la productivité. Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique peuvent analyser les données historiques afin de mieux prédire les rendements des cultures, les impacts météorologiques et la production au fil du temps pour prévoir l'offre et la demande. Cela permet une allocation plus efficace des ressources, la planification de la demande et la gestion logistique. Les données peuvent également fournir des indices pour optimiser les intrants comme l'eau, les engrais et les pesticides en fonction des conditions du sol, en minimisant les déchets et les coûts tout en maximisant les extrants. Lorsqu'elles s'appliquent à l'ensemble du réseau d'approvisionnement, ces optimisations peuvent procurer des avantages tangibles aux agriculteurs, aux fournisseurs d'intrants, aux acheteurs, aux distributeurs et autres. À mesure que les volumes de données et les capacités d'analyse augmenteront, la possibilité de rationaliser les inefficacités dans l'ensemble de l'écosystème agricole continuera d'augmenter de façon significative.