Brevet FR3164306A1 — publié le 20260109

Procédé (500) de suivi et d’optimisation de la distribution de matières premières (MP) pour l’alimentation animale dans des élevages, mis en œuvre par ordinateur via des serveurs de bases de données (110, 120), comprenant : une étape (510) de collecte de données d’entrée sur la disponibilité des MP, les besoins nutritionnels d’animaux, et les données économiques locales ; une étape (520) de traitement des données collectées, avec extraction et vérification automatiques ; une étape (530) d’intégration de données physiologiques et recommandations nutritionnelles ; une étape (540) d’optimisation des flux de MP par un algorithme prenant en compte des contraintes économiques, territoriales et nutritionnelles ; une étape (550) de suivi de la consommation des matières premières ; une étape (560) de mise à jour des bases de données ; une étape (570) de calcul d’indicateurs de durabilité ; et une étape (580) de restitution des résultats via une plateforme en ligne. Figure pour l’abrégé : figure 1 Procédé de suivi et d’optimisation des flux de matières premières pour l’alimentation animale La présente invention appartient au domaine général de l’agriculture, notamment la distribution de matières premières pour l’alimentation animale. Elle concerne plus particulièrement un procédé de suivi et d’optimisation des flux de matières premières pour l’alimentation animale. L’invention trouve une application directe dans la production animale, en particulier l’élevage. Etat de l’art L'industrie de l'alimentation animale joue un rôle crucial dans l'économie agricole mondiale, fournissant des nutriments essentiels pour le bétail et d'autres animaux d'élevage. Historiquement, la gestion des flux de matières premières pour l'alimentation animale a été un défi majeur, nécessitant une coordination complexe entre les fournisseurs, les producteurs et les consommateurs. Au fil des décennies, plusieurs approches ont été développées pour améliorer cette gestion, notamment l'utilisation de formules alimentaires standardisées, les outils informatiques de formulation de rations des animaux et les techniques d'échantillonnage et de prévision des récoltes. Les systèmes de gestion de l'alimentation animale assistés par ordinateur, tels que TMR Tracker, FeedWatch et Ration Manager (marques déposées), sont couramment utilisés pour suivre et gérer l'alimentation des animaux. Ces systèmes permettent de planifier les rations alimentaires, de surveiller la consommation, et de générer des rapports de performance. Bien que ces systèmes offrent des outils de suivi et de planification, ils manquent souvent de flexibilité pour s'adapter rapidement aux différents territoires, aux fluctuations des prix des matières premières et aux variations des besoins nutritionnels spécifiques à chaque filière animale et à chaque espèce. Par ailleurs, ces outils sont hyper-spécialisés et se focalisent sur une échelle très réduite, celle d’un troupeau dans une exploitation agricole ou d’un type d’animaux au sein de ce troupeau. Les modèles de prévision des récoltes et des approvisionnements, utilisant des données historiques et météorologiques pour estimer la disponibilité future des matières premières, sont également utilisés. Des logiciels comme Cropio et Granular fournissent des estimations précieuses, mais ils ne prennent pas en compte les besoins nutritionnels spécifiques des animaux, ni les contraintes économiques, ce qui peut entraîner des incohérences dans la production des ressources par rapport à leurs utilisations. Les formules alimentaires standardisées basées sur des recommandations nutritionnelles générales sont couramment utilisées pour l'alimentation animale. Des entreprises comme Nutreco et Cargill offrent des solutions de formulation alimentaire standardisées. Ces formules sont adaptées à l’alimentation des animaux, mais sont tributaires des approvisionnements des usines de fabrication des aliments, et ne fournissent aucun renseignement sur la dimension territoriale de la consommation de ressources nécessaires. Des dispositifs de suivi comme les capteurs RFID et les systèmes de surveillance vidéo sont utilisés pour surveiller la consommation des animaux en temps réel. Ces solutions fournissent des données précises sur la consommation, mais n'intègrent généralement pas ces données dans un cadre d'optimisation global, ce qui limite leur utilité pour la gestion économique et nutritive des flux de matières premières. Les solutions actuelles présentent plusieurs limites majeures qui entravent l'optimisation efficace des flux de matières premières pour l'alimentation animale. Les systèmes actuels manquent souvent de flexibilité pour ajuster rapidement les rations alimentaires en fonction des fluctuations des prix des matières premières et des besoins nutritionnels spécifiques des animaux. Ils n’ont par ailleurs aucune vocation à répondre à une approche différente de celle de l’exploitation agricole, limitant ainsi le service rendu à un conseil technique en élevage. Beaucoup de solutions actuelles ne prennent pas suffisamment en compte les contraintes économiques locales, telles que les variations territoriales des coûts des matières premières. Cela limite leur capacité à optimiser les coûts tout en répondant aux besoins nutritionnels. Les systèmes de suivi de la consommation et de prévision des récoltes génèrent des données, mais ces données restent souvent fragmentées et ne sont pas intégrées dans un cadre d'optimisation global. Cela limite la capacité des exploitants à prendre des décisions éclairées et optimisées. La mise à jour des bases de données nécessaires pour les systèmes actuels peut être complexe et coûteuse, nécessitant souvent des appels d'offres pour l'acquisition de nouvelles données. Cela ralentit l'adaptation des systèmes aux nouvelles conditions et aux évolutions du marché. Pour illustrer les développements récents dans l'optimisation des flux de matières premières, nous pouvons citer l’article « Harpet , Cyrille & Gully , Emilie. (2015). Ecologie industrielle et territoriale : quels outils d’aide à la décision ? De l’analyse des flux à l’approche intégrée. Déchets, sciences et techniques. N°63 - mars 2013. 