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L’IA générative dans Azure Data Manager for Agriculture

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Les modèles de copilote Microsoft permettent aux organisations de créer des copilotes agricoles. Nos modèles de copilote permettent de récupérer de façon fluide les données stockées dans Azure Data Manager for Agriculture, ce qui permet de prendre en compte le contexte et les insights agricoles dans un contexte conversationnel.

De nombreux clients ont des données propriétaires en dehors d’Azure Data Manager for Agriculture (par exemple, des fichiers PDF d’agronomie ou des données sur les prix du marché). Ces clients peuvent bénéficier d’une infrastructure d’orchestration qui permet de sélectionner des plug-ins, des structures de données incorporées et des sous-processus dans le cadre du flux de requête.

Les clients qui disposent de données d’exploitation agricole dans Azure Data Manager for Agriculture peuvent utiliser des plug-ins qui autorisent une sélection fluide d’API adaptées aux exploitations agricoles. Ces plug-ins tiennent compte à la fois de résultats, de calculs de superficie, de classements et de synthèses pour traiter les prompts des clients.

Les clients et les partenaires peuvent fournir des insights aux utilisateurs sur les maladies, les rendements, les périodes de récolte et plus encore, en utilisant des données de planification et d’observation réelles. Même si Azure Data Manager for Agriculture n’est pas nécessaire pour opérationnaliser les modèles de copilote pour l’agriculture, il permet aux clients d’intégrer plus facilement des scénarios d’IA générative pour leurs utilisateurs.

Nos modèles de copilote font de l’IA générative une réalité dans le domaine de l’agriculture.

Remarque

Azure peut inclure des fonctionnalités, des services, des logiciels ou des régions que Microsoft propose à des fins d’évaluation facultative dans le cadre d’une préversion, d’une version bêta ou autre version préliminaire. Les préversions sont concédées sous licence au titre de votre contrat régissant l’utilisation d’Azure. Elles sont soumises aux conditions générales applicables aux préversions.

La préversion d’Azure Data Manager for Agriculture et les services d’IA générative Microsoft associés sont soumis à des conditions supplémentaires. Ces conditions supplémentaires viennent en complément des dispositions du contrat régissant votre utilisation d’Azure. Si vous êtes en désaccord avec ces conditions, n’utilisez pas les préversions.

Prérequis

Architecture générale

Les composants clés étant déployés dans votre locataire, vous avez entièrement la main. Les modèles de copilote pour l’agriculture sont disponibles via un conteneur Docker, qui est déployé dans votre instance Azure App Service.

Capture d’écran montrant l’architecture globale des fonctionnalités.

Nous vous recommandons d’appliquer des filtres de contenu et de sécurité sur votre instance Azure OpenAI. L’exécution de cette étape garantit que la fonctionnalité d’IA générative est en phase avec les directives de la division Office of Responsible AI de Microsoft. Pour commencer, suivez les instructions relatives à l’utilisation de filtres de contenu avec Azure OpenAI.

Cas d’usage pour les exploitations agricoles

Azure Data Manager for Agriculture permet de sélectionner en toute fluidité des API adaptées aux exploitations agricoles. Cela ouvre la voie à des cas d’usage reposant sur le labour, la plantation, les traitements et les types de récolte des exploitations agricoles. Voici un échantillon de liste de requêtes que vous pouvez tester et utiliser :

  • Montrez-moi les champs actifs
  • Quelle culture a été plantée dans mon champ (utilisez le nom du champ)
  • Indiquez-moi les détails de l’application pour mon champ (utilisez le nom du champ)
  • Donnez-moi une liste de tous les champs avec des dates de plantation
  • Donnez-moi une liste de tous les champs avec des dates d’application
  • Quel est le delta entre les champs plantés et récoltés
  • Quelles fermes ont été récoltées
  • Quelle est la superficie des champs récoltés
  • Convertir la superficie en acres/hectares
  • Quel est le rendement moyen de mon champ (utilisez le nom du champ) avec culture (utilisez le nom de la culture)
  • Quel est l’effet des dates de plantation sur le rendement de la culture (utilisez le nom de la culture)

Ces cas d’usage peuvent aider les fournisseurs d’intrants à planifier l’équipement, les semences, les traitements et les services connexes et à mieux communiquer avec l’agriculteur.

Étapes suivantes