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projects/impact_engrais.html

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+title: Impact des engrais sur la production et l'environnement
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+<h1>Impact des engrais sur la production et l'environnement</h1>
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+Ce projet fictif vise à analyser l'impact des différents types d'engrais sur les rendements agricoles, les émissions de CO₂, et la consommation d'eau. 
+En appliquant une approche data-driven, ce projet propose des recommandations optimisées pour améliorer les pratiques agricoles tout en respectant l'environnement.
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+<h2>A. Objectifs</h2>
+<ol>
+  <li><strong>Améliorer la production agricole :</strong> Identifier les types d'engrais et dosages optimaux pour maximiser les rendements.</li>
+  <li><strong>Réduire l'impact environnemental :</strong> Minimiser les émissions de CO₂ liées à la production et à l’utilisation des engrais, ainsi que la consommation d’eau.</li>
+  <li><strong>Recommander des solutions durables :</strong> Proposer des ajustements aux pratiques agricoles basés sur les résultats de l’analyse.</li>
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+<h2>B. Données disponibles</h2>
+<ul>
+  <li><strong>Rendements agricoles (kg/ha) :</strong> Type de culture (blé, maïs, soja, etc.) et rendement obtenu avec différents types d'engrais (organique, azoté, phosphoré, mixte).</li>
+  <li><strong>Données environnementales :</strong> Émissions de CO₂ par kg d'engrais utilisé, consommation d'eau pour produire et appliquer l'engrais.</li>
+  <li><strong>Conditions climatiques :</strong> Température moyenne, précipitations, type de sol (argileux, sablonneux, limoneux).</li>
+  <li><strong>Coûts associés :</strong> Coût par kg d’engrais, coût de l’eau utilisée pour l’irrigation.</li>
+</ul>
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+<h2>C. Méthodologie</h2>
+<ol>
+  <li><strong>Préparation des données :</strong> Nettoyage des données (suppression des valeurs manquantes, gestion des anomalies), normalisation des unités (rendement en kg/ha, émissions en kg CO₂/ha, consommation d'eau en m³/ha).</li>
+  <li><strong>Analyse exploratoire :</strong> Étude des corrélations entre les types d'engrais et les rendements, et comparaison des impacts environnementaux des différents engrais.</li>
+  <li><strong>Modélisation prédictive :</strong>
+    <ul>
+      <li>Utilisation d’un modèle de régression pour prédire les rendements en fonction des types d'engrais, des conditions climatiques et des types de sol.</li>
+      <li>Optimisation grâce à un algorithme pour trouver le meilleur compromis entre rendement élevé et faible impact environnemental.</li>
+    </ul>
+  </li>
+  <li><strong>Visualisation :</strong> Création de graphiques interactifs pour représenter les rendements par type d’engrais, les émissions de CO₂ et la consommation d'eau par hectare.</li>
+</ol>
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+<h2>D. Livrables</h2>
+<ul>
+  <li><strong>Rapport synthétique :</strong> Tableau des recommandations par type de culture et région.</li>
+  <li><strong>Dashboard interactif :</strong> Visualisation des impacts des différents types d’engrais sur le rendement et l’environnement.</li>
+  <li><strong>Guide de bonnes pratiques :</strong> Stratégies de fertilisation pour différentes conditions agricoles.</li>
+</ul>
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+<h2>E. Impact sur l’entreprise</h2>
+<ul>
+  <li>Optimisation des rendements agricoles, augmentant la satisfaction des clients.</li>
+  <li>Renforcement de l’image de marque de l'entreprise comme leader en agriculture durable.</li>
+  <li>Réduction des coûts environnementaux pour les clients grâce à une approche data-driven.</li>
+</ul>
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+<h2>Application Streamlit</h2>
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+Vous pouvez accéder à l'application interactive développée pour ce projet via le lien suivant : 
+<a href="https://projetfictifimpactsengrais-fhxsiguck9svwplqr8n8wy.streamlit.app" target="_blank">Application Streamlit</a>.
+Cette application vous permet d’explorer les données, les résultats et les recommandations de manière dynamique.
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+<h2>Conclusion</h2>
+<p>
+Ce projet montre comment une approche analytique et scientifique peut guider les décisions agricoles. 
+Les recommandations proposées offrent une solution pratique pour équilibrer les objectifs de production et de durabilité. 
+Avec des données réelles, cette méthode peut être étendue à différents contextes agricoles pour maximiser l'efficacité tout en réduisant l'empreinte environnementale.
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