Le Vietnam est le deuxième exportateur mondial de café et contribue à plus de la moitié de l’approvisionnement mondial en Robusta. La production de café au cours de la campagne 2022/23 devrait atteindre 29,75 millions de sacs, dont plus de 95 % de Robusta. Toutefois, les prix des produits agricoles en général et ceux des grains de café en particulier sont souvent instables et peuvent fluctuer fortement pendant les périodes de récoltes abondantes, ce qui affecte considérablement les revenus des agriculteurs et cause des dommages à l’économie.

Un groupe d'étudiants de dernière année en technologie de l'information, Faculté des sciences, de l'ingénierie et de la technologie, dont Nguyen Hai Minh Trang, Doan Chanh Thong, Le Ngoc Nguyen Thuan, Nguyen Phuong Nam et Lam Tin Dieu, ainsi que leurs instructeurs, ont formé et évalué six modèles d'apprentissage automatique (ML) pour prédire les prix du café. Le modèle peut aider les agriculteurs vietnamiens à prendre des décisions et une planification appropriées en matière de cultures, à optimiser les profits et à minimiser les pertes.

Nguyen Hai Minh Trang, membre de la recherche, a déclaré que l'équipe a développé six modèles ML, à savoir LSTM, GRU, ARIMA, SARIMA, SVM et RF, basés sur l'historique des prix du café, de l'essence, de la température et des précipitations, pour prédire les prix du café Robusta dans la province de Lam Dong. Il a été constaté que le modèle RF, qui utilise l’ensemble des données, est le plus efficace.

La raison est que RF peut intégrer des ensembles de données plus riches et gérer des relations non linéaires. De plus, le prix du carburant s’est avéré être un facteur prédictif significatif et a surpassé toutes les autres caractéristiques testées combinées.

Selon l’équipe de recherche, le modèle a le potentiel d’être encore amélioré en étudiant et en ajoutant l’impact des rendements des cultures, des tendances du marché et des événements géopolitiques sur les prix agricoles.

Les résultats de la recherche ont été présentés lors de la 8e conférence internationale IEEE/ACIS sur le Big Data, le Cloud Computing et les techniques de science des données (BCD 2023) - avec des chercheurs, des scientifiques, des ingénieurs et des experts, qui s'est tenue en décembre à Ho Chi Minh-Ville. Ici, les experts ont donné des suggestions pour améliorer la précision et l’applicabilité des prédictions du modèle. « Nous prévoyons d’approfondir les techniques de pointe et les méthodes émergentes dans le domaine pour renforcer davantage les résultats de recherche obtenus par l’équipe », a déclaré Thong.

Hai Minh