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Appel découverte EN

Technologie & IA pour l’agriculture en environnement contrôlé

Crop Urbanis développe une couche d’aide à la décision, revue par expert, pour les fermes verticales et les serres hydroponiques. L'objectif est de transformer les workflows agronomiques, opérationnels et de faisabilité récurrents en outils numériques structurés pour aider les équipes a planifier, lancer et optimiser des projets d'agriculture en environnement contrôlé avec des données plus claires et des boucles de retour mesurables.

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La Crop Urbanis Intelligence Layer est un MVP d'intelligence pour l’agriculture en environnement contrôlé, développe aux côtés du conseil, de la recherche et de la formation plutot qu'en remplacement.

Elle est conçue pour structurer les données d’entrée des projets, retrouver des connaissances agronomiques, soutenir la modélisation de faisabilité, générer des SOP et supports de formation, suivre les KPI opérationnels et assister des diagnostics revus par expert pour les équipes de serres et fermes verticales. Les sorties IA soutiennent le jugement professionnel et sont revues au regard de la biologie des cultures, des contraintes d’installation, du contexte climatique, des hypothèses marché et de la réalité opérationnelle.

Entrées et sorties conçues pour de vrais projets ACE

Le produit est structure autour des informations que les équipes utilisent deja pendant la faisabilité, la conception, la mise en service, l'exploitation et la recherche. L'objectif est une aide à la décision réutilisable, pas une sortie conversationnelle generique.

Entrée

Entrées que le système est conçu pour structurer

  1. 01 Plans de site et surface cultivable disponible
  2. 02 Capacités utilitaires, hypothèses énergie et contraintes eau
  3. 03 Objectifs de culture, choix variétaux et cycles de production
  4. 04 Données historiques de rendement, qualité et pertes quand disponibles
  5. 05 Protocoles de nutrition, fertigation, climat et éclairage
  6. 06 Hypothèses main-d’œuvre, CAPEX/OPEX et marché
  7. 07 Observations ravageurs, maladies et post-récolte
  8. 08 Documentation fournisseurs, équipements et automatisation
  9. 09 Contraintes réglementaires, sécurité et conformité
  10. 10 Supports de formation et SOP de ferme
Sortie

Sorties pour opérateurs et équipes projet

  1. 01 Entrées de modèles de faisabilité et synthèses de scénarios
  2. 02 Brouillons de protocoles de culture et mises à jour SOP
  3. 03 Tableaux de bord KPI pour rendement, qualité, main-d’œuvre, énergie et stabilité
  4. 04 Diagnostics cultures et opérations revus par expert
  5. 05 Supports de formation multilingues pour équipes de ferme
  6. 06 Dossiers de due diligence structurés pour investisseurs et développeurs
  7. 07 Checklists de mise en service et changement d'échelle
  8. 08 Rapports prêts pour données pour pilotes, partenaires recherche et fournisseurs

Modules prêts pour pilotes

Modèle de données ferme et projet

Structure les plans de site, capacités utilitaires, objectifs de culture, hypothèses budgetaires, contraintes réglementaires, spécifications d’installation et contraintes opérationnelles en dossiers projet réutilisables.

Aide à la faisabilité et aux scénarios

Soutient les hypothèses CAPEX/OPEX, plans de culture, cycles de production, main-d’œuvre, énergie et scénarios marché pour des dossiers de décision utilisables par investisseurs.

Assistant de protocoles de culture

Aide à rédiger et mettre à jour protocoles de culture, notes de fertigation, checklists IPM et recommandations opérationnelles pour revue experte.

Generateur de SOP et formation

Transforme des protocoles spécifiques au projet en SOP multilingues, checklists, guides de resolution de problèmes et supports de formation pour équipes de serres et fermes verticales.

Couche tableaux de bord KPI

Suit les indicateurs opérationnels comme rendement, qualité, duree de cycle, main-d’œuvre, énergie, pertes de culture, frequence des incidents et actions d’optimisation.

Validation vision par ordinateur et capteurs

Teste si images, capteurs et journaux environnementaux peuvent soutenir le suivi des cultures, la detection d'anomalies et les alertes opérationnelles sous conditions de validation contrôlees.

Évaluation de modèles et garde-fous

Compare les sorties IA avec vérité terrain agronomique, corrections expertes, résultats terrain et criteres d'acceptation avant tout usage dans des workflows clients.

Déploiement prêt pour le cloud

Utilise l’infrastructure cloud pour hébergement sécurisé, stockage structure, API, tableaux de bord, inférence, traitement documentaire, monitoring, logs, sauvegardes et collaboration partenaires.

Workflows IA et cloud

Le MVP est conçu autour de workflows pratiques plutot que d’un discours IA abstrait. Chaque workflow garde visibles la revue humaine, la validation et la tracabilite.

01

Recherche de connaissances agronomiques

Retrouve les connaissances pertinentes sur cultures, climat, nutrition, IPM et opérations a partir de documents projet sélectionnés et de sources validees.

Détail technique

Conçu pour fichiers projet, protocoles, notes d'essais et références agronomiques validées afin que les équipes comparent les recommandations au contexte source.

