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Du sol jusqu’au fromage, utilisation de IA pour réduire l’impact environnemental de l’agriculture

Description et justification du domaine

Les changements climatiques auront un impact majeur indéniable sur l’agriculture et la production d’aliments. Les producteurs agricoles devront faire face à de nombreux défis incluant l’adaptation aux changements climatiques et la réduction de leurs empreintes environnementales tout en assurant la production de matières premières et d’aliments sains, nutritifs, abordables et durables. Pour faire face à ces enjeux, les producteurs agricoles devront adopter de meilleures pratiques de gestion au quotidien. Ils devront avoir une approche holistique de leurs systèmes et intégrer une quantité importante de données, de recommandations et de connaissances. Pour aider les producteurs agricoles et plus précisément les producteurs laitiers, nous souhaitons mettre en place un programme de recherche et de développement transdisciplinaire pour développer l’expertise en sciences des données appliquées à l’agriculture et développer des outils d’aide à la décision pour connecter les différentes étapes de production, du sol jusqu’au fromage en passant par les systèmes fourragers, la production et la santé animale. Les résultats et outils développés permettront de sécuriser un approvisionnement d’aliments sains, abordables et nutritifs malgré les changements auxquels l’agriculture devra faire face.

(Ajout 22/07) Nourrir le Québec est un enjeu prioritaire dans lequel la production de lait est un secteur important.  C’est un production bien établie qui ramène dans les communautés rurales des retombées importantes.  Nous avons toute la chaîne de valeur en termes d’expertise académique pour optimiser les données qui sont produites lors de la production d’aliments pour les vaches laitières, sur la production du lait et sa qualité et lors de sa transformation pour consommation humaine sous différents produits.  Mieux utiliser l’information présente offrirait l’opportunité de mieux contrôler l’impact de changement dans un maillon de la chaîne d’approvisionnement sur toute la chaîne.  Par exemple, des aliments sous-optimaux peuvent avoir des impacts sur la qualité du lait et sa performance/qualité en fabrication fromagère.  Bien comprendre et modéliser cette chaîne de valeur permettrait d’éviter des pertes de produits alimentaires de valeur considérable.

(Ajout 22/07)

Voici pourquoi l’écosystème de la recherche au Québec est particulièrement bien placé pour faire ce type de recherche :

  • L’Université de Montréal est une plaque tournante de l’intelligence artificielle dans le monde et possède une forte expertise dans le domaine dans plusieurs axes du domaine. Ce qui répondra au besoin du projet en termes d’intégration des données, modèles prédictifs et prescriptifs.
  • La Faculté de médecine vétérinaire (FMV) possède un réseau unique de 125 fermes laitières suivies de façon régulière par les professeurs et cliniciens de la FMV et dont l’entrée des données est standardisée. Ce qui accéléra le développement de solutions lors du projet.
  • Le Québec est une des rares provinces et État Nord-Américain à posséder autant de données standardisées en production laitière à la fois sur la santé des animaux, la production laitière, la qualité du lait, la santé financière des entreprises, les pratiques agronomiques et la santé des sols. Cette importante masse de données pourrait permettre de faire du Québec un joueur mondial dans les Agtech et faciliter la mise en place de ce projet.
  • Le Québec a la chance de posséder 1 université en médecine vétérinaire et 2 universités avec des programmes agronomie (Université Laval et McGill). Ces trois universités possèdent à elles seules l’ensemble de l’expertise nécessaire pour la réalisation de ce projet tant au niveau agronomique, vétérinaire et en sciences des données dont plusieurs collaboreront au présent projet.
  • Le fait que plusieurs organismes privés et OBNL du secteur collaborent dans le cadre de ce projet soit Agropur, DSAHR, Coordination services-conseils et Systèmes Fourrager IA facilitera l’accès à des données agronomiques et assurera que les solutions développées répondent à de réels besoins du secteur.
  • Avec l’apport de Génome Québec, de divers centres de recherche québécois et les centres de recherche d’Agriculture et Agroalimentaire Canada, le projet à accès aux plateformes d’analyse Omics les plus avancées dans le monde pour assurer la réalisation du projet.
  • L’apport de la nouvelle équipe de la FMV en science des données, du nouveau chercheur qui arrivera en poste en octobre 2021 et du Dr Simon Dufourt, ce projet possèdera l’ensemble de l’expertise nécessaire pour analyser les données vétérinaires

Contexte

Mots-clefs :

  • Science des données, agriculture de précision, santé de sol, médecine vétérinaire, production laitière, systèmes agricoles, agroenvironnement, changements climatiques, qualité du lait, production fromagère, produits laitiers.
  • (ajout 22/07) silage, cheese, microbiota, environment
  • (ajout 22/07) Agriculture, Production laitière, Qualité du lait, Aptitudes fromagère

Organisations pertinentes :

  • Faculté de médecine vétérinaire, Agropur Coopérative, Scale AI, Coordination service-conseil, Lallemand, Faculté d’agriculture de l’université McGill), DSAHR, Logiag, Centre de recherche Agriculture Canada (Sainte-Foy, Sherbrooke, St-Jean-sur-Richelieu), Programme de subvention Agriculture Canada, MAPAQ, Génome Québec et Canada.
  • (Ajout 22/07) Producteurs de lait du Québec, Lactanet, Conseil des Industriels laitiers du Québec

Personnes pertinentes suggérées durant la consultation :

Les noms suivants ont été proposés par la communauté et les personnes mentionnées ci-dessous ont accepté d’afficher publiquement leur nom. Notez cependant que tous les noms des professeur.e.s (qu’ils soient affichés publiquement ou non sur notre site web) seront transmis au comité conseil pour l’étape d’identification et de sélection des thèmes stratégiques. Notez également que les personnes identifiées durant l’étape de consultation n’ont pas la garantie de recevoir une partie du financement. Cette étape sert avant tout à présenter un panorama du domaine, incluant les personnes pertinentes et non à monter des équipes pour les programmes-cadres.

  • Bruno Agard
  • Kevin Wade
  • Simon Dufour
  • Xin Zhao

Programmes-cadres potentiels

(pas de programmes-cadres potentiels pour le moment)

Documentation complémentaire

(pas de documentation complémentaire pour le moment)

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Historique

13 juillet 2021 : Première version

15 juillet 2021 : Ajout de personnes pertinentes

22 juillet 2021 : Complément d’informations dans les sections “Description et justification” et “Contexte” (mots-clefs, personnes pertinentes)