Data Science et IA : valorisez vos données au service des métiers du vivant
Dans les filières du vivant, les données sont partout : historiques métier, outils de gestion, capteurs, images, sons, données de production ou de terrain. L’enjeu est de savoir lesquelles exploiter, pour répondre à quel besoin et avec quelle approche.
De l’amont à l’aval des filières, la Data Science et l’intelligence artificielle permettent d’éclairer une décision, d’anticiper un événement, d’automatiser certaines tâches ou de rendre l’information plus facilement accessible.
Exploiter ses données commence par comprendre ce qu’elles racontent
Disposer de toujours plus de données ne signifie pas nécessairement mieux les exploiter. Certaines restent dispersées entre plusieurs outils. D’autres nécessitent encore des traitements manuels pour être interprétées. Des informations sont collectées sans être réellement utilisées pour éclairer les décisions.
Lorsqu’un projet d’intelligence artificielle est envisagé, la première question porte sur le problème métier à résoudre : anticiper un risque, améliorer un processus de production, fiabiliser une décision, automatiser un contrôle, faciliter une saisie ou retrouver plus rapidement une information.
Chaque situation mobilise des données et des approches différentes. Il faut comprendre les données disponibles, évaluer leur qualité et déterminer ce qu’elles permettent réellement d’observer.
Une équipe Data & IA ancrée dans les métiers du vivant
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au cœur des filières du vivant
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experts DATA & IA
Des données pour mieux anticiper, produire et vendre
Anticiper les risques et les évolutions de votre activité
Détecter plus tôt un risque, prévoir une évolution ou anticiper une échéance : les historiques et données disponibles peuvent faire émerger des signaux utiles pour agir plus tôt. Santé animale ou végétale, récolte, semis, approvisionnement ou organisation des opérations : les applications dépendent du contexte métier.
Mieux piloter et optimiser vos opérations
Données de production, capteurs, images ou sons permettent d’observer plus finement ce qui se passe sur le terrain ou dans les processus. Leur exploitation peut contribuer à détecter des écarts, automatiser certains contrôles ou optimiser l’utilisation des ressources.
Éclairer vos décisions commerciales
Les historiques et données métier peuvent également éclairer les décisions commerciales : prévision des ventes, évolution des prix, identification du bon moment pour interagir ou amélioration de la relation client.
Les expertises Data & IA à mobiliser selon votre projet
Les cinq composantes de l’expertise correspondent à des moments ou à des usages différents : cadrer une opportunité, comprendre les données, construire un modèle, concevoir un assistant ou préparer le passage en production.
Conseil & Acculturation
Identifier les opportunités réellement pertinentes, évaluer l’existant et structurer la démarche avant d’engager un projet.
Analyse statistique & Aide à la décision
Explorer et fiabiliser les données pour faire émerger des tendances et construire des indicateurs utiles à la décision.
Modélisation IA & Prédiction
Exploiter les données pour prévoir un événement, détecter une anomalie ou analyser automatiquement des images, des sons et d’autres données complexes.
Partir du besoin métier avant de parler technologie
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Comprendre votre contexte
Nous commençons par vos processus, vos données, vos usages et vos contraintes terrain pour poser correctement le problème à résoudre.
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Prioriser ce qui crée de la valeur
Avec vos équipes, nous évaluons les opportunités selon leur intérêt métier, les données disponibles, leur faisabilité et l’effort nécessaire.
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Construire et déployer
Une fois le cas d’usage validé, nous concevons la réponse adaptée et préparons son intégration dans votre environnement pour passer du prototype à une solution utilisée au quotidien.
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Accompagner dans la durée
Selon le projet, l’accompagnement se poursuit après le déploiement : supervision, évolution, gouvernance et maintien en conditions opérationnelles.
Parlons de ce que vos données peuvent réellement vous apporter
Vous disposez de données encore peu exploitées ? Vous avez identifié un cas d’usage Data et IA à évaluer ? Vous cherchez à passer d’un prototype à une solution utilisée au quotidien ? Échangeons sur votre contexte, vos données et vos enjeux métier pour identifier la manière la plus pertinente d’avancer.
Vos questions sur la Data Science et l’IA
Qu’est-ce que la Data Science ?
La Data Science regroupe les méthodes permettant d’explorer, d’analyser et de modéliser des données pour en extraire des informations utiles à la décision ou à l’action. Selon le besoin, elle peut notamment mobiliser l’analyse statistique, des modèles prédictifs ou l’analyse de données issues de capteurs, d’images et de sons.
Comment identifier un bon cas d’usage IA ?
Le point de départ est un problème métier clairement identifié. Il faut ensuite évaluer la valeur attendue, les données disponibles, leur qualité et la faisabilité du projet. Cette étape permet de comparer et de prioriser les usages avant d’engager les développements.
Faut-il beaucoup de données pour lancer un projet IA ?
Pas nécessairement. Le besoin dépend du problème à résoudre, du type de données disponibles, de leur qualité et de l’approche envisagée. L’analyse de l’existant permet de déterminer ce qui peut déjà être exploité et, lorsque c’est nécessaire, quelles données supplémentaires devront être collectées ou mieux structurées.
Quelle différence entre Data Science, IA prédictive et IA générative ?
La Data Science permet d’explorer, d’analyser et de modéliser les données. L’IA prédictive vise notamment à anticiper ou détecter certains événements à partir de données. L’IA générative répond à d’autres usages, comme faciliter l’accès à une documentation métier ou proposer des interfaces conversationnelles. Ces approches peuvent être complémentaires selon le besoin.
Comment passer d’un prototype IA à la production ?
Le passage en production nécessite d’intégrer le modèle à son environnement, de prendre en compte les contraintes techniques et métier, d’organiser son déploiement et de suivre son fonctionnement. Selon les usages, le traitement peut être centralisé ou réalisé localement, notamment en EDGE lorsque les contraintes terrain le nécessitent.
Pourquoi la connaissance métier compte-t-elle dans un projet Data & IA ?
Une donnée doit être comprise dans le contexte qui l’a produite. Dans les métiers du vivant, cela peut nécessiter de comprendre un phénomène agronomique, animal, environnemental ou industriel avant d’interpréter correctement les données associées. Chez Adventiel, cette connaissance métier est aussi présente au sein des équipes Data & IA, notamment grâce à des profils issus de formations agronomiques.