MIELLEES : nouveau projet CASDAR
Appel à projets : CASDAR Recherche technologique 2016.
Pilote du projet : Fabrice ALLLIER (ITSAP-Institut de l’abeille).
Partenaires : ITSAP-Institut de l’abeille, INRA Toulouse GenPhySe, INRA Le Magneraud, ACTA, INRA Avignon, CEBC-CNRS Chizé, GIE Électronique et développement.
Calendrier : du 01/01/2017 au 30/06/2020.
Coût total du projet prévisionnel : 429 495 euros.
De nombreux apiculteurs se sont équipés depuis ces 10 dernières années de balances automatiques et connectées mesurant en temps réel le poids des ruches placées en situation de miellée. Des subventions du Programme apicole européen (gérées par FranceAgriMer), en cours depuis presque 10 ans, visent d’ailleurs l’aide à l’acquisition de ce matériel. Cet outil leur permet en effet d’organiser leur travail et donc de réduire les charges opérationnelles : en identifiant i) le début de la miellée, et donc la nécessité d’installer l’ensemble des ruches ou ruchers, et ii) la fin de la miellée et donc la nécessité de récolter les hausses
Mais ces données ne sont pas valorisées sous la forme d’un appui technique apporté au plus grand nombre d’apiculteurs dans la rationalisation de leurs pratiques. Pour combler ce manque, les objectifs de ce projet MIELLEES sont les suivants :
- agréger et organiser les données de poids des ruches issues d’apiculteurs, d’acteurs de la recherche et du développement ;
- identifier des indicateurs simples (début et fin de dynamique) et les références associées (à l’instar des normales climatiques) sur lesquels pourront s’appuyer les décisions des apiculteurs ;
- éprouver la démarche de modélisation prédictive de l’évolution du poids des ruches ;
- concevoir un portail numérique donnant accès aux références sur une échelle spatio-temporelle auxquelles les apiculteurs pourront confronter les performances de leurs colonies, lesquelles pourront être comparées en temps réel aux données collectées par l’ensemble des apiculteurs contributeurs.
Ce projet déploiera une chaîne complète de valorisation des données issues d’objets connectés que sont les ruches équipées de balances automatiques : collecte et intégration de données multi-sources (création d’une passerelle entre les serveurs des constructeurs de balances et notre base de données) ; automatisation de la mise à jour des références ; développement d’indicateurs et de techniques prédictives en temps réel pour aider à la prise de décision.
