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Les entreprises ne sont pas prêtes à réussir le déploiement de l’IA générative

Une nouvelle étude commandée par Alteryx , la plateforme d'IA pour l'analyse d'entreprise en France, révèle que les organisations ne sont pas prêtes à tirer parti de l'IA générative en raison de leurs données. Le rapport " Data Stack Evolution : Legacy Challenges and AI Opportunities", qui a interrogé 3 100 leaders mondiaux de l'informatique, a mis en évidence des obstacles qui empêchent le déploiement réussi de l'IA générative, notamment la gestion des piles de données, la stratégie technologique et les cultures d'entreprise. Un manque de confiance envers les piles de données L’étude souligne un décalage important entre la confiance que les responsables informatiques mondiaux accordent à leurs données et la réalité de leurs piles de données. En France, alors que 43% des répondants qualifient la maturité de leurs données comme étant "bonne" ou "avancée" et que 68% ont confiance dans leurs données, un cinquième a tout de même évo

L’agriculture, nouveau terrain de jeu de Google

 

Mineral

En Occitanie quand on parle robot et agriculture, on pense tout de suite à l’entreprise Naïo Technologies. Fondée en 2011 par deux ingénieurs en robotique, Gaëtan Séverac et Aymeric Barthes, la société, dont l’ambition est de fournir des outils autonomes au service des agriculteurs, maraîchers et producteurs, a depuis fait du chemin.

Plusieurs robots sont à son catalogue : Oz, destiné aux maraîchers diversifiés, Dino pour le désherbage des légumes en planches ou Ted, pour la viticulture. À ce jour, Naïo Technologies a commercialisé près de 150 robots dans le monde.

Dans ce domaine en plein développement, un acteur de poids va faire son entrée : Google, le géant du moteur de recherche sur internet. La société de Moutain View a confié à sa filiale Project X, qui travaille sur tous les projets novateurs, de créer un robot "Mineral". Son rôle sera toutefois très différent de celui des robots toulousains puisqu’il ne s’agira pas de travailler les cultures mais de recueillir des données sur l’état des plantes et des sols.

Récolter des données

"Les pratiques agricoles modernes se concentrent sur la culture de quelques cultures connues pour avoir des rendements élevés. Mais un système agricole optimisé pour la productivité et la simplicité comporte des risques. La culture intensive de seulement quelques variétés de plantes rend notre approvisionnement alimentaire vulnérable aux ravageurs, aux maladies et au changement climatique. Au fil du temps, il épuise également le sol de nutriments et de minéraux, réduit la diversité du microbiome du sol et diminue la capacité du sol à stocker le carbone", explique Google, qui souligne que "sur les 30 000 espèces végétales comestibles connues, moins de 1 % sont cultivées pour l’alimentation humaine." D’où l’objectif du robot Mineral : "aider à construire un système alimentaire plus durable, résilient et productif."

mineral


Google a alors rencontré des sélectionneurs et cultivateurs en Argentine, au Canada, aux États-Unis et en Afrique du Sud. "Même s’ils utilisent des outils numériques tels que des capteurs, des feuilles de calcul et des GPS, leurs données sont soit cloisonnées, soit ne représentent pas pleinement la complexité de l’agriculture", estime Google, qui développe des logiciels et matériels pour avoir un maximum de données. Pour les premiers, pas mal d’intelligence artificielle et pour les seconds, un robot autonome bardé de capteurs qui va analyser les plantes et le sol. En combinant les images recueillies par le robot et des données d’images satellites, météorologiques, etc., Mineral peut ainsi déterminer exactement le besoin individuel de la plante, ce qui permet éviter de traiter un champ entier par exemple.

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