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" ... Les données que nous récoltons viennent aujourd’hui nourrir trois cas d’usage que sont « les données de surveillance des ruches en temps réel », « l’essaimage » et « les attaques de frelons » qui font des dégâts considérables. Concernant la collecte des données sur la température par exemple, il s’avère que les abeilles ont besoin d’avoir une température constante à l’intérieur de la ruche de l’ordre de 33°/34° pour pouvoir couver correctement leurs œufs. Si l’environnement ne permet pas d’offrir cette température, alors un danger existe pour le couvain et les abeilles. En période estivale, il faut savoir que la reine des abeilles produit entre 1000 et 2000 œufs par jour ; les indicateurs de température jouent donc un rôle capital. Nous sommes également capables de détecter l’approche d’un frelon et prévenir l’attaque d’une ruche grâce au Deep Learning (« apprentissage profond », un dérivé de l’IA) et aux capteurs vidéo intelligents. Et cela vaut également pour les données sonores récoltées afin d’anticiper un essaimage, cette fois grâce au Machine Learning (« apprentissage machine »). ... "