Page 40 - DCG - La sécurité - 2025

Exercice d’application pour les plus avancés

Développée par la startup allemande Green spin, Mofato fournit des recommandations à l’échelle d’un champ,
permettant ainsi d’optimiser le travail des cultivateurs.
Grâce à ces algorithmes, Green spin analyse des images satellite et exploite les données météorologiques des quinze
dernières années. Ces données ne sont pas seulement utiles pour les agriculteurs, car ils permettent également de limiter
la pollution des sols, au profit de la planète.

Le contexte

Quel est le moment idéal pour le semis et la récolte ? Quelle dose d’engrais est nécessaire ? L’emploi de pesticides est-il
justifié ? Mofato, l’application web développée par la startup allemande Green spin, est capable de fournir des
recommandations à l’échelle d’un champ, optimisant ainsi le travail des cultivateurs. Les algorithmes de Green spin, qui
analysent des images satellite et exploitent les données météorologiques des quinze dernières années, ne sont pas
seulement utiles aux agriculteurs : en limitant la pollution des sols, ils sont aussi bons pour la planète. Explications.

Le défi

Ces 100 dernières années, la productivité agricole n’a jamais cessé de croître. Ceci grâce aux progrès réalisés dans le
domaine de la reproduction et de la génétique végétales, l’introduction d’engrais et autres agents chimiques, ainsi que le
recours à des machines agricoles toujours plus grandes et efficaces. Mais l’agriculture intensive a montré ses limites, et
beaucoup d’exploitants estiment que la prochaine révolution agricole est portée par les nouvelles technologies et
notamment l’utilisation des données grâce aux techniques du big data et du machine learning.

Aujourd’hui, les agriculteurs recourent à des machines pilotées automatiquement grâce au GPS pour fertiliser la terre avec
une précision jusque-là impossible, et disposent d’outils numériques d’aide à la décision pour gérer leurs cultures. « À
Agritechnica, le plus important salon mondial dédié aux équipements agricoles, qui s’est tenu à Hanovre en 2015, les
participants n’ont jamais vu autant d’applications et de machines intelligentes aux promesses alléchantes. Mais pour les
gérants d’une exploitation de taille modeste en particulier, le bénéfice de ces solutions n’est pas toujours évident, explique
Sebastian Fritsch, directeur opérationnel de Green spin . Dans bien des cas, c’est en fait plutôt l’éditeur ou le fabricant qui
sont gagnants : les applications ou les machines collectent des données qui leur permettent d’améliorer leurs outils et
leur assurent d’être l’un des leaders de demain sur le marché. Mais ce n’est pas le pire scenario : les agriculteurs peuvent
aussi devenir dépendants de quelques éditeurs, qui pourraient à terme abuser de cette relation déséquilibrée. Ce qui n’est
bon ni pour les agriculteurs, ni pour le consommateur final. » Pour toutes ces raisons, Green spin a imaginé une solution
alternative à celles des éditeurs historiques. Une solution qui exploite des données librement accessibles, sans rendre les
agriculteurs captifs.

Pollution des sols en baisse, rendements en hausse pour les exploitants agricoles

Employés jusque-là par l’université de Würzburg (Bavière), Sebastian Fritsch et Gunther Schorcht, co-fondateurs de Green
spin ont décidé en 2012 de passer de la théorie à la pratique en créant leur startup. Ils furent rejoints par Clemens Delatrée,
qui avait exercé comme consultant en environnement dans le secteur privé. Aidés par une bourse du ministère fédéral
des affaires économiques et de l’énergie, ils ont officiellement créé leur société en 2013, tout en maintenant des relations
étroites avec le département de télédétection de l’université au sein de laquelle ils avaient mené un grand nombre de
recherches qui sont ensuite devenues la base des technologies de Green spin. « Nous avons compris très tôt l’intérêt pour
l’agriculture d’exploiter les données géolocalisées que sont les images satellite, les archives et prévisions météorologiques.
La plupart de ces données sont accessibles gratuitement à tous, mais peu utilisées en raison de leur complexité. D’où

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