10.4267/dechets-sciences-techniques.2580. » qui décrit une approche systémique et intégrée visant à gérer les flux de matières et d'énergies résultant de l'ensemble des activités humaines, qu'il s'agisse de systèmes industriels ou de territoires urbains, ruraux ou industrialisés. Selon cet articule, la recherche systématique de voies et de filières pour l'optimisation et la valorisation des sous-produits et déchets des activités est souvent entravée par la complexité et la diversité des flux et de leurs quantités. Depuis une dizaine d'années, des outils informatiques ont été développés pour inventorier de manière exhaustive les matières résiduelles et, plus généralement, l'ensemble des flux de matières et d'énergies. Ces outils enregistrent ces flux dans des bases de données. Cet article se demande si les nouvelles générations d'outils numériques destinés à l'écologie industrielle et territoriale pourraient faciliter la recherche de synergies entre les organisations (entreprises, industries, services) pour valoriser ces ressources et matières résiduelles. Cet article présente également un panorama des outils existants d'analyse de flux matières-énergies (AFME), en mettant en évidence leurs avantages et leurs limites. Il explore également les possibilités de conception d'outils plus intégrés et performants pour identifier les synergies entre les activités. D’un autre côté, le document US2011010154 décrit un système pour optimiser la production animale en générant une formulation d'alimentation animale basée sur l'utilisation des nutriments reçus par un animal. Le système comprend un moteur de simulation configuré pour générer un ensemble d'exigences animales basées sur les caractéristiques d'un animal et pour générer une entrée de formulation d'alimentation animale basée au moins en partie sur une utilisation projetée des nutriments pour l'animal et l'ensemble d'exigences animales. Le système comprend également un moteur de formulation configuré pour recevoir la formulation d'aliments pour animaux et générer une formulation d'aliments pour animaux optimisée sur la base de la formulation d'aliments pour animaux. Les solutions présentées, en lien avec les flux de matières premières dans l'alimentation animale, présentent des limites significatives en termes de flexibilité, d'intégration des contraintes économiques et de gestion des données. Il est donc essentiel de disposer de nouvelles approches qui permettent une optimisation dynamique et globale, intégrant les contraintes économiques, territoriales et nutritionnelles pour améliorer l'efficacité et la rentabilité de l'alimentation animale. La présente invention vise à pallier tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur exposés ci-avant, en proposant un outil innovant de suivi et d’optimisation des flux de matières premières pour l’alimentation animale. Cet outil permet de collecter, traiter, et optimiser automatiquement des données essentielles liées aux besoins nutritionnels des animaux, à la disponibilité des matières premières, et aux contraintes économiques et territoriales. Un des objectifs de l’invention est de fournir une méthode systématique et efficace pour gérer les flux de matières premières, réduisant ainsi les coûts et améliorant la durabilité économique et environnementale des élevages. À cet effet, la présente invention a pour objet un procédé de suivi et d’optimisation de la distribution de matières premières pour l’alimentation animale, dans des périmètres variés allant d’un ou plusieurs élevages à une échelle territoriale (nationale, supranationale), ledit procédé étant mis en œuvre par ordinateur, via des serveurs de bases de données, et comprenant : une étape de collecte de données d’entrée comprenant des données de disponibilité des matières premières, des données de besoins nutritionnels d’animaux, et des données économiques locales ; une étape de traitement des données collectées, mettant en œuvre une extraction et une vérification automatiques des données pour assurer leur cohérence et leur fiabilité ; une étape d’intégration de données physiologiques des animaux et de recommandations nutritionnelles, basées sur des modèles de nutrition animale ; une étape d’optimisation des flux de matières premières mettant en œuvre un algorithme d’optimisation prenant en compte des contraintes économiques, territoriales et nutritionnelles ; une étape de suivi de la consommation des matières premières par les animaux pour connaitre des tendances de consommation spécifiques à chaque espèce et/ou élevage ; une étape de mise à jour des bases de données, lesdites bases incluant une base de données d’entrée et une base de données de sortie reliées par l’algorithme d’optimisation ; une étape de calcul d’indicateurs de