Nourrir le monde grâce à l’intelligence artificielle, à l’apprentissage automatique et au cloud

Dans le secteur public, par exemple, il peut n’y avoir qu’une seule paire à appeler. Nous travaillons avec l’Open Data Institute pour publier certaines de nos données dans un format réutilisable, essentiellement des données brutes utilisables par les scientifiques du monde entier, car nous souhaitons participer à cette expérience de R&D collaborative. Il n’y a donc que des données que nous partageons avec la communauté, mais nous nous soucions également des normes de données. Nous sommes donc au conseil d’administration d’AgGateway, qui, je pense, est un consortium d’environ 200 entreprises alimentaires travaillant sur la gestion de l’agriculture numérique ? De cette façon, nous nous assurons que les normes fonctionnent pour tout le monde et que nous ne nous retrouvons pas avec des idées spécifiques à chaque membre de la chaîne alimentaire, mais nous pouvons mutualiser nos données.

Le secteur privé, encore une fois, est tout aussi important. Nous avons la chance d’avoir notre siège social à Bâle, qui est vraiment un pôle scientifique, en particulier la chimie. Il y a beaucoup de compagnies pharmaceutiques ici. Ainsi, nous pouvons également échanger beaucoup de ce que nous apprenons entre la pharmacie et l’agriculture, nous pouvons apprendre la chimie, nous pouvons apprendre les expériences, comment nous travaillons, comment nous travaillons à travers nos laboratoires. Nous sommes en contact intensif avec nos collègues ici dans la région, mais bien sûr ailleurs aussi, et c’est assez naturel.

Peut-être que la dernière, du moins pour moi, est l’une des perspectives vraiment intéressantes que j’ai réalisées il y a quelques années, je ne sais pas, si vous regardez les industries, il y en a tellement. J’ai donc récemment embauché quelqu’un de la Formule 1 en tant qu’expert numérique et pourquoi ? Je veux dire, si vous le regardez techniquement, diriger ou conduire, comprendre à distance une voiture de course de Formule 1, n’est pas très différent de conduire un tracteur. Je veux dire, les véhicules vont être super différents, mais la technologie a beaucoup de similitudes à certains égards. Donc dans ce cas, comprendre l’IoT et comprendre la transmission des données du terrain aux centres de contrôle, peu importe l’industrie sur laquelle nous travaillons, nous pouvons tout apprendre.

Chez Syngenta, nous travaillons avec un partenaire super expérimenté en reconnaissance d’images pour mieux comprendre ce qui se passe sur le terrain, où nous pouvons apporter des connaissances agronomiques et des connaissances techniques sur la façon dont ce partenaire produira la plupart des images. D’un domaine très différent, rien à voir avec l’agriculture, mais quand même les compétences sont super transférables. Je recherche donc vraiment des talents dans tous les secteurs, pas seulement des personnes ayant une expérience en sciences de la vie, et littéralement toute personne passionnée par ce que nous faisons.

Rhum Laurier: C’est vraiment intéressant de penser à la quantité de données que la F1 traite un jour de course, ou simplement à la quantité d’entrées provenant de différents endroits en général. Je peux voir comment ce serait très similaire. Vous traitez avec des bases de données et essayez de créer de meilleurs algorithmes pour obtenir de meilleurs résultats. Lorsque vous regardez la communauté au sens large, vous pouvez certainement voir que Syngenta fait définitivement partie de l’écosystème, alors comment des facteurs externes tels que la réglementation et les pressions publiques aident Syngenta à faire partie de cette révolution agricole inévitable et à créer de meilleurs produits plutôt que sur le à l’extérieur ?

Thomas Jung: C’est un excellent point, car la réglementation en général est certainement un fardeau pratique pour certains, ou peut en fait être perçue comme un fardeau. Mais pour nous, dans la science numérique, c’est un moteur d’innovation très désagréable. L’un des principaux exemples que nous avons en ce moment est notre travail avec l’EPA, l’Agence de protection de l’environnement des États-Unis, qui a décidé de cesser de soutenir la recherche chimique sur les mammifères d’ici 2035. Qu’est-ce que cela signifie? Cela ressemble à une grande menace, mais c’est en fait un catalyseur pour la science numérique. Par conséquent, nous nous félicitons vivement de cet appel. Nous travaillons actuellement sur des moyens d’utiliser la science basée sur les données pour prouver la sécurité des produits que nous inventons. Il y a plusieurs grandes universités aux États-Unis qui reçoivent un financement de l’EPA pour nous aider à trouver ces façons de faire notre science, donc nous travaillons ensemble pour nous assurer que nous le faisons de la meilleure façon possible, et il y a vraiment un la science basée sur les données ici, et nous sommes tout ce que nous pouvons arrêter ces tests réels.

C’est donc une opportunité fantastique, mais c’est certainement un long chemin à parcourir. Je pense que 2035 est quelque peu réaliste. Nous ne sommes pas encore proches. Ce que nous pouvons faire aujourd’hui, c’est par exemple modéliser une cellule. Une grande tendance est l’organe sur puce, nous pouvons donc modéliser un organe entier, mais à ce stade, il n’y a aucun moyen de modéliser un système ou même un écosystème. Il y a donc beaucoup de place pour nous à explorer, et je suis très heureux que les régulateurs soient un partenaire à cet égard, et même un moteur. C’est très utile. Il y a une autre dimension que vous avez mentionnée, la pression publique. Je pense qu’il est important que la communauté continue de chercher des causes comme l’agriculture régénérative, car cela prépare le terrain pour nous aider à le faire en premier lieu. S’il n’y a pas de demande, il est difficile pour Syngenta de la pousser toute seule.

Je pense donc que la demande est importante et reconnaître que nous devons traiter notre planète de la meilleure façon possible, et nous travaillons avec, par exemple, Nature Conservancy, où nous utilisons leur expertise scientifique et de conservation. Nous avons des projets en Amérique du Sud pour mettre en avant des pratiques agricoles durables, comme la restauration des forêts tropicales, la restauration de la biodiversité et voir ce que nous pouvons faire ensemble là-bas. Encore une fois, comme nous en avons discuté précédemment, nous ne pouvons faire mieux qu’en collaborant entre les industries, et cela inclut les ONG ainsi que les régulateurs et la société dans son ensemble.

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