Les producteurs agricoles du monde entier sont exposés à des risques imprévisibles de toutes sortes. Les catastrophes naturelles sont l'un des principaux facteurs qui perturbent la production alimentaire agricole dans le monde. Ces chocs sur les systèmes agroalimentaires, notamment les sécheresses, les inondations, les incendies de forêt, les cyclones et la récente pandémie, n'ont fait que devenir plus intenses et plus fréquents, causant des dommages et des destructions récurrents. D'une part, ces adversités affectent les rendements et les prix et, par conséquent, les bénéfices des producteurs et les moyens de subsistance ruraux. D'autre part, ils perturbent les chaînes de valeur et menacent la sécurité et la stabilité alimentaires mondiales.
Entre 2008 et 2018, des milliards de dollars ont été perdus en raison de la baisse de la production agricole et animale à la suite de catastrophes.
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30 milliards de dollars ont été perdus en Afrique subsaharienne et en Afrique du Nord
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29 milliards de dollars ont été perdus en Amérique latine et dans les Caraïbes
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8,7 milliards de dollars ont été perdus dans les petits États insulaires en développement (PEID) des Caraïbes
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49 milliards de dollars ont été perdus en Asie
Source :FAO
Une façon pour ces producteurs de réduire leur exposition à ces risques est de souscrire une assurance-récolte.
Un régime d'assurance agricole protège les producteurs contre les pertes de récoltes dues à des catastrophes météorologiques ou naturelles ou les pertes de revenus dues aux fluctuations des prix du marché. Il réduit également les risques liés aux prêts au secteur agricole, permettant aux agriculteurs de rembourser leurs prêts en plus d'offrir plusieurs autres avantages.
Régime d'assurance-récolte en Inde :Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana
En avril 2016, le gouvernement indien a lancé son programme national d'assurance-récolte connu sous le nom de Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana (PMFBY). Le régime d'assurance agricole est l'un des plus importants au monde, offrant une couverture des risques à des millions d'agriculteurs indiens.
Une caractéristique remarquable de PMFBY est qu'il encourage l'utilisation de technologies modernes, telles que l'imagerie par satellite, la technologie de télédétection, les drones, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, pour accélérer les évaluations des pertes de récoltes.
Estimation du rendement à l'aide d'expériences de coupe de cultures
Ces technologies avancées sont également utiles pour estimer efficacement les rendements des cultures. En règle générale, les données de rendement sont obtenues par le biais d'expériences de coupe des cultures ou de CCE. Il fait référence à une méthode d'évaluation que les gouvernements et les organismes agricoles utilisent pour estimer le rendement des cultures pour un cycle de culture donné dans la région.
La méthode traditionnelle de CCE est basée sur la méthode de la composante de rendement où les emplacements d'échantillonnage sont sélectionnés sur la base d'un échantillonnage aléatoire de la superficie totale à l'étude. À partir de ces emplacements, les échantillonneurs récoltent la culture à partir d'une taille et d'une forme de parcelle spécifiées (carré, rectangle, triangle ou cercle en fonction de la culture). La récolte est ensuite collectée et analysée pour plusieurs paramètres, tels que le poids de la biomasse, le poids des grains, l'humidité et d'autres aspects indicatifs, pour estimer le rendement final par hectare. Les données recueillies à partir de cette étude sont extrapolées à l'ensemble de la région pour fournir une évaluation raisonnablement fiable du rendement moyen de la zone.
Les données recueillies auprès des CCE profitent à de multiples acteurs de la chaîne de valeur agricole. Alors que le gouvernement peut l'utiliser pour planifier des politiques et des programmes liés au secteur, les assureurs peuvent tirer parti de ces informations pour personnaliser les produits d'assurance pour la culture ou la région en fonction des données de performance réelles. Cela leur permet également de vérifier les réclamations avant de les régler.
Défis liés à l'exécution d'expériences de coupe de cultures
Dans le cadre du PMFBY, les États doivent exécuter au moins quatre CCE pour chaque culture dans chaque panchayat (ou conseil) de village et soumettre les données de rendement aux compagnies d'assurance dans le mois suivant la récolte. La plus grande lacune de l'approche traditionnelle du CCE est qu'elle dépend de nombreuses variables telles que la configuration administrative, le type et la taille du personnel de terrain, la coopération des agriculteurs et les conditions de récolte.