durabilité économique et environnementale à partir des données traitées et optimisées ; et une étape de restitution des résultats avec un accès sécurisé aux informations. En intégrant des modèles de nutrition animale et des recommandations nutritionnelles spécifiques, l’invention permet d’ajuster les rations alimentaires de manière optimale en fonction des besoins réels des animaux et des disponibilités territoriales des matières premières. De plus, l’utilisation d’un algorithme d’optimisation avancé assure une flexibilité et une réactivité accrues face aux variations des prix des matières premières et aux besoins nutritionnels des différentes espèces animales. L’invention offre également un suivi précis de la consommation des matières premières par les animaux, facilitant ainsi la surveillance des tendances de consommation spécifiques à chaque espèce et/ou élevage. Les données sont sécurisées et mises à jour régulièrement dans des bases de données hébergées sur des serveurs cloud, assurant ainsi leur disponibilité et leur intégrité. En outre, le calcul d’indicateurs de durabilité économique et environnementale permet une évaluation continue des impacts des pratiques d’alimentation animale. Enfin, la restitution des résultats, notamment via une plateforme en ligne interactive, permet aux utilisateurs de visualiser les données sous forme de tableaux de bord dynamiques, offrant ainsi un outil puissant pour la prise de décisions éclairées. En somme, cette invention vise à améliorer l’efficacité, la rentabilité et la durabilité de l’alimentation animale grâce à une gestion optimisée et intégrée des flux de matières premières, pour améliorer la production animale et la qualité des élevages. Selon un aspect avantageux de l’invention, l’étape de collecte de données d’entrée comprend également la collecte de données sur les conditions météorologiques et les prévisions de récolte, ces données étant utilisées pour ajuster dynamiquement la disponibilité des matières premières en fonction des variations climatiques et des cycles de production agricoles. Cela permet une planification plus précise et réactive de l’approvisionnement en matières premières pour l’alimentation animale. Selon un aspect avantageux de l’invention, l’étape de traitement des données comprend une phase de réconciliation des données brutes, dans laquelle les données collectées sont vérifiées et ajustées pour assurer leur cohérence et leur fiabilité. Cette phase inclut l'utilisation d'algorithmes de détection d'anomalies et de correction automatique, permettant d'identifier et de rectifier les erreurs ou incohérences dans les données, garantissant ainsi une base de données précise et fiable pour les étapes subséquentes du procédé. Selon un aspect avantageux de l’invention, l’algorithme d’optimisation mis en œuvre dans l’étape d’optimisation est configuré pour minimiser les coûts d’approvisionnement tout en maximisant la satisfaction des besoins nutritionnels spécifiques des animaux et en respectant les contraintes environnementales. Cet algorithme prend en compte les variations des prix des matières premières, les disponibilités territoriales, ainsi que les recommandations nutritionnelles pour chaque espèce animale, afin de générer des solutions d’alimentation optimisées. Selon un aspect avantageux de l’invention, l’étape de suivi de la consommation des matières premières par les animaux utilise des capteurs, notamment RFID, et des systèmes de surveillance pour collecter des données précises en temps réel sur la consommation individuelle de chaque animal. Ces données sont ensuite intégrées dans la base de données pour fournir une image détaillée et actualisée des habitudes de consommation, permettant ainsi d'ajuster les rations alimentaires de manière précise et personnalisée. Selon un aspect avantageux de l’invention, l’étape de mise à jour des bases de données inclut l’utilisation d’un système de gestion des données qui assure la sécurisation et garantit la non-redondance des données. Ce système comprend des mécanismes de sauvegarde régulière, de chiffrement des données, et de réplication sur plusieurs serveurs de cloud. Cela permet de garantir la disponibilité continue et l'intégrité des informations, même en cas de défaillance matérielle ou d'attaque cybernétique. Selon un aspect avantageux de l’invention, l’étape de calcul d’indicateurs de durabilité économique et environnementale inclut le calcul d’indicateurs tels que les émissions de gaz à effet de serre générées par les activités d’élevage, l’utilisation de l’eau pour la production des matières premières, et l’occupation des sols pour les cultures destinées à l’alimentation animale. Ces indicateurs sont calculés à partir des données collectées et optimisées. Cela permet de fournir des métriques quantitatives pour évaluer l'impact environnemental des pratiques d'alimentation. Selon un aspect avantageux de l’invention, l’étape de restitution des résultats se fait via une plateforme en ligne permettant la visualisation des données sous forme de tableaux de bord interactifs, comprenant des graphiques dynamiques, des diagrammes et des cartes géographiques. Ces tableaux de bord permettent aux utilisateurs de visualiser et d'analyser les flux de matières premières, les consommations par espèce animale, et les indicateurs de durabilité, offrant ainsi un outil puissant pour la prise de décisions éclairées. Selon un aspect avantageux de l’invention, l’algorithme d’optimisation est configuré pour prendre