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Réduire les fortes variations

L’intégration IUNU–Priva offre des prévisions de rendement fiables de 1 à 8 semaines pour les producteurs sous serre

Horticulture | Serre intelligente

28 janvier 2026

L’intégration de la plateforme Priva One et du système LUNA AI d’IUNU répond au défi le plus persistant de l’industrie des serres

28 janvier 2026 – IUNU et Priva annoncent aujourd’hui un partenariat combinant les données d’exécution climatique de la plateforme Priva One avec des informations continues au niveau de la plante issues du système LUNA AI d’IUNU. Cette intégration permet de fournir aux producteurs sous serre commerciaux des capacités fiables de prévision et de pronostic des rendements. Disponible dès à présent pour les clients communs dans le monde entier, elle répond à l’un des défis opérationnels les plus anciens du secteur : obtenir des prévisions de rendement fiables semaine après semaine.

Ce qui cause réellement des pertes

« Ce qui affecte réellement la rentabilité, ce n’est pas un léger écart dans une prévision. Les producteurs savent gérer de petites variations », explique Adam Greenberg, PDG d’IUNU. « Les véritables dégâts sont causés par les fortes fluctuations. Des pics ou des creux de récolte imprévus surviennent trop tard pour ajuster la main-d’œuvre, la logistique ou les engagements commerciaux. Ce partenariat fournit des prévisions basées sur des données factuelles, qui évoluent en fonction de la réaction réelle de la culture. »

Des résultats prouvés en conditions commerciales

Cette approche produit déjà des résultats concrets sur le terrain. Dans une exploitation de plusieurs hectares en culture sur fil, le producteur abordait la saison avec confiance dans sa stratégie climatique et ses modèles historiques de rendement. Très tôt dans le cycle de culture, une légère accélération de la nouaison est apparue dans certaines zones. Grâce au suivi continu des données au niveau de la plante, directement reliées aux conditions climatiques réellement appliquées, le système a identifié un futur pic de récolte près de trois semaines avant qu’il ne soit visible dans les données de récolte. Cette anticipation a permis à l’équipe opérationnelle d’ajuster les plans de main-d’œuvre, de lisser les volumes commerciaux et d’aligner la logistique en amont.

« La valeur n’était pas de connaître le chiffre final plus tôt », témoigne le producteur. « La valeur résidait dans le temps gagné pour s’adapter avant que la variation ne se produise. »

Pourquoi la prévision des rendements nécessite plusieurs sources de données

Il est impossible de construire des prévisions de rendement fiables à partir d’une seule source de données. Les résultats sont façonnés par des interactions en constante évolution entre l’exécution climatique, le comportement des plantes, les décisions de main-d’œuvre et le facteur temps. Les variations du rayonnement extérieur influencent le développement des cultures. À l’intérieur de la serre, le contrôle climatique fonctionne de manière dynamique, avec des consignes ajustées en fonction des prix de l’énergie, des prévisions météorologiques et du stade de la culture. Au niveau de la plante, chaque individu évolue à son propre rythme et différentes zones réagissent différemment aux mêmes conditions.

Comment le partenariat fournit des prévisions fondées sur des preuves

La plateforme Priva One offre une visibilité approfondie sur l’exécution climatique réelle : non pas ce qui était prévu, mais ce qui s’est effectivement produit dans la serre. Le système LUNA AI d’IUNU y ajoute des informations continues au niveau de la plante, à grande échelle, capturant la variabilité réelle entre plantes, zones et conditions. Grâce à un apprentissage automatisé et continu, cette approche se déploie sur l’ensemble des exploitations commerciales sans accroître la charge de travail ni dépendre d’un enregistrement manuel des cultures. Contrairement aux systèmes de prévision basés sur les performances historiques des variétés, des conditions moyennes ou des données collectées manuellement, ce modèle apprend en permanence à partir de l’installation spécifique, de la génétique et de la stratégie climatique appliquée.

« Lorsque les données d’exécution climatique sont combinées à l’apprentissage au niveau de la plante, la prévision passe d’une approche fondée sur l’expérience à une approche fondée sur des preuves », déclare Meiny Prins, PDG de Priva. « Le modèle s’adapte à la réaction de la culture. Si le développement s’accélère ou ralentit, si les stratégies climatiques évoluent ou si les interventions humaines modifient l’équilibre des plantes, ces effets sont intégrés avant de se traduire par des variations de volume coûteuses. »

Des prévisions glissantes pour une prise de décision sereine

Le système intégré permet des prévisions de rendement glissantes sur une période d’une à huit semaines, mises à jour en fonction de l’évolution des conditions. Cela réduit l’incertitude et donne aux producteurs le temps d’agir. Les décisions relatives à la stratégie climatique, à la planification de la main-d’œuvre et au moment de la récolte peuvent ainsi être prises avec confiance, de manière proactive plutôt que réactive. La prévision des rendements devient un véritable outil d’aide à la décision, conçu pour prévenir les situations critiques plutôt que de les expliquer après coup.

Priva IUNU (1)
LUNA

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