Titre :

Fondements et état de l’art

Auteur(s) :

Mitton, Nathalie [Auteur]
Self-organizing Future Ubiquitous Network [FUN]
Brossard, Ludovic [Auteur]
Physiologie, Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage [Rennes] [PEGASE]
Bouadi, Tassadit [Auteur]
Large Scale Collaborative Data Mining [LACODAM]
Garcia, Frédérick [Auteur]
Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse [MIAT INRAE]
Gautron, Romain [Auteur]
Agroécologie et intensification durables des cultures annuelles [UPR AIDA]
Hilgert, Nadine [Auteur]
Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie [MISTEA]
Ienco, Dino [Auteur]
Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale [UMR TETIS]
Largouët, Christine [Auteur]
Large Scale Collaborative Data Mining [LACODAM]
Lutton, Evelyne [Auteur]
Mathématiques et Informatique Appliquées [MIA Paris-Saclay]
Masson, Véronique [Auteur]
Mathématiques et Informatique Appliquées [MIA Paris-Saclay]
Martin-Clouaire, Roger [Auteur]
Unité de Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse [MIAT INRAE]
Mugnier, Marie-Laure [Auteur]
Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier [LIRMM]
Neveu, Pascal [Auteur]
Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie [MISTEA]
Preux, Philippe [Auteur]
Scool [Scool]
Raynal, Helene [Auteur]
AGroécologie, Innovations, teRritoires [AGIR]
Roussey, Catherine [Auteur]
Technologies et systèmes d'information pour les agrosystèmes [UR TSCF]
Termier, Alexandre [Auteur]
Large Scale Collaborative Data Mining [LACODAM]
Bellon Maurel, Véronique [Auteur]
Information – Technologies – Analyse Environnementale – Procédés Agricoles [UMR ITAP]

Titre de l’ouvrage :

Agriculture et numérique : Tirer le meilleur du numérique pour contribuer à la transition vers des agricultures et des systèmes alimentaires durables

Éditeur :

INRIA

Date de publication :

2022

Discipline(s) HAL :

Sciences du Vivant [q-bio]/Sciences agricoles
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]

Langue :

Français

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Références liée(s) :

https://hal.inrae.fr/hal-02887646

Projet ANR :

Institut Convergences en Agriculture Numérique

Collections :

• Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189

Source :

Harvested from HAL

Date de dépôt :

2022-03-17T02:00:47Z