en compte les spécifications techniques des matières premières, telles que leur taux de matière sèche, leur valeur nutritionnelle, et leur digestibilité par différentes espèces animales. Cet algorithme ajuste les rations alimentaires en fonction de ces spécifications techniques pour garantir que les besoins nutritionnels des animaux sont satisfaits de manière optimale, tout en minimisant les coûts et les impacts environnementaux. L’invention a également pour objet : un produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par microprocesseur et exécutable par un microprocesseur, comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé tel que décrit ; et un support de stockage lisible par un terminal et non transitoire, stockant un programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions exécutables par un ordinateur ou un processeur pour mettre en œuvre ce procédé. Les concepts fondamentaux de l’invention venant d’être exposés ci-dessus dans leur forme la plus élémentaire, d’autres détails et caractéristiques ressortiront plus clairement à la lecture de la description qui suit et en regard des dessins annexés, donnant à titre d’exemple non limitatif un mode de réalisation d’un procédé de suivi et d’optimisation des flux de matières premières pour l’alimentation animale, conforme aux principes de l’invention. Présentation des dessins Les figures sont données à titre purement illustratif pour une meilleure compréhension de l’invention sans en limiter la portée. Les différents éléments peuvent être représentés de manière schématique et ne sont pas nécessairement à l’échelle. Sur l’ensemble des figures, les éléments identiques ou équivalents portent la même référence numérique. Il est ainsi illustré en : FIG. 1 : un organigramme des principales étapes d’un procédé de suivi et d’optimisation des flux de matières premières pour l’alimentation animale selon l’invention ; FIG. 2 : une architecture globale d’un système d’information et de communication pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; FIG. 3 : un schéma simplifié de flux optimisés de matières premières impliquant différents élevages. Description détaillée de modes de réalisation Il convient de noter que certains éléments techniques bien connus de l’homme du métier sont ici rappelés pour éviter toute insuffisance ou ambiguïté dans la compréhension de la présente invention. Dans le mode de réalisation décrit ci-après, on fait référence à un procédé de suivi et d’optimisation de la distribution de matières premières pour l’alimentation animale, principalement destiné à la gestion éclairée des matières premières dans les élevages et dans les territoires. Cet exemple, non limitatif, est donné pour une meilleure compréhension de l’invention et n’exclut pas l’adaptation du procédé à d’autres applications connexes, nécessitant une gestion améliorée de ressources quelconques. Dans la présente description, et sauf indication contraire, on adopte les définitions suivantes : Un « modèle » désigne un concept abstrait basé sur des données et ayant des paramètres, qui se caractérise par une sortie d’éléments d’intérêt obtenus à partir de données d’entrée. Tous les autres termes techniques et scientifiques utilisés ont les mêmes significations que celles communément admises dans le domaine technique de l’invention. Aussi, on entend par « collecter », « traiter », « intégrer », « calculer », « suivre », « générer » et leurs formes dérivées, ou plus largement par « opération exécutable » au sens de l’invention, une action effectuée par un dispositif ou un processeur sauf si le contexte indique autrement. À cet égard, les opérations se rapportent à des actions et/ou des processus d’un système de traitement de données, par exemple un système informatique en nuage (cloud) ou un dispositif informatique électronique autonome, qui manipule et transforme les données représentées en tant que quantités physiques (électroniques) dans les mémoires du système informatique ou d'autres dispositifs de stockage, de transmission ou d'affichage de l'information. Ces opérations peuvent se baser sur des applications ou des logiciels. La FIG. 1 représente les principales étapes d’un procédé 500 de suivi et d’optimisation de la distribution de matières premières pour l’alimentation animale dans un ou plusieurs élevages, ledit procédé étant mis en œuvre par ordinateur, via des serveurs de bases de données. Le procédé 500 comprend : une étape 510 de collecte de données d’entrée comprenant des données de disponibilité des matières premières, des données de besoins nutritionnels d’animaux, et des données économiques locales ; une étape 520 de traitement des données collectées, mettant en œuvre une extraction et une vérification automatiques des données pour assurer leur cohérence et leur fiabilité ; une étape 530 d’intégration de données physiologiques des animaux et de recommandations nutritionnelles, basées sur des modèles de nutrition animale ; une étape 540 d’optimisation des flux de matières premières mettant en œuvre un algorithme d’optimisation prenant en compte des contraintes économiques, territoriales et nutritionnelles ; une étape 550 de suivi de la consommation des matières premières par les animaux pour connaitre des tendances de consommation spécifiques à chaque espèce animale et/ou élevage ; une étape 560 de mise à jour des bases de données, lesdites bases incluant une base de données d’entrée et une base de données de sortie reliées par l’algorithme