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Mooveat

Le machine learning au service de l'agriculture

Michel, Alassane et Othmane sont tous les trois étudiants en deuxième année à CentraleSupélec (cursus Centrale). Ce trio d’apprentis ingénieurs a travaillé sur le projet Mooveat, une plateforme qui vise à favoriser une alimentation variée par ventes directes et circuits courts en reconnectant producteur.trice.s et consommateur.trice.s. Le projet consistait en l'analyse des données produites par Mooveat afin de définir le rendement de chaque surface de production.

« Je voulais vraiment découvrir le machine learning. En lisant les descriptifs, je me suis rendu compte que je pouvais en faire, et dans un contexte plutôt agréable. C’est pour ça que j’ai rejoint le projet. » Michel

Le projet a été riche, et leur a très vite permis de travailler des compétences de travail en équipe : « C’était super intéressant car nous sommes trois personnes qui ne travaillent et communiquent pas de la même manière, du coup nous avons vraiment dû nous organiser entre nous. » nous explique Michel.

Ils nous l’avouent volontiers, les débuts étaient quelque peu difficiles : Michel, Othmane et Alassane ont dû s’approprier les objectifs d’un projet plutôt complexe dans un environnement inconnu pour eux. Loin de se laisser décourager, notre trio a d'abord cherché des jeux de données ouverts disponibles en ligne afin d’analyser le rendement des surfaces de productions de certains champs. Michaël - leur mentor Latitudes - les a également beaucoup aidés sur cette phase de cadrage de projet.

« A la fin de chaque séance, Michaël était là pour nous demander ce que nous avions fait aujourd’hui. On sentait vraiment de l’enthousiasme. Il proposait et nous faisait vraiment nous poser les bonnes questions. » Alassane et Michel

La première étape pour l’équipe a été d’établir un algorithme prédisant le rendement des surfaces de production à partir des données identifiées. Il reste aujourd’hui à exploiter ces données de manière plus fine et développer toute la partie front-end (éléments d’un site que l'on voit à l'écran et avec lesquels on peut interagir) pour que les agriculteur.trice.s puissent utiliser l’outil. Notre trio va malheureusement devoir se séparer car deux d’entre eux doivent effectuer un autre projet pour le prochain semestre. Michel, seul rescapé, va quant à lui finaliser le projet avec deux autres camarades fraîchement recrutés.

Lorsqu'on leur pose la question, Michel, Alassane et Othmane nous déclarent ressortir enrichis de cette expérience, aussi bien humainement, que professionnellement. Elle leur a permis de monter en compétences sur du machine learning ainsi que de la gestion de projet, tout en découvrant une structure comme Mooveat, avec un fort impact sur la société. Alassane va jusqu’à nous confier : "Le projet proposé par Latitudes est unique, si je pouvais en refaire un, je sauterais dessus !

▸ Retrouvez la documentation et le code source du projet ici.

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