Dans cet article, nous aborderons les points suivants :
1. Points clés à prendre en compte
Quel est l'objectif de l'attribution de Farmer IDs uniques ?
Un Farmer ID ou Producer ID est un code généralement généré par l'opérateur (par exemple un négociant) ou par l'aggregator (par exemple une coopérative). Il ne s'agit pas d'un numéro d'identification national (numéro de service du citoyen) ni d'un identifiant national de traçabilité (qui peut être attribué par une plateforme nationale de traçabilité).
Le Farmer ID permet de relier de manière cohérente et fiable les volumes physiques à chaque producteur et à chaque farm plot. Le Farmer ID permet également de faire le lien entre le nom du producteur, le farm plot et l'aggregator, ce qui aide à identifier les erreurs d'attribution d'exploitations et d'autres problèmes de données de traçabilité.
Qu'est-ce qu'un aggregator de producteurs et comment doit-il être structuré ?
Un aggregator de producteurs est un terme général désignant l'un des premiers points où la production de différents producteurs est collectée et enregistrée. La nature d'un aggregator de producteurs varie selon la commodité et le pays (ou la région).
Parmi les exemples d'aggregators de producteurs figurent : les coopératives, les sociétés d'achat agréées, les stations d'achat de district et les stations de lavage. D'autres exemples sont fournis à la fin de ce document.
Nous vous conseillons d'organiser votre dataset par aggregator pour plusieurs raisons :
Nous utilisons les données des aggregators de producteurs pour exécuter des tests spécifiques qui fournissent des informations supplémentaires.
Nous les utilisons également pour ventiler les scores par aggregator afin de fournir des informations sur les aggregators.
Le dataset au niveau de l'exploitation doit inclure, pour chaque enregistrement de farm plot, une référence au nom/à l'ID de l'aggregator et à la localisation de l'aggregator.
Quel est l'intérêt d'inclure les noms des producteurs ?
Les noms des producteurs ne sont pas exigés par l'EUDR ; il n'est donc pas obligatoire de les inclure. Nous recommandons toutefois de les inclure, car ils peuvent être utiles pour identifier des problèmes de qualité des données.
L'inclusion des noms des producteurs permet de s'assurer que des données réelles sont obtenues, c'est-à-dire qu'un producteur réel est associé à une parcelle réelle. Le champ Farmer Name est surtout utile dans nos tests croisés entre datasets, où nous comparons les données des clients aux farm plots de notre data lake et/ou aux parcelles des bases de données cadastrales nationales.
En incluant le nom du producteur, nous pouvons mieux déterminer si ces chevauchements entre datasets constituent des conflits ou peuvent s'expliquer par d'autres facteurs.
2. Exigences pour les datasets au niveau de l'exploitation
Le fichier de données doit être structuré selon le tableau ci-dessous, les champs d'attributs étant inclus dans le fichier de données géospatiales sous forme de colonnes d'attributs.
Organisation des fichiers
Fournissez les données sous forme de fichiers distincts pour chaque pays d'origine et chaque commodité.
Structurez les fichiers de manière cohérente et utilisez des noms de fichiers clairs.
Les données géospatiales et les données d'attributs doivent être fusionnées dans un seul fichier.
Si nécessaire, le dataset peut comporter plusieurs fichiers (par exemple pour différents districts, types de géométrie ou aggregators), à condition que les données géospatiales (polygons, geopoints) et les attributs (plot ID, farmer ID, nom du producteur, etc.) figurent ensemble dans un même fichier.
Conseil : évitez d'envoyer des fichiers individuels pour chaque producteur ou chaque farm plot.
Exigences relatives aux données géospatiales
Il n'est pas nécessaire d'appliquer une projection géospatiale (également appelée Coordinate Reference System, CRS). Le WGS84 par défaut est suffisant.
Formats de fichier possibles : GEOJSON (de préférence), Shapefile (SHP), KML ou XLSX (déconseillé pour les polygons).
Conseil : nous acceptons les datasets avec des types de géométrie mixtes, y compris un mélange de geopoints et de polygons. Évitez toutefois de partager à la fois un geopoint et un polygon pour le même farm plot.
Exigences relatives aux données d'attributs
Assurez-vous que les données d'attributs de tous les enregistrements de farm plots (geopoints et/ou polygons) contiennent les champs obligatoires demandés dans le tableau de spécification des données.
Utilisez des libellés d'attributs clairs, tirés du tableau Exigences relatives au contenu du dataset.
Conseil : évitez de fusionner des informations de champs différents dans une seule colonne. Séparez les informations d'attributs de chaque champ et saisissez-les avec le bon type et sous le bon en-tête.
Qualité des données et envoi
Avant d'envoyer les données, assurez-vous que les fichiers géospatiaux ne contiennent ni erreurs ni corruption. Pour le vérifier, il suffit d'ouvrir les données dans le logiciel de votre choix, par exemple un SIG, pour confirmer qu'elles fonctionnent correctement.
Partagez la dernière version des données contenant tous les enregistrements d'exploitations afin d'appliquer les tests.
Conseil : évitez de partager plusieurs versions susceptibles de créer des doublons d'informations.
Exigences relatives au contenu du dataset
2 L'estimation de la taille du farm plot fait référence à la surface où la culture est pratiquée. Elle n'inclut pas nécessairement la totalité des terres détenues par le producteur.
3. Spécification des aggregators
Pour le cacao, les aggregators typiques sont :
la coopérative (coop), souvent en Côte d’Ivoire, au Cameroun, en Équateur
le traitant, souvent en Côte d’Ivoire
le district d'une licensed buying company, souvent au Ghana
le licensed buying agent, souvent au Nigeria
le collecteur local, souvent en Indonésie
Pour le café, les aggregators typiques sont :
l'intermédiaire
la station d'achat
la station de dépulpage
la station de fermentation, de lavage, de séchage, de nettoyage et/ou de tri
Exemple de chaîne d'approvisionnement du cacao en Côte d’Ivoire. Dans ce cas, l'aggregator n'est pas défini comme le premier point d'agrégation et d'enregistrement (sections de coopérative), mais à la deuxième étape (entrepôt de la coopérative).
4. Exemple de modèle de dataset Excel