d’optimisation ; une étape 570 de calcul d’indicateurs de durabilité économique et environnementale à partir des données traitées et optimisées ; et une étape 580 de restitution des résultats, notamment via une plateforme en ligne, permettant un accès sécurisé aux informations. La première étape 510 du procédé consiste en la collecte de données d’entrée comprenant des données de disponibilité des matières premières, des données de besoins nutritionnels des animaux, et des données économiques locales. Par exemple, les données de disponibilité des matières premières peuvent inclure des informations sur les stocks actuels, les prévisions de récolte basées sur des données météorologiques, et la logistique d'approvisionnement. Ces données sont souvent collectées à partir de sources diverses telles que les bases de données publiques, les rapports des fournisseurs de matières premières, et les systèmes de gestion interne des élevages. Les besoins nutritionnels des animaux sont déterminés en fonction des recommandations nutritionnelles standardisées pour chaque espèce animale et phase de croissance, souvent fournies par des organismes spécialisés comme l'INRAE (Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement) ou des instituts de recherche en nutrition animale. Les données économiques locales englobent les prix des matières premières sur les marchés locaux, les coûts de transport, et les subventions ou taxes applicables. De plus, des données contextuelles telles que les conditions météorologiques et les prévisions de récolte sont intégrées pour ajuster dynamiquement la disponibilité des matières premières en fonction des variations climatiques et des cycles de production agricoles, permettant ainsi une planification plus précise et réactive de l’approvisionnement en matières premières pour l’alimentation animale. L’étape suivante 520 est le traitement des données collectées, mettant en œuvre une extraction et une vérification automatiques des données pour assurer leur cohérence et leur fiabilité. Cette étape utilise des algorithmes de traitement des données pour nettoyer et réconcilier les informations provenant de différentes sources. Par exemple, des techniques de normalisation des données sont appliquées pour unifier les formats et unités de mesure des données collectées. De plus, des algorithmes de détection d'anomalies sont utilisés pour identifier et corriger les erreurs potentielles dans les données, telles que les valeurs aberrantes ou les incohérences logiques. Une fois traitées, les données sont stockées dans une base de données relationnelle centralisée, sécurisée et redondante, assurant leur disponibilité pour les étapes ultérieures du procédé. La réconciliation des données brutes permet d’assurer une correspondance entre les données collectées et les réalités des flux de matières premières, garantissant ainsi une base de données précise et fiable pour les étapes subséquentes. L’étape 530 d’intégration de données physiologiques des animaux et de recommandations nutritionnelles, basées sur des modèles de nutrition animale, est cruciale pour adapter les rations alimentaires aux besoins spécifiques des animaux. Par exemple, les modèles de nutrition animale utilisés peuvent inclure des simulations basées sur l'âge, le poids, la race, et les conditions de santé des animaux, fournissant ainsi des recommandations nutritionnelles précises et personnalisées. Ces modèles prennent en compte les besoins en énergie, en protéines, en vitamines, et en minéraux, et ajustent les rations alimentaires en conséquence. Cela permet de modéliser les flux de matières premières et les besoins nutritionnels des animaux, en tenant compte de la compétitivité différentielle des matières premières en fonction de leur disponibilité et localisation. Ces modèles permettent de simuler et d’optimiser les rations alimentaires en fonction des spécificités de chaque élevage, garantissant ainsi une alimentation équilibrée et adaptée aux besoins des animaux. Ensuite, l’étape 540 d’optimisation des flux de matières premières met en œuvre un algorithme d’optimisation prenant en compte des contraintes économiques, territoriales et nutritionnelles. Cet algorithme est configuré pour minimiser les coûts d’approvisionnement tout en maximisant la satisfaction des besoins nutritionnels des animaux. Il prend en compte les variations des prix des matières premières, les disponibilités territoriales, ainsi que les recommandations nutritionnelles spécifiques à chaque espèce animale. Par exemple, dans un contexte où les prix du soja fluctuent en raison de la saisonnalité, l'algorithme peut ajuster les rations pour inclure plus de tournesol ou de colza, selon leur disponibilité et coût relatifs, tout en assurant un apport nutritionnel équilibré. Des outils comme FICO Xpress (marque déposée) peuvent être utilisés pour cette optimisation, permettant de résoudre des problèmes complexes de programmation linéaire et non linéaire de manière efficace. L’algorithme prend également en compte les spécifications techniques des matières premières, telles que leur taux de matière sèche, leur valeur nutritionnelle, et leur digestibilité par différentes espèces animales, ajustant ainsi les rations alimentaires en fonction de ces paramètres techniques pour garantir que les besoins nutritionnels des animaux sont satisfaits de manière optimale. L’étape 550 de suivi de la consommation des matières premières par les animaux consiste à comprendre et ajuster les