#420: Le cannabis et l’apprentissage automatique, une entreprise conjointe

Les producteurs et les vendeurs de cannabis sont en train de se lancer et de profiter de l’apprentissage automatique

Quelle que soit l’échelle, les producteurs et les vendeurs de cannabis font des affaires 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 juridique, 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 regardent vers la capacité de l’apprentissage automatique à prédire, optimiser et analyser alors qu’ils embrassent l’avenir de la technologie agricole.

Les défis dans l’industrie AgTech et du cannabis

Les producteurs de cannabis doivent relever des problèmes 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 multinationales

Pour gérer l’aspect opérationnel de la culture, ainsi que pour aborder l’aspect marketing de la vente, les sociétés de produits à base de cannabis peuvent désormais utiliser 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 périphériques intelligents. Ces données de streaming localisées sont un élément crucial 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 pour 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, des modèles d’apprentissage automatique pré-entraînés et des 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 peu coûteux a transformé l’apprentissage automatique en agriculture en une solution viable et rentable pour les défis les plus difficiles. Il n’est pas étonnant que l’optimisation basée sur les données soit actuellement en train de remodeler l’ensemble du secteur agricole, bien au-delà de la culture de cannabis.

Voici quelques façons dont les solutions de modélisation prédictive sont actuellement appliquées par les producteurs et les vendeurs de cannabis.

Pour les producteurs : Modèles prédictifs pour l’amélioration opérationnelle

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 aux 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 (médicinales, récréatives, combinées, industrielles) en fonction de leurs propriétés chimiques. Non seulement de tels modèles permettent-ils 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 les environnements de culture artificiels et naturels. Cependant, savoir ce qu’il faut planter et quelles actions prendre pendant la croissance 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 à des mesures de santé des feuilles) améliorent 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 prévision des menaces s’appuient sur diverses techniques, allant de la reconnaissance d’images à l’analyse de données chronologiques météorologiques. Cela permet au système de prévoir les menaces à venir, de détecter les anomalies, et d’aider 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 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) dans différentes catégories 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 préfabriquées, ainsi que les algorithmes personnalisés, sont capables de distinguer entre des centaines de caractéristiques de client pertinentes. Ces caractéristiques peuvent être créées à partir de toutes sortes de sources de données internes et externes : données d’activité Web, historique d’achat passé, même 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-ciblage des efforts de marketing, mais améliore également l’efficacité des canaux de distribution.

L’entreprise conjointe entre le cannabis et l’apprentissage automatique est-elle une fumée ? 

Comme toute entreprise agricole, la culture et la vente d’une culture comme le cannabis comporte une variété de défis. L’apprentissage automatique élimine les obstacles à une production et à une distribution efficaces. Les entreprises 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, l’aspect marketing de la vente de cannabis devient de plus en plus complexe et numérique, un autre appel à apporter le pouvoir 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. En éliminant l’incertitude future dans tous ces domaines avec les capacités de prédiction, de détection d’anomalies, d’optimisation multivariable et plus encore grâce à l’apprentissage automatique, les sociétés de cannabis réalisent d’énormes bénéfices. 

Nous vivons dans un monde où les données conduisent une révolution dans toutes les industries : le secteur public, la santé, la fabrication et la chaîne d’approvisionnement. Les développements dans le secteur agricole ne font pas exception : les solutions basées sur les données conduisent l’innovation en aidant les agriculteurs avec 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 numérique et basée sur les données est déjà en train de remodeler l’ensemble de l’industrie du cannabis.