INTRA : Comment valoriser vos DATA agricoles avec l'intelligence artificielle Présentiel

• S'approprier les concepts et méthodes d'analyse de données agricoles avec l'intelligence artificielle
• Découvrir des outils IA concrets pour valoriser les data agricoles
• Définir son plan d'action pour la mise en œuvre opérationnelle

Expert technique en charge de la valorisation des data agricoles

Expert informatique

Accessible aux personnes en situation de handicap

Disposer d'un email, savoir manipuler un PC et naviguer sur internet

Avoir suivi la formation INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Niveau 1 

Le positionnement se fera au démarrage de l'action de formation par un questionnaire ou un tour de table permettant de recueillir les attentes des participants.

Apports didactiques, débats et échanges entre les participants.

Matin :

INTRODUCTION
Présentation des objectifs, attentes des participants et déroulement de la formation
Rappel des notions clés sur l'IA abordées lors de la formation précédente

PARTIE 1 – QU'EST CE QUE LA VALORISATION DES DONNEES
Définition et enjeux de la valorisation des données agricoles
La chaîne de valeur des données agricoles (parcelles, sols, intrants, génétiques, production, distribution ...)
Présentation de cas concrets réussis (plateforme AgdataHub, secteur de l'élevage, grandes cultures, viticultures)

PARTIE 2 – IDENTIFIER VOS DONNEES EXPLOITABLES
Les différentes sources de données en agriculture (capteurs, images satellites, récolteuse, ERP, outils de production...)
Atelier participatif pour inventorier les données disponibles
Sélection des données les plus pertinentes à valoriser (type, règle des 5V)

PARTIE 3 – COMMENT STRUCTURER VOS DONNEES POUR L'IA
Mise en place d'une nomenclature et d'une base de données (données structurées, non structurées, données synthétiques)
Bonnes pratiques pour améliorer la qualité des données (outils et bonnes pratiques AFNOR SPEC IA Frugale)
Démonstration d'outils de collecte, qualification et stockage des données (mix data privées / Open Data)

PARTIE 4 – QUELS MODELES D'IA POUR QUELS USAGES ?
Présentation des principaux algorithmes (machine learning, deep learning...)
Matching algorithmes / objectifs à partir d'exemples (fertilisation, détection de maladies, pilotage de récolteuse …)
Travail pratique sur un jeu de données : détection de mauvaises herbes par deep learning

Après - midi :

PARTIE 5 – DEVELOPPER DES APPLICATIONS CONCRETES
Atelier par groupes pour concevoir des applications IA
Outils gratuits pour développer des applications avec l'IA
Restitution et commentaires collectifs

PARTIE 6 – MISE EN PLACE D'UN PROJET VALORISATION DATA VIA IA

Méthode recommandée par BPI France (matrice impact / complexité, étapes clés)
Communication et accompagnement au changement
Modèles économiques et retours sur investissement

CONCLUSION ET EVALUATION DE LA FORMATION
Récapitulatif des apprentissages clés.
Évaluation de la formation par les participants.
Discussion ouverte sur les projets DATA & IA envisageables par les participants dans leur contexte professionnel.

Support de formation remis aux stagiaires en version papier ou format électronique.

• Identifier et structurer les données agricoles exploitables
• Choisir et appliquer les bons algorithmes d'IA
• Valoriser les données pour la prise de décision

Des évaluations formatives via des questions orales ou écrites seront effectuées au cours de la formation

En fin de formation, un quizz est réalisé afin de mesurer l'assimilation des connaissances et compétences.

Synthèse écrite en fin de session

Taux de satisfaction à l'évaluation finale, a minima de 80 %

Les formations sont accessibles à tous.

En cas de besoin d'un aménagement particulier, au niveau matériel ou pédagogique pour suivre nos formations dans de bonnes conditions, contactez Caroline BENYETTOU, référente handicap par mail : cbenyettou@na.lacoopagri.coop.