Les moteurs de la transformation numérique Agro-alimentaire

01 juin 2020
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Poussée par la numérisation, l'agro-industrie se transforme rapidement. Cette transformation est motivée par la nécessité de maintenir des données cohérentes tout au long de la chaîne de valeur et d'approvisionnement, d’améliorer la collaboration avec les fournisseurs, d’optimiser les processus commerciaux, d’améliorer l’expérience client. Mais ce ne sont pas les seuls défis. Plusieurs enjeux découlent de la numérisation de l'industrie agroalimentaire : une agriculture plus saine, une amélioration de la qualité des produits, le maintien voire l’augmentation du rendement au m2, et enfin l'obtention d’un meilleur suivi et d’une meilleure traçabilité pour plus d'efficience.

L'agro-industrie passe au numérique

Le monde change. Jusqu'au milieu du siècle, la population mondiale atteindra 10 milliards de personnes. Pour subvenir aux besoins de cette population, la production doit grossièrement doublée. En ce qui concerne la production de viande, elle devra passer de 200 millions de tonnes à 470 millions d’ici à 2050. D'ici 2030, la demande d’eau dans le monde augmentera de 50%. Cela, alors que la quantité de terres arables pour nourrir la population mondiale diminue. En 2005, 2300 mètres carrés de terres agricoles étaient disponibles par personne, mais d'ici 2030, il n'y en aura plus que 1 800.

Augmenter l'efficacité agricole

Au début de la chaîne de valeur réside une énorme pression pour augmenter l'efficacité de l'agriculture afin de produire plus d’aliments de bonne qualité, tout en maîtrisant les coûts et en réduisant les ressources consommées (eau, produits phytosanitaires, …). La croissance de la demande dans les marchés en développement est alimentée par l’augmentation du niveau de vie des pays en développement (viande et autres aliments riches en calories). Produire de la viande consomme plus de ressources que de consommer la matière première elle-même, ceci augmente donc la nécessité d'en utiliser plus.

En même temps, la rareté des ressources, comme l'eau et les combustibles fossiles, et la diminution des terres arables dans de nombreuses parties du monde sont un défi encore plus grand, surtout lorsque l’on considère que la production agricole va augmenter, voire doubler d'ici à 2050.

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Créer des chaînes d'approvisionnement transparentes et durables

Les modèles de consommation sur les marchés matures évoluent rapidement. Les consommateurs veulent connaître l'origine exacte de ce qu'ils mangent et comment les produits ont été transformés. Cela nécessite d'avoir la capacité de pister et tracer les ingrédients et les processus, tout au long de la chaîne.

Cette demande crée le besoin d'un parcours connecté et d’une chaîne d'approvisionnement efficace qui contribue à prouver la qualité et permet par extension de valoriser le produits, d'en prouver le prix, d'augmenter sa valeur, de rassurer le consommateur, et finalement, de rémunérer à bon escient les producteurs.

Aussi, les entreprises agroalimentaires se trouvent dans un environnement où le prix de la matière et les quantités de récoltes sont très volatiles. Les entreprises ont plus que jamais besoin de la capacité de réagir aux pénuries d'offre et de demande ainsi qu’aux changements de prix en temps réel. Elles doivent mettre en place une gestion efficace des risques et une meilleure couverture des processus en place. Parallèlement, les technologies ouvrent de nouveaux canaux de vente pour les producteurs et permettent l'émergence de nouveaux marchés ou de nouveaux modèles économiques.

La chaîne d'approvisionnement numérique permet de gérer plus efficacement l'offre et la volatilité des prix, et donc de prendre plus facilement de meilleures décisions. Maîtriser ses coûts implique d'avoir une vraie synergie entre les acteurs, notamment sur les contrats, les quantités et les valeurs. Ceci afin d'anticiper par exemple une fin de contrat (période) et donc la négociation d’un nouveau contrat. Aujourd'hui, les technologies de machine learning aident les acheteurs à bien définir leur contrat d’achat.

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Réinventer l'agro-industrie c’est « connecter »

Les entreprises agricoles sont de plus en plus en train de tirer parti des mégadonnées (par exemple, champ, bétail, machine, capteur, données météorologiques et imagerie) afin d’obtenir de meilleurs rendements et résultats pour eux-mêmes et leurs clients.

Il s’agit d’obtenir des informations précises et intégrées aux solutions agricoles. Cela fait du Big Data et des outils de machine learning un atout précieux pour tirer parti de ces données et ainsi créer de nouvelles opportunité et/ou de nouvelles sources de revenus.

Marchés locaux de produits de base

Avec une connectivité croissante, de nouveaux canaux sont ouverts aux acteurs de l’agroalimentaire. Cette levée des barrières permet de collecter les informations et de créer de nouvelles places de marché, en ligne notamment, où les offres et les demandes sont publiées.

Alors que les agro-industries réinventent leur modèle d’entreprise, elles doivent dès maintenant s'engager avec de nouveaux partenaires pour devenir plus agile et établir de nouveaux des relations d'affaires durables. La digitalisation (web & mobile) et l'omnicanalité permettent aux acteurs de l'industrie agroalimentaire de mettre en avant leur marque, innovations et nouveaux produits. Il s'agit là également d'une excellente opportunité d'augmenter leur indépendance envers les GMS.

Quelle solution ?

Investir dans les systèmes d’information. Aujourd'hui, le SI est capable de connecter et d'analyser le moindre capteur d’informations, en temps réel, grâce au logiciel de gestion et aux outils digitaux.

Il s'agit de connecter le consommateur final avec ce qu’il se passe sur le terrain. Pour ce faire, il faut utiliser les outils qui font le lien et qui permettent par exemple d'opérer avec des coûts maîtrisés, de réduire l'utilisation de produits phytosanitaire lors de la production ou encore d'assurer la traçabilité des produits, ceci, dans une logique de valorisation du produit auprès du consommateur final.

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