tendances de consommation spécifiques à chaque espèce et/ou élevage. Ce suivi peut utiliser des capteurs RFID, des systèmes de surveillance vidéo ou tous capteurs adaptés pour collecter des données précises en temps réel sur la consommation individuelle de chaque animal. Ces données sont ensuite intégrées dans la base de données centrale, fournissant une image détaillée et actualisée des habitudes de consommation. Par exemple, si un capteur détecte qu'un groupe particulier de vaches consomme plus de maïs que prévu, les rations peuvent être ajustées en conséquence pour éviter les carences nutritionnelles ou les excès. Les données de consommation sont ensuite utilisées pour ajuster les rations alimentaires de manière précise et personnalisée, garantissant ainsi une alimentation optimale pour chaque animal. L’étape 560 de mise à jour des bases de données inclut l’utilisation d’un système de gestion des données assurant la sécurisation et la redondance des données. Les données sont régulièrement sauvegardées et chiffrées, avec des copies répliquées sur plusieurs serveurs de cloud pour garantir la disponibilité continue et l'intégrité des informations, même en cas de défaillance matérielle ou d'attaque cybernétique. Des procédures de sauvegarde automatisées et des tests réguliers de récupération des données sont mis en place pour s'assurer que les informations peuvent être restaurées rapidement et intégralement en cas de besoin. Le système de gestion des données inclut également des mécanismes de sécurisation tels que l’authentification à plusieurs facteurs et le contrôle des accès, garantissant que seules les personnes autorisées peuvent accéder ou modifier les données, assurant ainsi la confidentialité et la sécurité des informations sensibles. L’étape 570 de calcul d’indicateurs de durabilité économique et environnementale consiste à évaluer les performances des pratiques d’alimentation animale. Les indicateurs produits incluent les émissions de gaz à effet de serre générées par les activités d’élevage, l’utilisation de l’eau pour la production des matières premières, et l’occupation des sols pour les cultures destinées à l’alimentation animale. Par exemple, des calculs d'empreinte carbone peuvent être effectués pour chaque lot de matières premières utilisé, permettant de quantifier l'impact environnemental des choix alimentaires. De même, des analyses de cycle de vie (ACV) peuvent être intégrées pour évaluer les impacts environnementaux tout au long de la chaîne de production et de distribution des matières premières. Ces indicateurs permettent d’identifier les pratiques les plus durables et d’ajuster les stratégies d’approvisionnement pour minimiser l’impact environnemental tout en maximisant les bénéfices économiques et nutritionnels. Enfin, l’étape 580 de restitution des résultats peut se faire via une plateforme en ligne ou via l’émission d’un simple fichier XLS, et permet aux utilisateurs de visualiser les données sous forme de tableaux de bord interactifs. Ces tableaux de bord incluent des graphiques dynamiques, des diagrammes et des cartes géographiques, offrant une visualisation claire et intuitive des flux de matières premières, des consommations par espèce animale, et des indicateurs de durabilité. Par exemple, un éleveur peut utiliser cette plateforme pour comparer les performances nutritionnelles et économiques de différentes formulations alimentaires, ou pour identifier les opportunités d'amélioration en termes de durabilité environnementale. La gestion des droits d'accès garantit que seules les personnes autorisées peuvent visualiser ou modifier les données, assurant ainsi la confidentialité et la sécurité des informations sensibles. Les utilisateurs peuvent également configurer des alertes personnalisées et des rapports automatiques pour recevoir des mises à jour régulières sur les performances des flux de matières premières et les indicateurs de durabilité, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées et proactives. La présente invention propose ainsi un procédé intégré et automatisé pour optimiser la gestion des flux de matières premières dans l'alimentation animale, afin d’améliorer la production animale et les élevages, en utilisant des algorithmes avancés et des modèles de nutrition sophistiqués qui n’ont jamais été exploités ainsi dans l’art antérieur. Ce procédé est mis en œuvre grâce à un système d’information constitué de bases de données et d’une plateforme de traitement basée sur des algorithmes d’optimisation et déployée sur le cloud. La FIG. 2 illustre l'architecture d’un tel système de suivi et d'optimisation de la distribution de matières premières pour l'alimentation animale. Cette architecture repose sur l'interconnexion de différentes bases de données, modules de traitement et interfaces utilisateur, déployés sur une infrastructure de cloud computing. Une base de données d'entrée 110 reçoit et stocke les données collectées lors de l'étape 510 de collecte de données d’entrée. Ces données incluent des informations sur la disponibilité des matières premières, les besoins nutritionnels des animaux, les coûts des matières premières, et les spécificités territoriales. La base de données d'entrée 110 est reliée à un module central déployé sur un serveur cloud 200, où réside l'algorithme d'optimisation. L'algorithme d'optimisation, déployé sur le cloud 200, comprend plusieurs sous-modules de calcul, dont l'extraction, le traitement et la prédiction. Ces sous-modules