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Cette startup utilise l’apprentissage machine pour prédire les rendements des cultures de maïs

Mark Johnson veut battre le ministère de l’agriculture américain à son propre jeu : prédire les rendements des cultures de maïs aux Etats-Unis. L’USDA envoi ses agents sur le terrain, ils en déploient des centaines pour étudier les milliers de fermes un mois avant la récolte de maïs, la plante la plus cultivée aux Etats-Unis.

A l’opposé, la startup de Mark Johnson, Descartes Labs, a seulement 20 employés, et ils ne quittent jamais leur bureau de Los Alamos au Nouveau-Mexique. Descartes Labs se base sur 4 péta-octets de données d’imagerie par satellite et d’un algorithme d’apprentissage machine pour estimer l’état de santé de la récolte du maïs.

La prévision des rendements de maïs est une grosse affaire aux États-Unis. Des milliards de dollars sont en jeu tout au long de la chaîne d’approvisionnement agro-alimentaire. Les exploitants de silos à grains, les producteurs d’éthanol, les traders de matières premières, les fonds spéculatifs, les compagnies d’assurance, et même les agriculteurs qui cultivent le blé consultent tous le rapport de l’USDA pour essayer de comprendre comment se comportera la cote de l’offre du marché du maïs.

La suite ici

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MNB
A propos MNB

Ingénieur en technologie de l'information, passionné par l'innovation et la singularité. Co-fondateur du think tank virtuel Paris Singularity.

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