Surtout dans un scénario où il y a près de 2,5 lakh conseils de village en Inde, l'exécution d'innombrables CCE dans une fenêtre de récolte étroite et un personnel limité s'est avéré difficile. Il doit y avoir un moyen plus efficace d'utiliser les ressources disponibles et d'obtenir une estimation précise du rendement dans la courte fenêtre de récolte.
Échantillonnage intelligent soutenu par la technologie
En 2019, l'échantillonnage intelligent a été introduit pour la première fois par les scientifiques du Mahalanobis National Crop Forecast Center (MNCFC) du ministère de l'Agriculture et de l'Indian Space Research Organization (ISRO) à travers neuf études pilotes dans 23 districts de 11 États.
Par rapport à la méthode traditionnelle de CCE utilisant un échantillonnage aléatoire, l'utilisation de la télédétection et d'autres avancées technologiques fournit une estimation beaucoup plus précise et opportune du rendement.
Pour la saison Rabi en 2019, le gouvernement central s'est associé à Cropin pour une étude pilote avec des objectifs en tête :
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Optimisation des expériences de coupe des cultures pour les rendre plus précises, rapides et évolutives
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Mise en place d'un mécanisme robuste et autogéré de résolution des litiges pour une résolution rapide des litiges
Créer un impact avec les solutions numériques Cropin
SmartRisk de Cropin est une plate-forme numérique alimentée par l'IA et le ML qui utilise l'imagerie satellite et des modèles de détection de cultures propriétaires pour identifier les parcelles les plus adaptées à ces expériences. Une équipe de science des données dédiée et hautement qualifiée analyse des millions de points de données pour déterminer les parcelles agricoles qui fourniront l'échantillon le plus précis pour la région.
Le jour de l'expérience, les échantillonneurs utilisent SmartFarm, une application de gestion des données agricoles, pour capturer l'emplacement et la taille précis de la parcelle agricole et les détails de l'agriculteur et de la culture. La capture de ces données à l'aide de SmartFarm crée un enregistrement numérique facilement accessible et garantit que les données de terrain sont exactes.
Les avantages des CCE assistés par la technologie ne se limitent pas au choix des échantillons appropriés pour l'étude. En plus d'offrir une approche plus optimisée de l'échantillonnage, les solutions numériques fournissent également aux parties prenantes des rapports scientifiques, évolutifs et précis pour un traitement futur.
Comment les parties prenantes bénéficient-elles de l'intervention numérique
L'utilisation des données et de la technologie dans l'agriculture a un impact considérable sur l'écosystème agricole et permet une prise de décision plus efficace et plus précise tout au long du cycle de culture. L'approche intelligente et technologique du CCE offre de nombreux avantages.
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Gouvernement :L'application de la technologie résout le problème de la conduite d'un grand nombre de CCE avec une main-d'œuvre limitée pendant une courte fenêtre de récolte. L'utilisation d'une plate-forme numérique telle que Cropin's réduit la paperasserie et les possibilités d'erreur humaine qui en résultent. De plus, Cropin fournit des gestionnaires de terrain formés pour superviser le processus et recueillir les données requises sur l'application numérique, réduisant ainsi la charge des échantillonneurs. Avec l'aide de ces méthodes scientifiques, le gouvernement peut améliorer l'efficacité globale en utilisant ses ressources de la meilleure façon possible.
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Compagnies d'assurance :les données fournissent une estimation plus précise du rendement de la culture en question et permettent un règlement rapide des sinistres de manière plus juste. Les rapports dérivés à l'aide de la plate-forme de Cropin sont basés sur des données et précis. Par conséquent, cela élimine la possibilité de réclamations frauduleuses ou de versements de paiements inexacts. Il permet également aux compagnies d'assurance de personnaliser les régimes et les produits d'assurance-récolte en fonction des données en temps réel recueillies dans la région.
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Agriculteurs :La numérisation du processus CCE permet un règlement équitable des sinistres. Cela réduit le stress de l'agriculteur pour fournir la preuve de ses réclamations, réduisant ainsi également les efforts et le temps consacrés au processus.
Cropin a récemment participé à un gouvernement nigérian où nos modèles d'apprentissage en profondeur pour l'estimation du rendement ont permis à la Flour Milling Association of Nigeria (FMAN) et à d'autres parties prenantes d'estimer la culture du blé dans le nord du Nigeria. En savoir plus ici.
