Statistiques sur les données à collecter pour la traçabilité agricole et leur utilisation intelligente

Introduction

En 2025, la traçabilité agricole repose sur un pilier fondamental : la donnée. De plus en plus d’exploitations utilisent des outils numériques et des capteurs pour enregistrer les pratiques agricoles, garantir leur conformité réglementaire, valoriser leurs productions et optimiser leur performance. Voici un tour d’horizon des données à collecter, des outils à utiliser, et des usages les plus intelligents pour booster votre traçabilité.

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Quelles données collecter pour une traçabilité complète ?

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1. Données sur les pratiques culturales

• Type de culture, variétés, date de semis
• Traitements phytosanitaires et fertilisation : produits, doses, AMM, stade BBCH
• Récoltes : dates, quantités, localisation
• Zones de non-traitement (ZNT), surfaces SPE, HVE

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2. Données sur la gestion des ressources

• Quantité d’eau utilisée
• Temps de travail par opération
• Utilisation des machines, carburant, interventions mécaniques

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3. Données sur la qualité et la quantité des récoltes

• Rendements par parcelle
• Analyses sanitaires
• Qualité (teneur en protéines, humidité…)

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4. Données logistiques et commerciales

• Lots, numéros de séries, bon de livraison
• Informations clients / fournisseurs
• Traçabilité des flux sortants (blé, fruits, lait, etc.)

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5. Données réglementaires et environnementales

• Respect des cahiers des charges (bio, HVE…)
• Certification et audits
• Suivi des indicateurs de durabilité (eau, CO₂, biodiversité)

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Comment collecter ces données efficacement ?

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1. Logiciels agricoles spécialisés

• Plus de 40 000 exploitations françaises utilisent des outils comme Mes Parcelles, TerraGrow ou Isagri pour saisir et historiser les interventions.
• Avantages :
  • Centralisation automatique
  • Éditions réglementaires en un clic
  • Saisie mobile même sans réseau

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2. Capteurs et objets connectés

• Drones, stations météo, capteurs d’hygrométrie ou de croissance
• Machines connectées (tracteurs, pulvérisateurs, moissonneuses)
• Objectif : automatiser la remontée des données terrain

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3. Interopérabilité et intégrations

• Transfert direct vers Telepac pour les déclarations PAC
• Connexion avec les OAD (outils d’aide à la décision), ERP, coopératives
• Interopérabilité = moins de ressaisie, plus de fiabilité

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Comment exploiter intelligemment les données agricoles ?

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1. Optimiser les pratiques

• Ajuster les doses d’intrants
• Identifier les parcelles les plus rentables
• Réduire les coûts de mécanisation et carburant

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2. Valoriser économiquement ses produits

• Exemple : une baguette connectée retraçant chaque étape du blé à la boulangerie
• Demande croissante de traçabilité et d’origine par les consommateurs et distributeurs

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3. Gagner en sécurité et conformité

• Justificatifs numériques à jour pour tous les contrôles
• Accès rapide à l’historique en cas de rappel sanitaire
• Moins de risques de sanctions ou de refus de certification

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4. Décider plus rapidement et plus finement

• Données modélisées en temps réel via OAD
• Prévision de rendement, alerte maladies, modélisation des coûts

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5. Renforcer la transparence

• Données partageables avec :
  • Clients
  • Certificateurs (bio, HVE, GlobalG.A.P.)
  • Coopératives et conseillers

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Chiffres clés

• 46 % des tracteurs en France sont équipés de GPS collectant des données géolocalisées
• 40 000+ exploitations utilisent des logiciels de traçabilité comme Mes Parcelles
• 4,6 milliards $ investis dans le big data agricole dès 2015, en forte croissance depuis

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En résumé

Pour une traçabilité agricole moderne, fiable et rentable, il faut :

• Collecter les bonnes données (techniques, économiques, réglementaires)
• Utiliser des outils numériques interopérables
• Exploiter ces données pour améliorer la conformité, la performance et la transparence

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