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Des chercheurs travaillant sur l'étude de cas

Des chercheurs travaillant sur l'étude de cas (Crédit : Université de Cordoue)

Ruches : un système de surveillance prédit à distance les périodes de floraison

par La rédaction
5 décembre 2025
en Intelligence artificielle, Technologie

Un système de surveillance conçu par l’Université de Cordoue détermine avec une grande précision les stades de floraison de chaque ruche, en exploitant les données sur le comportement des abeilles

L’apiculture existe depuis des millénaires, comme en témoigne une peinture de la Cueva de la Araña (Valence), vieille de plus de 8 000 ans, représentant une figure humaine recueillant du miel dans une cavité rocheuse, avec des abeilles volant autour. Cette relation entre l’homme et l’abeille est essentielle non seulement pour obtenir du miel, du pollen et de la cire, mais aussi pour préserver l’abeille mellifère (Apis mellifera L.), responsable de la pollinisation de milliers de cultures.

Le succès des ruches et de l’apiculture dépend des périodes de floraison, qui sont irrégulières car elles dépendent fortement de la saison, des précipitations et des températures. Réduire l’incertitude et connaître la durée précise des périodes de floraison était l’objectif d’une équipe du Département d’électronique et d’informatique et du Département de zoologie de l’Université de Cordoue, qui travaille depuis des années sur des systèmes de surveillance des ruches fournissant aux apiculteurs des données précises en temps réel.

Le système conçu leur permet de déterminer le moment exact de la floraison pour chaque ruche, du début de la journée jusqu’à sa fin, grâce à un capteur de poids. « En observant comment le poids de la ruche varie tout au long de la journée, et en analysant la courbe résultant des mesures de poids toutes les 5 minutes, nous obtenons des informations sur le stade de floraison actuel« , a expliqué Andrés Gersnoviez, auteur principal de l’étude.

Contrairement à ce que l’on pourrait penser, ce n’est pas seulement le gain de poids des abeilles, chargées de nectar, qui révèle le moment de la floraison, mais aussi le moment où les abeilles commencent à sortir pour butiner, le nombre d’abeilles qui quittent et entrent dans les ruches, et le temps qu’elles passent à l’extérieur, entre autres choses. « Si vous savez quand se produit le poids minimum de la ruche, c’est-à-dire quand elles sortent chercher de la nourriture, et quand le maximum se produit, vous savez qu’elles sont déjà revenues. En plus de cela, savoir si ce minimum et/ou maximum ont une forme de pic ou de vallée, ainsi que la différence de poids du début à la fin de la journée, tout cela nous indique combien de temps elles ont mis à revenir, et le succès qu’elles ont eu dans leurs recherches, ce qui nous permet d’identifier la phase de floraison« , a précisé le chercheur.

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Avec les données obtenues des capteurs de la ruche, l’équipe a conçu un classificateur utilisant des algorithmes d’intelligence artificielle avec des facteurs qui décrivent la courbe de poids et relient ces données à la floraison. Une fois leur objectif atteint, ils sont allés plus loin. « Nous avons vu que, pendant la période de floraison, nous pouvions distinguer un stade précoce d’un stade final« , a indiqué Gersnoviez. Ainsi, on obtient un système capable non seulement de déterminer si la floraison est imminente, en cours ou terminée, mais aussi de distinguer un stade initial d’un stade final de floraison.

Une technologie pour faciliter l’apiculture

Les apiculteurs travaillent généralement avec plusieurs ruchers comptant 40 ou 50 ruches. Ces ruchers sont distants de plusieurs kilomètres, parfois de centaines, donc connaître les moments exacts de floraison sans avoir à les visiter fait gagner du temps aux apiculteurs et leur permet d’exercer cette activité ancestrale plus efficacement.

Selon José Manuel Flores, un chercheur ayant participé aux travaux du côté de la zoologie, cela aide à optimiser les récoltes.

« Le système vous indique que la floraison va se terminer dans quelques jours. Cela permet aux apiculteurs de planifier où se rendre pour récolter le miel. Si vous arrivez trop tôt et que la floraison n’est pas terminée, vous perdez la partie de la récolte que la ruche peut encore générer. À l’inverse, si vous arrivez tard et que la floraison s’est terminée plusieurs jours auparavant, les abeilles se nourrissent déjà de ce miel, et une partie de la récolte est également perdue ».

C’est particulièrement utile pour ceux qui produisent du miel monofloral (d’une seule variété, comme le miel d’oranger, de châtaignier, d’eucalyptus ou d’avocat, parmi tant d’autres), car s’il n’est pas récolté une fois la floraison terminée, les abeilles peuvent prendre du nectar d’autres floraisons de cultures plus éloignées, auquel cas le miel n’est plus monofloral et perd de la valeur ajoutée.

