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Articles by Guilhem Brunel
L’agritech brille au CES 2025 : tour d’horizon des tendances
Le CES 2025, rendez-vous incontournable de l’innovation technologique, a mis en lumière les avancées majeures dans le domaine de l’agriculture. Des solutions alliant intelligence artificielle, robotique et durabilité ont été présentées, offrant un aperçu de l’avenir de l’agriculture. La startup sud-coréenne Midbar a dévoilé Airfarm, une ferme aéroponique gonflable conçue pour les environnements urbains et arides.
L'AgTech à la ferme : les agriculteurs en première ligne de l'innovation
Dans un contexte agricole en pleine mutation, les agriculteurs français se positionnent comme des acteurs clés de l’innovation technologique. Selon une enquête récente, 86% d’entre eux ont adopté au moins une innovation agricole entre 2023 et 2024. Cette dynamique s’inscrit dans le cadre de l’AgTech, un secteur en plein essor qui englobe des technologies telles que les capteurs connectés, les outils d’aide à la décision, les drones, et les logiciels de gestion.
Le Portefeuille des Services Numériques de la FAO
La FAO a lancé le Portefeuille des Services Numériques (PSN), une plateforme cloud destinée à moderniser l’agriculture en rendant les données et conseils accessibles aux petits exploitants via une application mobile. Ce système vise à améliorer la résilience climatique et la sécurité alimentaire grâce à des informations structurées et faciles d’accès.
Offre de thèse - Viticulture et changement climatique: modélisation spatiale et télédétection
Sujet de la thèse : Modélisation du potentiel viticole pour les vignobles non-irrigués dans un contexte de changement climatique Résumé : Dans le contexte du changement climatique, la ressource en eau est, avec l’évolution de la température, un des principaux facteurs déclencheurs de la migration de la vigne.
Operational sampling designs for poorly accessible areas based on a multi-objective optimization method
Article Dans Une Revue Geoderma Année : 2024 Operational sampling designs for poorly accessible areas based on a multi-objective optimization method Mots clés Digital soil sampling cLHS Field constraints Pareto optimality Fichier principal 1-s2.0-S0016706124001174-main.pdf (7.32 Mo) Télécharger le fichier Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte Licence : CC BY NC - Paternité - Pas d'utilisation commerciale hal-04566087 , version 1 (02-05-2024) Maxime Dumont, Guilhem...
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