Un modèle d'IA open source a prédit avec précision les prix de l'huile d'olive

Les prix de l'huile d'olive ont atteint des sommets historiques à l'échelle mondiale en raison des mauvaises récoltes causées par la sécheresse et les températures printanières élevées dans les principaux pays producteurs, notamment l'Espagne.

Alors que les prix à l'origine ont baissé par rapport à leur niveau record de mi-janvier, les prix de détail restent bien supérieurs à la moyenne, ce qui entraîne des changements dans le comportement des consommateurs dans les pays traditionnellement grands consommateurs d'huile d'olive.

Les principaux experts du secteur prévoient une baisse des prix, s’appuyant sur les prévisions d’un retour de la production mondiale d’huile d’olive à environ trois millions de tonnes pour la campagne 2024/25. Toutefois, l’évolution future des prix reste loin d’être certaine.

Voir aussi : Des chercheurs lancent un outil d'IA pour aider les oléiculteurs à prévoir le moment de la récolte

À cette fin, un chercheur de la communauté autonome d’Andalousie, dans le sud de l’Espagne, la plus grande région productrice d’huile d’olive au monde, a développé un programme d’intelligence artificielle (IA) pour prédire les prix de l’huile d’olive.

Diego Hueltes, ingénieur en informatique et directeur général de TADIA.ai, une société de conseil en IA, a développé trois modèles de prévision des prix, comprenant une prévision à une semaine, une prévision sur quatre semaines et une prévision indiquant si les prix vont augmenter ou baisser.

« Je viens d’Alcalá la Real, une ville de Jaén où la culture de l’olivier est la principale source de revenus, et où la culture de l’huile d’olive est profondément enracinée », a-t-il déclaré à Olive Oil Times.

« J’ai trouvé fascinant que les anciens puissent prédire les fluctuations du marché en se basant sur la météo et les prix », a-t-il ajouté. « S’ils pouvaient le faire grâce à leur expérience, mon hypothèse était qu’un modèle d’IA pourrait y parvenir de manière plus systématique. »

Hueltes a utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique et des recherches en intelligence artificielle pour analyser l’historique des prix de l’huile d’olive, les données météorologiques et les données de production afin de réaliser des estimations de prix précises en 2017 et 2018.

« J’ai développé deux modèles », a déclaré M. Hueltes. « Le premier permettait de prédire le prix, un chiffre absolu. Dans ce cas, mon modèle présentait une erreur moyenne de 3 %. Par exemple, si mon modèle prédit que la semaine prochaine, le prix sera de 10,00 €, le prix réel se situera probablement entre 9,97 € et 10,03 €. »

« Le deuxième modèle prédisait “la semaine prochaine, le prix va augmenter” ou “la semaine prochaine, le prix va baisser”, ce qui le rendait très simple », a-t-il ajouté. « Il a prédit avec précision la direction du prix dans 76 % des cas. »

« Pour évaluer ce modèle, j’ai utilisé une technique financière qui analyse les rendements en calculant quel serait le rendement cumulé si, chaque fois que le modèle prédisait une hausse du prix la semaine suivante, j’achetais de l’huile d’olive, et chaque fois qu’il prédisait une baisse du prix, je vendais de l’huile d’olive », a poursuivi M. Hueltes. « Si j’avais investi 100 € en suivant ce modèle entre 2017 et 2018, j’aurais 140 € au bout d’un an. »

Cependant, de nombreux événements se sont produits depuis 2018, notamment l’imposition de droits de douane américains sur l’huile d’olive espagnole, la pandémie de Covid-19, l’invasion russe de l’Ukraine et la sécheresse historique qui a frappé l’Europe.

« Le modèle ne serait pas valable pour 2024, même si sa base scientifique reste valable », a déclaré M. Hueltes, qui a publié ses recherches sur GitHub, les rendant ainsi accessibles au grand public.

« Je suis un fervent défenseur de l’open source, et je pense que la recherche scientifique, en particulier dans le domaine de l’IA, devrait être universellement accessible et gratuite », a-t-il déclaré. « Comme il y avait très peu de travaux ouverts et accessibles dans le domaine de l’huile d’olive, j’ai décidé de mettre toutes mes recherches à disposition. »

Hueltes espère que cette technologie aura un impact positif sur la plus grande province productrice d’huile d’olive au monde à l’avenir.

« Le modèle d’IA, qui utilise des données sur les prix, la production et la météo, peut extraire les tendances sous-jacentes des données », a-t-il déclaré. « Ces tendances, très difficiles à détecter pour les humains, même pour les experts du secteur, sont tout à fait identifiables par les modèles d’IA. »

Selon M. Hueltes, la prévision des prix de l’huile d’olive « permet d’optimiser le commerce de l’huile, en particulier pour les petits producteurs, car ils reçoivent des indicateurs leur permettant de savoir si les prix sont équitables ou non, ou s’il vaut mieux attendre ou agir rapidement. »

De plus, ces recherches pourraient profiter à tous les acteurs de la chaîne de valeur de l’huile d’olive, y compris les agriculteurs, les détaillants et les distributeurs, les consommateurs, les investisseurs et les négociants.

Les agriculteurs et les producteurs peuvent planifier plus efficacement leurs stratégies de vente afin de maximiser leurs profits et de gérer efficacement leurs ressources.

Les détaillants et les distributeurs peuvent également utiliser des prévisions de prix précises pour gérer leurs stocks et élaborer des stratégies de tarification qui restent compétitives et rentables.

Par ailleurs, les consommateurs peuvent prendre des décisions d’achat éclairées en fonction des variations de prix potentielles, par exemple en achetant en gros lorsque les prix devraient augmenter.

Enfin, les investisseurs et les négociants en matières premières peuvent prendre de meilleures décisions d'investissement et augmenter leurs rendements. Comprendre les tendances des prix peut également aider à élaborer des politiques visant à soutenir le secteur agricole et à stabiliser le marché.

Si M. Hueltes a indiqué que cette recherche n’aurait peut-être pas d’impact direct sur le changement climatique, dont les symptômes sont largement attribués aux récentes baisses de production, « elle peut aider à comprendre comment les facteurs climatiques affectent la production d’huile d’olive ».

« La nature open source de cette recherche permet le dével­lop­pe­ment de nouveaux mod­èles visant à rendre le commerce de l’huile d’olive plus équi­table », a-t-il ajouté.

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