Le système de surveillance créé grâce à la collaboration de ces équipes fournit beaucoup plus d’informations. Grâce à ces capteurs — qui mesurent le poids, l’humidité et la température des ruches toutes les 5 minutes, et qui peuvent être consultés à distance via un ordinateur — les apiculteurs peuvent également suivre les changements qui se produisent et vérifier s’il y a des problèmes de santé, des prédateurs à proximité ou toute sorte d’interférence, sans avoir à se rendre physiquement au rucher.

Article : Determination of flowering stage based on artificial intelligence and the daily weight of bee hives. – Journal : Computers and Electronics in Agriculture – Méthode : Experimental study – Sujet : Animals – DOI : 10.1016/j.compag.2025.110508

Source : Cordoue U.

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Tags: apiculturefloraisonintelligence artificiellesurveillance
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A monitoring system devised by the University of Cordoba ascertains the flowering stages of each hive, with high precision, exploiting data on bees' behavior

Beekeeping has existed for millennia, as evidenced by a painting in the Cueva de la Araña (Valencia), more than 8,000 years old, depicting a human figure collecting honey from a hole in a rock, with bees hovering around. This relationship between humans and bees is essential not only to obtain honey, pollen and wax, but also to conserve the honeybee (Apis mellifera L.), responsible for the pollination of thousands of crops.

The success of hives and beekeeping depends on flowering periods, which are irregular because they depend greatly on the season, rainfall, and temperatures. Reducing uncertainty and knowing the precise duration of flowering periods was the goal of a team from the Department of Electronics and Computer Engineering and the Department of Zoology at the University of Cordoba, which has been working for years on hive monitoring systems providing beekeepers with accurate data in real time.

The system designed allows them to ascertain the exact flowering time for each hive, from the beginning of the day until it ends, thanks to a weight sensor. “By observing how the weight of the hive varies throughout the day, and analyzing the curve that results from the weight measurements every 5 minutes, we obtain information about the current flowering stage,” explained Andrés Gersnoviez, lead author of the work.

Contrary to what one might think, it is not only the weight gain of the bees, loaded with nectar, that reveals the moment of flowering, but also when the bees begin to leave to forage (collect), the number of bees that leave and enter the hives, and how much time they spend outside them, among other things. "If you know when the hive's minimum weight occurs, which is when they go out to look for food, and when the maximum occurs, you know that they have already returned. In addition to this, knowing if that minimum and/or maximum have a peak or valley shape, as well as the difference in weight from the beginning of the day until it ends, all together tells us how long it has taken them to return, and the success they have had in their searches, which allows us to pinpoint the flowering phase," the researcher explained.

With the data obtained from the hive sensors, the team designed a classifier using Artificial Intelligence algorithms with factors that describe the weight curve and relate that data to flowering. Once they hade met their objective, they went further. “We saw that, within the flowering period, we could distinguish between an earlier stage and an end one,” Gersnoviez said. In this way, a system is obtained that is capable not only of determining whether flowering is impending, occurring, or finished, but also of distinguishing between an initial and a final flowering stage.

Technology to facilitate beekeeping

Beekeepers usually work with several apiaries featuring 40 or 50 hives. These apiaries are miles apart, sometimes hundreds, so knowing exact flowering times without having to visit them saves beekeepers time and allows them to carry out this age-old activity more efficiently. According to José Manuel Flores, a researcher who has participated in the work on the Zoology side, this helps to enhance harvests. “The system tells you that the flowering will end in a few days. This allows beekeepers to plan where to go to in order to collect the honey. If you arrive too early and the flowering hasn’t finished, you’re losing the part of the harvest that the hive can still generate. Conversely, if you arrive late and the flowering finished days before, the bees are already feeding on that honey, and part of the harvest is also lost.” It is especially useful for those who produce monofloral honey (of a single variety, such as orange blossom, chestnut, eucalyptus, or avocado, among many others), since, if it is not collected once the flowering is finished, the bees can take nectar from other flowerings of more distant crops, in which case the honey is no longer monofloral, and loses added value.

The monitoring system created through these teams' collaboration provides much more information. Thanks to these sensors — which measure hives’ weight humidity and temperature data every 5 minutes, and that can be consulted remotely via a computer — beekeepers can also track the changes that occur and verify whether there are any health problems, predators nearby, or any kind of interference, without having to actually visit the apiary.

Journal

Computers and Electronics in Agriculture

DOI

10.1016/j.compag.2025.110508

Method of Research

Experimental study

Subject of Research

Animals

Article Title

Determination of flowering stage based on artificial intelligence and the daily weight of bee hives.

Article Publication Date

26-Sep-2025

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