Le projet IDEAC

Relever les défis d’une agriculture performante !


Dirigé par Raja Chiky

 

Type de financement : Fonds Européen de développement régional (FEDER)

 

Période d’étude : Octobre – Avril 2020

 

Cas d’application : prédire les risques climatiques en agriculture.
Exemple : risque de gel

To predict Climate risk in agriculture.
Example : Risk of freezing

 

Expérience réalisées et réussies : un prototype Big Data est en cours

Le programme de recherche du projet concerne la valorisation et l’enrichissement des données météorologique et climatiques massives dans l’objectif de contribuer à relever les défis d’une agriculture performante, novatrice et respectueuse de l’environnement. Pour cela le projet vise à mettre en place une plateforme de collecte et d’intégration de flux de données à partir de sources hétérogènes (services web, capteurs, etc.) en mode cloud.
Ces données alimenteront des algorithmes de Data mining collaboratif et incrémental permettant l’amélioration de la qualité des données climatiques générées par Cap 2020 pour, par exemple, faire de la prévision météorologique à très courte échéance en utilisant des bases de données historiques issues de réseaux de stations météo, valoriser les multiples sources de prévisions météorologiques etc.

The IDEAC’s research program focuses on the valorization and enrichment of massive meteorological and climatic data, with the aim of helping farmers to make precise and predictive decisions for maximum productivity, greater profits and more sustainability. For this purpose the project aims to set up a platform for collecting and integrating data flows from heterogeneous sources (web services, sensors, etc.) in a cloud architecture. This data will feed collaborative and incremental data mining algorithms to improve the quality of climate data generated by Cap 2020. Data will be used for example for short-term weather forecasting based on historical databases, weather stations, multiple open sources of weather forecasts, etc. 

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