#420 : Le cannabis et l’apprentissage automatique, un partenariat gagnant

Les producteurs et les vendeurs de cannabis sont en plein essor et réalisent des bénéfices grâce à l’apprentissage automatique

Quelle que soit leur taille, les producteurs et les vendeurs de cannabis exercent leur activité dans un environnement particulièrement difficile. Alors qu’ils sont confrontés à des mesures réglementaires en constante évolution, ils doivent également naviguer dans des problèmes de conformité complexes en matière de main-d’œuvre et de restrictions bancaires. En plus des opérations commerciales et de la chaîne d’approvisionnement typiques, ce marché émergent est encore instable sur le plan légal, économique et face à des conditions météorologiques de plus en plus sévères. En conséquence, les sociétés de produits à base de cannabis et l’industrie agricole dans son ensemble cherchent à exploiter la capacité de l’apprentissage automatique à prédire, à optimiser et à analyser alors qu’ils embrassent l’avenir de la technologie agricole.

Les défis de l’industrie AgTech et du cannabis

Les producteurs de cannabis doivent relever des défis agricoles complexes :

Producteurs :

• Gérer les parasites et les maladies
• Concevoir des plans nutritionnels efficaces
• Assurer des conditions environnementales idéales
• Optimiser la production tout en minimisant les coûts
• Conformité réglementaire

Vendeurs :

• Comprendre et organiser des processus de distribution complexes
• Coordonner les fabricants, les agriculteurs, les marques et la demande des clients
• Prendre des décisions pour la croissance et l’expansion futures
• Structures fiscales et réglementations multi-étatiques

Pour gérer l’aspect opérationnel de la culture, ainsi que pour relever le défi marketing de la vente, les sociétés de produits à base de cannabis peuvent désormais exploiter des données puissantes. Ces données alimentent des logiciels capables d’apprentissage automatique qui peuvent prédire l’avenir grâce à des algorithmes modernes et des architectures de traitement de données.

Les caractéristiques suivantes des écosystèmes basés sur le cloud alimentent les solutions d’apprentissage automatique :

• Les capteurs et le matériel pour extraire les informations sont moins chers

  • La popularité et le succès croissants des solutions IoT rendent possible le déploiement, la connexion et l’établissement de vastes réseaux de dispositifs intelligents. Ces données de streaming localisées sont un élément essentiel pour l’exactitude des modèles de données prédictives.

• Les ressources de calcul et de stockage sont de plus en plus abordables

  • La concurrence entre les fournisseurs de cloud invite l’innovation et le développement à faible coût. N’importe qui peut construire et déployer des solutions d’apprentissage automatique dans le cloud, à condition d’avoir accès à suffisamment de données. De plus, tous les fournisseurs de cloud utilisent un modèle de paiement à l’utilisation, ce qui permet aux clients de ne payer que ce qu’ils utilisent et nécessitent.
    

• Les algorithmes et les cadres de traitement de données sont largement disponibles

  • De nombreuses tâches de traitement de données (de la collecte à l’analyse) peuvent être facilement mises à jour et automatisées avec des outils basés sur le cloud. De même, les modèles d’apprentissage automatique pré-entraînés et les architectures de réseaux de neurones peuvent être réutilisés en utilisant des connaissances anciennes sur de nouveaux problèmes.

Un tel écosystème riche d’outils, de cadres et de dispositifs de collecte de données bon marché a transformé l’apprentissage automatique en agriculture en une solution viable et rentable pour les défis les plus difficiles. Il n’est donc pas étonnant que l’optimisation alimentée par les données soit en train de remodeler tout le secteur agricole, bien au-delà de la culture de cannabis.

Voici quelques exemples de la manière dont les solutions de modélisation prédictive sont appliquées à la fois par les producteurs et les vendeurs de cannabis.

Pour les producteurs : Modèles prédictifs pour l’amélioration des opérations

Puissance

Comprendre avec précision la composition chimique de la plante de cannabis est une nécessité cruciale pour respecter les mesures réglementaires. Les modèles prédictifs peuvent intégrer la spectroscopie, les techniques d’imagerie à rayons X et l’apprentissage automatique pour identifier avec précision les cannabinoïdes et ainsi étiqueter les variétés de cannabis. Même dans les cas où les données disponibles étaient insuffisantes, les chercheurs ont pu regrouper les souches de cannabis en catégories distinctes (médicale, récréative, combinée, industrielle) en fonction de leurs propriétés chimiques. De tels modèles permettent non seulement une meilleure compréhension de la puissance du cannabis à toutes les étapes de la chaîne d’approvisionnement, mais ils représentent également une garantie de qualité et de santé pour les consommateurs finals.

