Comment le Big Data révolutionne l’industrie agroalimentaire ?

Du champ à l’assiette, les nouveaux défis de l’industrie agroalimentaire

La valeur mondiale de l’industrie agroalimentaire est estimée à 8000 milliards de dollars en 2021 et devrait connaître une croissance annuelle de 3,14% de 2021 à 2025.

Ce segment suscite toujours plus l’intérêt et la crise sanitaire n’a fait que renforcer son positionnement économique.

Toutefois, les pressions actuelles sur ce secteur sont nombreuses et poussent les acteurs qu’ils soient agriculteurs, distributeurs ou industriels à relever de nombreux challenges conjoncturels et structurels : transition écologique et environnementale, contexte géopolitique, compréhension des attentes des consommateurs, sécurité alimentaire, modes de distribution, transparence de la chaîne d’approvisionnement, réglementations et normes en cascade…

Faire face à tous ces défis est devenu complexe pour les acteurs de l’agroalimentaire qui peuvent désormais exploiter le potentiel de la data. Le challenge consiste alors à maîtriser ce nouvel actif, sur toute la chaîne de la collecte, à la gestion jusqu’à la valorisation.

Le secret ne réside-t-il pas dans les technologies Big Data ? Et si les derniers scandales alimentaires – Pizzas Fraich’Up Buitoni, Kinder, fromages Graindorge – avaient pu être évités grâce au Big Data ? Les pénuries actuelles d’huile de tournesol liées au contexte géopolitique et à l’augmentation des prix auraient-elles pu être contournées par une gestion des stocks optimisée grâce à l’IA ?

DataValue Consulting vous propose de revenir sur 3 opportunités offertes par le Big Data pour aider l’industrie agroalimentaire à relever les défis de demain.

Les 3 opportunités offertes par le Big Data pour le secteur de l’agroalimentaire

Le secteur agroalimentaire peut collecter et exploiter une forte volumétrie de données : des données de consommation, de production, de qualité, d’approvisionnement ou de stockage mais aussi des données autour des prix des matières premières, des données de santé, etc… Ces dernières peuvent influencer considérablement les perspectives du secteur.

Optimiser la chaîne d’approvisionnement et de stockage pour répondre à une demande alimentaire croissante

L’un des domaines les plus cruciaux où le Big Data prend tout son sens est la gestion de la chaîne d’approvisionnement et du stockage. Il peut s’agir d’une chaîne longue et complexe impliquant de multiples étapes et parties prenantes.

Alors comment optimiser cette dernière ? Les technologies d’IoT sont-elles la solution ?

Les capteurs pilotés par l’IoT permettent de traiter, analyser et transférer les données en temps réel, offrant la possibilité de maîtriser le cycle complet de la chaîne d’approvisionnement.

À noter également qu’à partir des données issues de l’Open Data (trafic routier, condition météorologiques, mode de livraison…), la production ainsi que la livraison pourront être optimisées et les coûts rationnalisés.

En effet, le Big Data va permettre de détecter les biens rentables et préférables en utilisant des capteurs, qui vont traiter et analyser les données pour surveiller l’état du produit et les conditions sanitaires durant le transport.

De la prévision à la prévention, éviter les risques grâce au Big Data et à l’IA

Les derniers scandales sanitaires l’ont rappelé, le contrôle de la qualité se doit d’être permanent dans le secteur de l’agroalimentaire pour offrir une transparence totale aux consommateurs et éviter les risques de contamination qui pourrait entacher la réputation des acteurs concernés.

Grâce au Big Data, il est désormais possible de suivre les produits, de leur production à leur commercialisation. Les capteurs IoT vont permettre de collecter des données sur l’ensemble de la chaîne (zone agricole, usine de traitement, entrepôt de stockage, point de distribution et magasin) pour pouvoir identifier rapidement les points à l’origine de la contamination et ainsi pouvoir remplacer ou retourner l’article en question.

Répondre à une demande alimentaire croissante

La meilleure façon de satisfaire la demande alimentaire croissante sans utiliser plus de ressources est d’utiliser plus efficacement les terres agricoles déjà existantes dans le but d’augmenter les rendements.

Mais comment le Big Data aide-t-il à cela ?

Le Big Data permet de fournir aux agriculteurs des informations sur les changements météorologiques, les précipitations, l’humidité du sol et d’autres facteurs qui affectent le rendement des cultures.

Avec toutes ces données, les producteurs sont en mesure de prendre des décisions précises et fiables, améliorant ainsi les rendements agricoles.

Conclusion

Les acteurs de l’agroalimentaire se doivent de maîtriser l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement allant de la matière première à l’usine de transformation, en passant par la logistique, la distribution, et ce, jusqu’au consommateur final.

L’enjeu principal est la réactivité.

Cette dernière est rendue possible par les technologies Big Data qui favorisent une meilleure transparence et traçabilité des produits.

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