Optimiser l’efficacité des pratiques et des opérations agricoles tout au long du parcours agronomique
iLander Crop
11 Millions
Le nombre de parcelles agricoles analysées par iLander Crop
6 semaines
L’anticipation des stades phénologiques clés du développement des cultures
10 ans
L’historique des cultures et du comportement des parcelles pris en compte dans nos analyses et nos prévisions
11 Millions
Le nombre de parcelles agricoles analysées par iLander Crop
6 semaines
L’anticipation des stades phénologiques clés du développement des cultures
10 ans
L’historique des cultures et du comportement des parcelles pris en compte dans nos analyses et nos prévisions
L'Intelligence Artificielle et la modélisation mathématique au service des opérations agricoles
Un produit basé sur l’Intelligence Artificielle et l’analyse d’images satellitaires pour analyser et anticiper le développement des cultures
En combinant modélisation mathématique et Intelligence Artificielle, Cybeletech construit le jumeau numérique du vivant végétal et fournit ainsi une vue actionnable au niveau parcellaire au travers de la plateforme iLander
- Reconnaissance automatisée en temps réel des cultures au sol et de leur développement
- Prévision des dates clés 4 à 6 semaines à l'avance (stades phénologiques, date de récolte idéale...)
- Prévision de récolte : surfaces, rendements, quantités, qualité, taux clés...
Diagnostic agricole haute résolution à l'échelle d'une parcelle, d'une exploitation, d'un bassin, d'une région ou d'un pays
À partir de l’analyse de données multiples – satellite, météo, sols, historique – nos algorithmes d’IA et de modélisation fournissent une véritable boule de cristal qui permet d’anticiper la trajectoire de développement des végétaux
En ayant connaissance à l’avance du comportements des cultures, nos clients peuvent anticiper leurs opérations depuis le semi jusqu’à la récolte
- Une vue complète du cycle de vie du végétal depuis le semi jusqu'à la récolte
- Suivi du développement des parcelles et détection d'anomalies (ravageurs, cataclysmes...)
- Optimisation de l'usage des intrants (dosage, date d'application) pour maximiser leur impact
iLander Crop
Optimisez vos opérations depuis le semi jusqu’à la récolte
iLander Crop
Optimisez vos opérations depuis le semi jusqu’à la récolte.
Identifier les parcelles à haut potentiel pour les cultures à haute valeur
Grâce à l’identification automatique des essences les déplacements terrain peuvent être optimisés en identifiant les zones significatives de l’essence d’intérêt depuis le bureau
Anticiper les stades phénologiques clés pour planifier les opérations
Anticiper la récolte pour optimiser la logistique de collecte
Préparation des visites terrain: Grâce à l’identification des essences au sein d’une parcelle, il est possible d’optimiser le temps sur le terrain en identifiant à l’avance les zones à visiter et de pré-remplir les plans de gestion pour augmenter l’efficacité de la collecte d’informations.
Maximiser l’impact des opérations
Anticiper les opérations de récoltes (rendement, qualité, quantité) à l’échelle d’une parcelle, d’une zone TC ou d’une région.
Rechercher une zone à forte densité
Anticiper les opérations de récoltes (rendement, qualité, quantité) à l’échelle d’une parcelle, d’une zone TC ou d’une région.
Maximiser l’impact des opérations
Anticiper les opérations de récoltes (rendement, qualité, quantité) à l’échelle d’une parcelle, d’une zone TC ou d’une région.
Etude de cas
Problématique
L'essence majoritaire (chêne) est fortement impacté par le réchauffement climatique et le dépérissement augmente chaque année.
Solution
La carte de dépérissement sur le chêne permet de visualiser clairement les zones de travaux prioritaires.
Résultat
Les arbres dépérissants sont repérés à temps, permettant des actions correctives ou des coupes pour valoriser le bois.
Problématique
Planifier les opérations agricoles au moment optimum pour maximiser l’impact des actions et optimiser les récoltes en fonction des objectifs de rendement et de tendérométrie
Solution
Une modélisation du développement des pois pour anticiper de 3 à 6 semaines tout le cycle de vie de la plante. Modéliser la tendérométrie en temps réel pour déclencher les récoltes au moment idéal
Résultat
Un rendement optimisé et des opérations logistiques fluidifiées pour un gain de productivité avéré
Une meilleure connaissance des terroirs et du comportement des pois sur les parcelles
iLander Forêts
L'IA au service de la santé des forêts
iLander ESG
L'IA au service des engagements environnementaux
