FurrowIQ
Des décisions parcelle par parcelle, prises entre sol, ciel et données.
- Client
- Valecrest Farms
- Année
- 2022
- Durée
- 8 mois
- Taille de l'équipe
- 5 ingénieurs
Démo interactive
Une maquette interactive du produit que nous avons développé — cliquez, explorez.
Interface de démonstration en anglais.
Le défi
Valecrest exploitait 3 000 hectares comme toujours : engrais et pulvérisations uniformes calés sur la parcelle la plus faible, irrigation au calendrier plutôt qu’au besoin, et notes de prospection dans un carnet de pick-up. Le coût des intrants avait bondi de 40 % en dix-huit mois, et le permis de prélèvement d’eau faisait face à des limites resserrées du plan de bassin. Les agronomes passaient tous les quinze jours : les problèmes — une rouille, un coin sec — avaient une semaine quand on agissait. La couverture compliquait tout : la moitié des parcelles n’avait aucun signal mobile, donc tout outil exigeant une connexion était mort-né. L’exploitation avait besoin de décisions par parcelle, parfois à l’hectare, fondées sur des données qu’elle possédait déjà sans jamais les utiliser.
Notre solution
Nous avons bâti FurrowIQ sur trois plans de données : l’imagerie NDVI Sentinel-2 traitée tous les cinq jours, des sondes d’humidité LoRaWAN rapportant chaque heure, et la télémétrie des machines ingérée en ISOBUS quand elle existe. Un backend Python et PostGIS transforme le tout en cartes de préconisation à l’hectare pour la modulation des pulvérisations et le pilotage de l’irrigation, poussées vers une application terrain React Native pleinement hors ligne qui se synchronise dès que le tracteur retrouve le Wi-Fi de la ferme. Observations d’agronomes, photos et traitements s’attachent à des points GPS, constituant un historique par parcelle et par saison. L’ensemble tourne sur un cluster Kubernetes unique au bureau de l’exploitation, avec une réplique cloud pour le traitement satellite.
Résultats
Stack technique
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