Il conquiert tous les secteurs d’activité et maintenant l’agriculture, c’est le « Big data agricole ».
L’introduction croissante des nouvelles technologies dans le secteur agricole génère une collecte massive de données issues de ses acteurs, de l’utilisation d’objets connectés, de drones, ainsi que de l’installation de capteurs sur les machines agricoles, dans les champs ou dans les airs, ou encore sur les animaux.
Les données collectées sont variées : données météorologiques, données relatives à l’humidité, la qualité ou la composition des sols, stades de développement des cultures, leurs rendements, état des épandages, maladies ou attaques de parasites, etc., et constituent ce qu’il convient d’appeler le « Big data agricole ».
Le « Big data agricole » est un levier majeur de transformation de l’agriculture en une agriculture de précision permettant, par exemple, la réalisation d’économies d’énergie et de produits utilisés ou l’anticipation des risques météorologiques ou d’attaques de parasites.
Les enjeux ne sont donc pas des moindres, raison pour laquelle le « Big data agricole » figure dans le plan « Agriculture – Innovations 2025 » proposé par Jean-Marc Bournigal, Directeur de l’IRSTEA (1), et quatre autres personnalités du monde de la recherche, de l’innovation et de la formation en agriculture, dans le cadre d’une mission confiée par le ministère de l’Alimentation, de l’Agriculture et de la Pêche.
Dans un rapport publié en octobre 2015 et intitulé « 30 projets pour une agriculture compétitive & respectueuse de l’environnement » (2), il est ainsi proposé de « structurer la recherche pour accélérer la création de valeur à partir de données et du Big data agricoles (nouvelles connaissances, nouveaux modèles et OAD (3) agricoles) » en :
- rassemblant « les compétences croisées en traitement et analyse de données, extraction de connaissances, agronomie et sociologie de l’innovation rurale dans un centre interdisciplinaire dédié, en relation avec des entreprises» ;
- accroissant « l’offre de capteurs et d’objets connectés pour la décision en temps réel ».
En parallèle, des entreprises spécialisées dans le traitement de ces données montent en puissance : c’est le cas de SMAG en France ou encore de Climate Corp ou Farmers Business Networks aux Etats-Unis. Ces entreprises proposent des solutions telles que l’hébergement des données via le Cloud, des logiciels d’aide à la décision ou des plateformes d’informations permettant une utilisation intelligente des données collectées.
Dans ce cadre, la mise en place d’un projet « Big data agricole » nécessite une réflexion en amont notamment sur la détermination des besoins et objectifs de chacun et des données à collecter pour y répondre.
Le mode de contractualisation, de type client/fournisseur, est certes classique mais devra envisager plusieurs problématiques juridiques propres au « Big data agricole », telles que :
- la propriété des données collectées ;
- la détermination des règles encadrant le transfert et la sécurité des données ;
- la détermination du modèle économique (achat d’un logiciel ou recours à un service d’abonnement, ajout de clause de participation aux résultats ?) ;
- l’organisation de la responsabilité du prestataire.
Ce sont là un échantillon de questions qu’il conviendra d’appréhender et de solutionner au moyen d’un contrat exposant de manière claire et précise les engagements de chacun et anticipant sur les éventuels risques liés au « Big data agricole ».
Jean-François Forgeron
Jennifer Knight
Lexing Droit de l’informatique
(1) Institut national de recherche en sciences et technologies pour l’environnement et l’agriculture.
(2) Ministère de l’Agriculture, Rapport, 10-2015.
(3) Outils d’aide à la décision.