sont responsables de l'analyse et de la transformation des données brutes en informations exploitables. L'extraction des données permet de récupérer les informations pertinentes stockées dans la base de données d'entrée 110. Le traitement des données consiste à vérifier et normaliser les données pour assurer leur cohérence et leur fiabilité. La prédiction utilise des modèles de nutrition animale et optionnellement des algorithmes d’apprentissage automatique pour anticiper les besoins futurs et ajuster les rations alimentaires en conséquence. Le module d'exécution de l'algorithme d'optimisation applique les calculs nécessaires pour déterminer les rations alimentaires optimales, prenant en compte les contraintes économiques, territoriales et nutritionnelles. Les résultats de ces calculs sont ensuite stockés dans une base de données de sortie 120. Cette base de données regroupe les données sur les rations alimentaires optimisées, prêtes à être mises en œuvre dans les élevages. Les résultats de l'optimisation sont restitués via une variété de terminaux utilisateur 300, incluant des interfaces web, des applications mobiles, et des feuilles de calcul Excel (XLS). Ces terminaux permettent aux utilisateurs d'accéder aux données optimisées de manière sécurisée, facilitant la visualisation des résultats et la prise de décision. La FIG. 3 illustre des exemples schématiques de flux de matières premières optimisés sur un territoire, notamment national, mettant en évidence comment l’optimisation se fait en fonction de la proximité des fournisseurs, des besoins en termes de volumes et des spécificités régionales. La carte de la France est divisée en plusieurs zones représentant les cultures de matières premières brutes, les usines de production et les élevages. Les cultures de matières premières brutes, indiquées par C1, C2, C3, et C4, représentent des zones où sont cultivées diverses matières premières telles que le blé, le maïs, le soja et d'autres céréales. Les usines de production, représentées par U1, U2, U3 et U4, transforment ces matières premières brutes, que ce soit en aliments prêts à la consommation pour les animaux ou en différents produits utilisables dans l’alimentation humaine, l’industrie et l’alimentation des animaux. Par exemple, ces usines peuvent produire des tourteaux de soja, des granulés de blé, etc. Les élevages, représentés par E1, E2, E3 et E4, sont les lieux où les animaux consomment ces matières premières transformées. Par exemple, E1 pourrait être un élevage de bovins, E2 un élevage de porcs et E3 un élevage de moutons. Les flux de matières premières entre ces points sont représentés de deux manières distinctes. Les flèches pleines indiquent des flux optimisés de matières premières, favorisant la proximité pour minimiser les coûts de transport et maximiser l'efficacité logistique. Les flèches en pointillés indiquent des flux non optimisés, où les matières premières doivent parcourir de plus longues distances, entraînant des coûts supplémentaires et des inefficacités potentielles. Les flux non optimisés peuvent résulter de plusieurs facteurs tels que la disponibilité saisonnière limitée des matières premières dans une région spécifique, les contraintes de capacité de production des usines locales ou des besoins nutritionnels spécifiques qui ne peuvent être entièrement satisfaits par les matières premières disponibles localement. Le procédé d’optimisation économique utilise plusieurs critères pour favoriser les flux optimisés. Tout d'abord, la proximité géographique est favorisée : les matières premières sont préférentiellement acheminées vers les usines et élevages les plus proches pour minimiser les coûts de transport. Par exemple, une culture de maïs à C1 sera prioritairement envoyée à l'usine U1 et aux élevages E1, qui sont géographiquement proches. Le système évalue également les besoins nutritionnels spécifiques de chaque élevage en termes de volumes de matières premières nécessaires. Par exemple, si l’élevage E2 a besoin de grandes quantités de tourteaux de soja, l’algorithme s'assurera que l'usine U2, proche de l’élevage, est approvisionnée de manière optimale pour répondre à cette demande. L’algorithme prend également en compte les spécificités territoriales, telles que la disponibilité saisonnière des cultures, les conditions climatiques et les politiques agricoles locales. Par exemple, les cultures dans C3 seront planifiées en fonction des meilleures périodes de récolte et des conditions locales favorables. Par exemple, le système peut déterminer quelle structure, dans quelle région, captera quelle matière première de façon prioritaire. Dans le cas où plusieurs élevages nécessitent la même matière première, l’algorithme décide de la répartition optimale en termes de volumes et de séquence. Les flux non optimisés, représentés par des flèches en pointillés, montrent des scénarios où les matières premières doivent parcourir de plus longues distances pour atteindre les usines ou les élevages. Ces flux ne sont pas optimisés en raison de diverses contraintes. Par exemple, si une région spécifique connaît une mauvaise récolte de maïs, les élevages de cette région devront importer du maïs d'une région plus éloignée, entraînant des coûts de transport plus élevés et des délais supplémentaires. L’optimisation des flux est donc réalisée en prenant en compte non seulement les coûts et les distances, mais aussi les capacités de production des usines et les besoins spécifiques des élevages, garantissant