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# Nettoyer et étalonner les données de rendement

Apprenez à garantir un nettoyage et un étalonnage statistiquement solides de vos jeux de données de rendement en utilisant un LLM avec GeoPard MCP.

Dans ce cas d’usage, nous travaillons avec des jeux de données de rendement afin de comprendre la répartition et la qualité des données récoltées dans l’ensemble de la parcelle. Grâce au GeoPard MCP connecté, un LLM récupère des résumés statistiques du jeu de données de rendement d’origine, détecte les irrégularités ou le bruit des capteurs et identifie les zones où un nettoyage ou un étalonnage est nécessaire.

Une fois les contrôles de qualité terminés, le LLM déclenche le flux de travail de nettoyage et d’étalonnage GeoPard MCP avec les paramètres optimaux.

{% hint style="success" %}
Assurez-vous que GeoPard MCP est connecté avant d’exécuter ce flux de travail. Les détails de configuration sont fournis [ici](/geopard-tutorials/fr/visite-guidee-du-produit-application-web/geopard-mcp/connecter-geopard-mcp.md).
{% endhint %}

## Jeu de données de rendement unique

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L>" flowId="Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L" %}

### Avant

<figure><img src="https://690567185-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FBTboCq739Ds6EWIoN8YI%2Fimage.png?alt=media&amp;token=d7b2b51d-a67b-43c1-9a57-7e9338abc93a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Après

<figure><img src="https://690567185-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FcIBWxG32gH31rkN45Cq9%2Fimage.png?alt=media&amp;token=970b3cd3-1a7c-438d-bac0-a2db73d146de" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Étalonnage par lots du jeu de données de rendement

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/bibREyFI1hqQvPk7rBFq>" flowId="bibREyFI1hqQvPk7rBFq" %}

### Avant

<figure><img src="https://690567185-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2FUATNQLP0u88zsnlLkAAm%2Fimage.png?alt=media&amp;token=a85329be-0cb9-4c38-88c5-8b591638edf9" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Après

<figure><img src="https://690567185-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYICBELdyAXXebKAzfLOR%2Fuploads%2Fimu4ak8G06puVVlpSS6w%2Fimage.png?alt=media&amp;token=51ec2b97-fa4e-403a-af7c-e68506a872c7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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