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Des données de la ferme aux heures sur votre téléphone

Quatre types de données entrent dans notre réseau de neurones guidé par la physique. Un message WhatsApp en sort, avec les heures par jour pour chaque bloc.

  1. Satellites, météo, votre compteur et les sondes des fermes de référence envoient leurs données.
  2. Le réseau de neurones apprend votre sol, et les lois de la physique le gardent réaliste.
  3. Il prévoit l'eau aux racines de chaque bloc pour les 7 prochains jours.
  4. Vous recevez les heures par jour pour chaque bloc sur WhatsApp.

Illustration du fonctionnement du modèle. Les heures affichées sont un exemple.

Ce que chaque donnée apprend au réseau

  • Satellites

    Les images PlanetScope à 3 m, presque chaque jour, montrent la taille de vos arbres et quand un bloc faiblit. Les images thermiques NASA Landsat montrent les blocs qui chauffent. De plus grands arbres dans des blocs plus chauds boivent plus.

  • Météo

    Notre moteur FAO transforme la prévision à 7 jours en eau perdue chaque jour par les arbres, canicules comprises.

  • Compteur d'eau

    Un petit lecteur sur votre compteur compte ce que chaque bloc a vraiment reçu. Le réseau le compare à sa prévision et apprend de l'écart.

  • Sol et sel

    Les cartes des sols donnent une première idée de votre sol, et un test de l'eau du puits indique le sel. Les sondes des fermes de référence lisent l'eau du sol à 20, 40 et 60 cm.

Les satellites seuls ne peuvent pas fixer les heures. Ils ne voient ni le sol ni le sel sous les arbres. C'est pourquoi le réseau combine les quatre.

Pourquoi de la physique dans le réseau

Un modèle d'IA classique a besoin d'énormément de données, et il peut quand même deviner des choses physiquement impossibles. Le nôtre apprend de deux professeurs à la fois : les données mesurées, et les équations du mouvement de l'eau dans le sol.

Ses prévisions doivent donc respecter le comportement réel de l'eau, et il peut apprendre un sol avec bien moins de sondes. C'est une approche de pointe issue de la recherche en physique du sol et en apprentissage automatique, et le pilote 2027 la teste sur de vraies fermes.

Raissi, Perdikaris & Karniadakis, Journal of Computational Physics. Bandai & Ghezzehei, Water Resources Research. FAO-56.

Un modèle en étoile

Les sondes sont sur quelques fermes de référence, les pivots. Elles apprennent au réseau comment chaque sol de la région retient l'eau et le sel. Chaque autre ferme est une branche : elle n'a besoin que du lecteur de compteur, et le réseau applique à son sol ce qu'il a appris sur les pivots.

PivotPivot
Cercles : fermes de référence avec sondes. Carrés : fermes avec seulement un lecteur de compteur.

Votre semaine avec Arvessa

  1. Lundi : le plan arrive

    Un message WhatsApp avec les heures par jour pour chaque bloc.

  2. Vous lancez la pompe

    Vous décidez. Le plan conseille seulement ; il ne touche jamais votre pompe.

  3. Le compteur compte

    Le lecteur enregistre ce que chaque bloc a vraiment reçu.

  4. Le réseau apprend

    Il compare sa prévision à ce qui s'est passé, et le plan du lundi suivant colle un peu mieux à vos blocs.

Puis tout recommence. Chaque semaine, le plan en apprend un peu plus sur vos blocs.

Regardez à l'intérieur : le jumeau du sol

Voici ce que le réseau voit sous un bloc : l'eau à 20, 40 et 60 cm, heure par heure, avec une prévision sur 7 jours. Changez le sol, la météo et les arbres.

Simulation d'exemple d'un bloc sur une ferme de référence avec sonde.

Comment nous le testons en 2027

D'abord le réseau observe : vous arrosez comme d'habitude, et il prévoit. Quand ses prévisions tiennent, il conseille sur quelques blocs. Sur chaque ferme pilote, quatre blocs comparent quatre façons de fixer les heures.

Votre routineCe que fait l'exploitation aujourd'hui.
Moteur FAOSeulement la météo et les tables de culture.
XGBoostUn modèle d'apprentissage automatique classique sur les mêmes données.
ArvessaNotre réseau de neurones guidé par la physique.

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