CONTEXT
Big data applications in agriculture evolve fast, as more experience, applications, good practices and computational power become available. Actual solutions to real-life problems are scarce. What characterizes the adoption of big data problems to solutions and to what extent is there a match between them?
OBJECTIVE
We aim to assess the conditions of the adoption of big data technologies in agricultural applications, based on the investigation of twelve real-life practical use cases in the precision agriculture and livestock domain.
METHODS
The Progress towards Sustainable Agriculture initiative (PROSA) is a framework that seeks to complement ongoing efforts on the Sustainable Development Goals (SDGs), and particularly indicator 2.4.1, to support country-level assessments using data already available at the national level. Making agriculture more sustainable – productive, environmentally friendly, resilient and profitable is fundamental, as agriculture remains the main source of livelihood for the majority of the world’s poor and hungry.
The objective of this study is to evaluate the ability of soil physical characteristics (i.e., texture and moisture conditions) to better understand the breeding conditions of desert locust (DL). Though soil moisture and texture are well-known and necessary environmental conditions for DL breeding, in this study, we highlight the ability of model-derived soil moisture estimates to contribute towards broader desert locust monitoring activities.
L’une des avancées les plus importantes dans le domaine de l’observation de la terre est la découverte des indices spectraux, ils ont notamment prouvé leur efficacité dans la caractérisation des surfaces agricoles, mais ils sont généralement définis de manière empirique. Cette étude basée sur l’intelligence artificielle et le traitement du signal, propose une méthode pour trouver un indice optimal. Et porte sur l’analyse d’images issues d’une caméra multi-spectrale, utilisée dans un contexte agricole pour l’acquisition en champ proche de végétation.
Individuals from a diverse range of backgrounds are increasingly engaging in research and development in the field of artificial intelligence (AI). The main activities, although still nascent, are coalescing around three core activities: innovation, policy, and capacity building. Within agriculture, which is the focus of this paper, AI is working with converging technologies, particularly data optimization, to add value along the entire agricultural value chain, including procurement, farm automation, and market access.
Le conseil agricole occupe une place prépondérante dans l’appui aux processus d’innovation, particulièrement dans les pays du Sud. Or, l’accompagnement de l’innovation nécessite une diversité de formes d’appuis, appelés services support à l’innovation (SSI). À partir d’une analyse exploratoire à Madagascar, cet article questionne la place du conseil agricole vis-à-vis de la diversité des organisations et des activités d’accompagnement de l’innovation.
La plateforme d’innovation (PI) est une approche multi-acteurs pour des solutions aux problèmes complexes. Elle est d’actualité en Afrique Subsaharienne confrontée à de nombreux défis agricoles. Cette étude utilise une perspective systémique pour comprendre le processus de génération et de diffusion d’innovation relative à la post-récolte du riz local au Bénin. La collecte des données quantitatives et qualitatives a été faite avec des questionnaire et guides d’entretien auprès de 300 femmes étuveuses de riz, membres de la PI à Malanville, et sélectionnées de façon aléatoire et stratifiée.
Depuis 2011, le programme de recherche du CGIAR sur le Changement Climatique, l’Agriculture et la Sécurité alimentaire (CCAFS) soutient la mise en œuvre d’une agriculture intelligente face au climat (AIC) au Sénégal à travers le développement et la mise à l’échelle de technologies et pratiques AIC avec l’Institut Sénégalais de Recherches Agricoles (ISRA). Dans ce cadre, le CCAFS a mis en œuvre de 2019 à 2021, un projet de « développement de chaînes de valeur et paysage climato-intelligents pour accroitre la résilience des moyens de subsistance en Afrique de l’Ouest ».
A fragmented digital agriculture ecosystem has been linked to the slow scale-out of digital platforms and other digital technology solutions for agriculture. This has undermined the prospects of digitalizing agriculture and increasing sectoral outcomes in sub-Saharan African countries. We conceptualized an aggregator platform for digital services in agriculture as a special form of digital platforms that can enhance the value and usage of digital technologies at the industry level. Little is known about how such a platform can create value as a new service ecology in agriculture.
L’objectif de cet article est d’explorer les défis et les contraintes de l’adoption des technologies de l’agriculture de précision, en se plaçant du point de vue des entreprises opérant dans le secteur des nouvelles technologies agricoles. L’étude s’appuie sur une approche qualitative moyennant une analyse de contenu issue de huit entretiens semi-directifs.