ainsi une utilisation efficiente des ressources disponibles tout en minimisant les pertes et les inefficacités. Les exemples et variantes décrits montrent comment ce procédé peut être adapté à diverses conditions et contraintes, assurant une efficacité maximale, une rentabilité accrue, et une durabilité améliorée des pratiques d'élevage. Ce procédé répond ainsi aux défis actuels de l'industrie de l'alimentation animale, offrant des solutions innovantes pour améliorer la gestion des ressources et réduire les impacts environnementaux. Grâce à une collecte de données exhaustive, un traitement rigoureux, une optimisation intelligente, et une visualisation intuitive des résultats, cette invention permet aux éleveurs et aux gestionnaires de prendre des décisions éclairées, proactives et durables, transformant ainsi la manière dont les matières premières sont gérées et utilisées dans l’alimentation animale. Procédé (500) de suivi et d’optimisation de la distribution de matières premières (MP) pour l’alimentation animale dans un ou plusieurs élevages (E1, E2, E3, E4), ledit procédé étant mis en œuvre par ordinateur, via des serveurs de bases de données (110, 120), et comprenant : une étape (510) de collecte de données d’entrée comprenant des données de disponibilité des matières premières, des données de besoins nutritionnels d’animaux, et des données économiques locales ; une étape (520) de traitement des données collectées, mettant en œuvre une extraction et une vérification automatiques des données pour assurer leur cohérence et leur fiabilité ; une étape (530) d’intégration de données physiologiques des animaux et de recommandations nutritionnelles, basées sur des modèles de nutrition animale ; une étape (540) d’optimisation des flux de matières premières mettant en œuvre un algorithme d’optimisation prenant en compte des contraintes économiques, territoriales et nutritionnelles ; une étape (550) de suivi de la consommation des matières premières par les animaux pour connaitre des tendances de consommation spécifiques à chaque espèce et/ou élevage ; une étape (560) de mise à jour des bases de données, lesdites bases incluant une base de données d’entrée (110) et une base de données de sortie (120) reliées par l’algorithme d’optimisation ; une étape (570) de calcul d’indicateurs de durabilité économique et environnementale à partir des données traitées et optimisées ; et une étape (580) de restitution des résultats avec un accès sécurisé aux informations. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape (510) de collecte de données d’entrée comprend également la collecte de données sur les conditions météorologiques et les prévisions de récolte, ces données étant utilisées pour ajuster dynamiquement la disponibilité des matières premières en fonction des variations climatiques et des cycles de production agricoles. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (520) de traitement des données comprend une phase de réconciliation des données brutes, dans laquelle les données collectées sont vérifiées et ajustées pour assurer leur cohérence et leur fiabilité. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme d’optimisation mis en œuvre dans l’étape (540) est configuré pour minimiser les coûts d’approvisionnement tout en maximisant la satisfaction des besoins nutritionnels spécifiques des animaux et en respectant les contraintes environnementales. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (550) de suivi de la consommation des matières premières par les animaux utilise des capteurs et des systèmes de surveillance pour collecter des données précises en temps réel sur la consommation individuelle de chaque animal, lesdites données étant ensuite intégrées dans la base de données pour fournir une image détaillée et actualisée des habitudes de consommation, permettant ainsi à l’algorithme d'ajuster les rations alimentaires de manière précise et personnalisée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (560) de mise à jour des bases de données inclut l’utilisation d’un système de gestion des données qui assure la sécurisation et la redondance des données, ledit système comprenant des mécanismes de sauvegarde régulière, de chiffrement des données, et de réplication sur plusieurs serveurs de cloud. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (570) de calcul d’indicateurs de durabilité économique et environnementale inclut le calcul d’indicateurs d’émissions de gaz à effet de serre générées par les activités d’élevage, d’utilisation de l’eau pour la production des matières premières, et d’occupation des sols pour les cultures destinées à l’alimentation animale. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme d’optimisation est configuré pour prendre en compte des spécifications techniques des matières premières, incluant leur taux de matière sèche, leur valeur nutritionnelle, et leur digestibilité par différentes espèces animales, ledit algorithme ajustant les rations alimentaires en fonction de ces spécifications techniques. Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par microprocesseur et exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé (500) selon l’une des revendications précédentes. Médium de stockage lisible par un terminal et non transitoire, stockant un programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions exécutables par un ordinateur ou un processeur pour mettre en œuvre un procédé (500) selon l’une des revendications 1 à 8.