Prévision de la récolte

La collecte de données localisées et en temps réel sur les cultures (humidité, température, lumière) est la première étape pour comprendre à la fois les environnements de culture artificiels et naturels. Cependant, savoir ce qu’il faut planter et quelles actions prendre pendant la culture peut ne pas suffire. L’intégration de diverses sources de données et la construction de modèles complexes qui prennent en compte des centaines de caractéristiques (du type de sol et des précipitations aux mesures de santé des feuilles) améliore la précision des modèles prédictifs. Les modèles produisent ensuite des estimations numériques de la récolte qui fournissent aux agriculteurs des solutions optimisées pour le meilleur retour sur investissement.

Prévision des menaces

Les performances passées des cultures ne sont pas un indicateur fiable des menaces et des maladies à venir. Au lieu de cela, des modèles de prédiction automatisés peuvent être utilisés pour maintenir les cultures sous surveillance constante dans les environnements naturels et artificiels. Les modèles de prédiction des menaces s’appuient sur diverses techniques, allant de la reconnaissance d’images à l’analyse des données météorologiques chronologiques. Cela permet au système de prédire les menaces à venir, de détecter les anomalies, et aide les agriculteurs à reconnaître les signes précoces. Prendre des mesures avant qu’il ne soit trop tard leur permet de minimiser les pertes et de maximiser la qualité des cultures.

Pour les vendeurs : Exploiter les données historiques des clients pour l’optimisation du marketing et de la chaîne d’approvisionnement

Valeur du client sur toute sa durée de vie

La valeur du client sur toute sa durée de vie (CLTV) est l’une des mesures cruciales qui influencent les efforts de vente et de marketing. Les algorithmes prédictifs modernes sont déjà capables de prédire les relations futures entre les individus et les entreprises. Ces algorithmes peuvent classer les clients (par exemple, faible dépense, forte dépense, dépense moyenne) en différents groupes ou même prédire des estimations quantifiables de leurs dépenses futures. Une telle compréhension fine des clients et de leurs habitudes de dépense fournit aux vendeurs un moyen de identifier et de cultiver facilement les clients à forte valeur.

Segmentation des clients

La segmentation est à la base des efforts de marketing ciblés. Les solutions pré-conçues, ainsi que les algorithmes personnalisés, peuvent distinguer entre des centaines de caractéristiques de client pertinentes. Ces caractéristiques peuvent être ingénierées à partir de toutes sortes de sources de données internes et externes : données d’activité Web, historique d’achat, même données d’activité sur les réseaux sociaux. Ces données aboutissent à ce que les clients soient regroupés en fonction d’un ensemble de caractéristiques qu’ils partagent. Cela permet non seulement une micro-cible des efforts de marketing, mais améliore également l’efficacité des canaux de distribution.

Le partenariat entre le cannabis et l’apprentissage automatique est-il un feu de paille ?

Comme toute entreprise agricole, la culture et la vente d’une culture comme le cannabis comporte de nombreux défis. L’apprentissage automatique supprime les obstacles à une production et une distribution efficaces. Les sociétés regardent au-delà de l’analyse manuelle pour analyser les contraintes et les paramètres impliqués dans les performances opérationnelles. Ils passent à l’apprentissage automatique pour optimiser leurs efforts. En même temps, le côté marketing de la vente de cannabis devient de plus en plus complexe et numérique, un autre appel à la puissance des grandes données. À mesure que les goûts des consommateurs deviennent de plus en plus sophistiqués, la variété des produits et la concurrence deviennent plus féroces. Supprimer l’incertitude future dans tous ces domaines grâce aux capacités de prédiction, de détection d’anomalies, d’optimisation multivariable et plus encore grâce à l’apprentissage automatique aide les sociétés de cannabis à réaliser des bénéfices importants.

Nous vivons dans un monde où les données conduisent une révolution dans tous les secteurs : le secteur public, la santé, la fabrication et la chaîne d’approvisionnement. Les développements dans le secteur agricole ne font pas exception : les solutions alimentées par les données conduisent l’innovation en aidant les agriculteurs dans leurs décisions les plus difficiles. Les outils prédictifs sont utilisés pour exploiter les données locales collectées en temps réel, supprimant ainsi la peur de l’incertitude des processus opérationnels. L’optimisation agricole alimentée par les données est déjà en train de remodeler tout le secteur du cannabis.