02

Génération SOP et formation

Prepare des guides de formation multilingues, checklists et procedures opérationnelles pour revue experte.

Détail technique

Les sorties restent des brouillons : formulation, hypothèses culturales et étapes opérationnelles sont vérifiées avant usage en formation ou production.

03

Aide à la faisabilité et aux scénarios

Structure les hypothèses pour CAPEX/OPEX, planification culturale et scénarios de production.

Détail technique

L'aide aux scénarios garde les hypothèses explicites afin que la faisabilité soit revue par investisseurs, opérateurs et responsables agronomiques.

04

Tableaux de bord KPI

Transforme informations de ferme et de projet en indicateurs mesurables pour l'optimisation post-lancement.

Détail technique

La logique tableau de bord se concentre sur rendement, qualité, durée de cycle, main-d’œuvre, énergie et motifs d'incidents récurrents.

05

Validation vision et capteurs

Teste les workflows image et capteurs pour suivi des cultures, detection d'anomalies et alertes opérationnelles lorsque pertinent.

Détail technique

Le travail vision/capteurs reste guidé par la validation : l'usage dépend de la qualité des données, du contexte cultural et de critères d'acceptation clairs.

06

Évaluation de modèles et garde-fous

Compare les sorties avec vérité terrain agronomique, revue experte et résultats terrain avant un usage client.

Détail technique

Les garde-fous sont structurés autour de critères d'acceptation mesurables, corrections expertes et retours traçables des déploiements pilotes.

Architecture technique en développement

L'architecture est volontairement modulaire afin que les workflows pilotes puissent commencer avec des fichiers projet et une revue experte, puis evoluer vers tableaux de bord, API, inférence et intégrations capteurs lorsque la qualité des données progresse.

  1. Entrées Données projet + fichiers ferme + protocoles + entrées capteurs/images
  2. Validation Validation et mapping de schema
  3. Connaissance Base de connaissances agronomiques
  4. Inférence Inférence IA + contrôles par règles
  5. Revue Revue experte Revue par cas
  6. Livraison Tableau de bord / SOP / diagnostics / rapport de faisabilité

Feuille de route MVP et statut actuel

Le statut est formule prudemment pour que les partenaires comprennent ce qui existe, ce qui est prêt pour pilotes et ce qui doit etre valide.

Actif

Fondation active

Conseil, agronomie terrain, SOP/formation, faisabilité, collecte de données projet, support recherche et optimisation opérationnelle.

Pilote

Pret pour pilotes avec partenaires sélectionnés

Structuration de données, tableaux de bord KPI, SOP/formation assistées par IA, recherche de connaissances agronomiques, aide àu diagnostic et workflows d'évaluation de modèles.

Revue par cas

Valide au cas par cas

Vision par ordinateur, intégrations capteurs, alertes automatisées et déploiement plus large dependent de la qualité des données, du périmètre partenaire, du contexte cultural et des exigences de revue experte.

Pourquoi l’infrastructure cloud et IA compte

L'infrastructure cloud et IA soutient l'hébergement sécurisé, le stockage structure, les API, tableaux de bord, traitement documentaire, inférence de modèles, recherche de connaissances, analyse images et capteurs, logs, monitoring, sauvegardes, évaluation de modèles et environnements de collaboration pilote.

  • Humain dans la boucle
  • Workflows prêts pour pilotes
  • Gestion des données sensible au cadre UE
  • Sorties revues par expert

Comment le produit s'intègre au modèle

La couche intelligence est développee comme produit intègre aux projets pour des pilotes sélectionnés. Elle soutient aujourd'hui conseil, recherche, formation et tableaux de bord opérateurs, tandis que certains modules pourront ensuite devenir des workflows numériques manages, accès pilote ou outils d’aide à la décision licencies pour opérateurs de serres, développeurs de fermes verticales, fournisseurs et partenaires de recherche.

Brief technique pour partenaires cloud et IA

Un court brief telechargeable resume le narratif produit, l’architecture, les entrées de données, les sorties, le cas d'usage des credits cloud, la feuille de route et les garde-fous de veracite pour les revues partenaires ou programmes startup.

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Journal d'évolution MVP

Un journal public leger documente la direction produit sans pretendre qu'un SaaS public termine existe deja.

Juin 2026

Publication de la couche technologie sur le site

Narratif public, carte des modules, architecture, besoins cloud, modèle économique et voie de collaboration documentés.

Phase pilote privee

Workflows avec partenaires sélectionnés

Structuration de données, génération SOP/formation, tableaux de bord, recherche et évaluation de modèles sont cadrees au cas par cas.

Prochaine piste de validation

Modules capteurs, image et diagnostic

Vision par ordinateur, intégrations capteurs et alertes automatisées restent des pistes de validation liées à la qualité des données et aux exigences de revue experte.

Apportez un vrai workflow ACE a une discussion pilote

Pour les partenariats IA, data, cloud ou recherche, indiquez le contexte de culture, les données disponibles, le workflow actuel, les preferences d'infrastructure, les besoins de validation et le resultat technique attendu.

Contacter pour un partenariat technologie Voir le portfolio terrain