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Le Sénat a identifié l'IA dans le secteur agricole comme priorité dans son rapport 2025. Pour les industries agroalimentaires et les domaines viticoles structurés, les leviers concrets sont la qualité par vision sur ligne, la maintenance prédictive, et la prévision de rendements et de maladies.
Coopératives, industries agroalimentaires PME 50 à 300 salariés, domaines viticoles structurés de plus de 20 hectares.
Pas de "automatisation" générique. Des chantiers spécifiques avec livrables clairs et impact mesurable.
Détection automatique de non-conformités sur ligne de production (couleur, forme, défauts).
Sur équipements lourds (broyeur, ligne d'embouteillage). Économie maintenance corrective 15 à 30 %.
L'IA est entraînée sur l'historique météo et les observations terrain. Anticipation mildiou et oïdium 7 à 14 jours à l'avance.
Réponse en 30 secondes plutôt qu'attendre le responsable qualité.
Le frein numéro 1 dans le secteur reste la qualité et la disponibilité des données. C'est exactement ce qu'on accompagne en première phase d'audit.
Aucun tarif figé sur le site. Chaque mission est cadrée et chiffrée selon votre périmètre, votre maturité IA, votre volume de données et vos contraintes de souveraineté. Pour situer l'ordre de grandeur du marché, consultez les fourchettes publiques des cabinets concurrents (Big 4, mid-size, freelances) sur la page Convictions.
Oui, on démarre par un audit de la donnée et une recommandation d'instrumentation. Le projet IA vient en deuxième phase une fois la donnée fiable.
« Une mission IA qui ignore le métier produit une démo. Pas un résultat. »
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