"Les producteurs exploitent des installations beaucoup plus grandes qu'auparavant, mais en raison du manque de main-d'œuvre disponible, l'échantillonnage et les mesures dans les serres n'ont pas augmenté en même temps que la taille de celles-ci. Grâce à notre technologie, ils peuvent scanner des milliers de plantes de manière uniforme", explique Adam Greenberg d'iUNU. Les données sont utilisées pour optimiser la stratégie climatique, améliorer les prévisions de rendement ou contrôler la qualité de la main-d'œuvre. Ces activités ont débouché sur des activités sur cinq continents, et maintenant sur un cycle de financement de 20 millions de dollars mené par S2G Investments ("S2G"), avec la participation de Financement agricole Canada (FAC) et de Lewis & Clark Partners. "Nous cherchons à nous développer davantage : augmenter la vitesse de développement de notre IA et étendre notre présence commerciale."
© iUNU Inc
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Il n'est pas facile de mobiliser des capitaux dans le secteur de l'ACE, mais iUNU a réussi à le faire avec l'appui de partenaires existants et nouveaux. Adam explique que ses bailleurs de fonds voient le même potentiel que la base croissante de clients d'iUNU. "Notre industrie est merveilleuse et doit être développée tout en maintenant la rentabilité, mais il n'y a pas assez de producteurs pour le faire. En les aidant et en leur offrant facilement des informations sur leurs cultures, nous pouvons les aider à étendre leurs surfaces et à mieux contrôler leurs cultures. De plus, l'énergie et la main-d'œuvre étant les coûts les plus élevés dans les serres, notre technologie peut également aider les producteurs à réduire ces coûts.
iUNU a commencé son aventure en serre il y a plusieurs années dans l'industrie des légumes verts à feuilles et s'est développée dans les cultures de vigne depuis le lancement de sa plateforme LUNA : un système robotisé qui mesure les cultures et une plateforme de données alimentée par l'IA qui aide les producteurs à obtenir des informations. "Dans les années 80, un producteur pouvait contrôler deux acres et mesurer 20 plantes manuellement chaque semaine. Aujourd'hui, ils en gèrent beaucoup plus, mais il est difficile de rassembler un ensemble de données représentatif. D'une part, cela coûte cher et prend du temps. D'autre part, c'est une tâche vulnérable aux incohérences : les humains font des erreurs".
L'automatisation de l'enregistrement des cultures permet d'augmenter considérablement la taille de l'échantillon et de réduire les erreurs humaines. Les données ne doivent plus être saisies manuellement dans des feuilles Excel ou des applications - elles sont automatiquement envoyées à des systèmes de contrôle tels que Priva, Hoogendoorn ou Ridder. "De cette manière, les producteurs peuvent bénéficier de nos outils sans que nous prenions en charge leurs contrôles climatiques. Nous ne voulons pas remplacer ce que fait le cultivateur. Nous voulons les aider à cultiver et à réduire les coûts.
Propriété des données
Adam souligne que cela signifie également que les données restent la propriété du cultivateur. "Nous sommes particulièrement fiers de respecter la propriété des données. C'est très important pour nous : les producteurs sont propriétaires de leurs données. Nous ne prenons pas leur recette pour la fusionner avec d'autres. La propriété des données est importante et nous visons à éduquer le secteur à ce sujet. C'est à eux de les entretenir et de les construire. Notre rôle est de les aider à le faire - elles leur appartiennent".
© iUNU Inc Prévisions de rendement
Avec un échantillon plus représentatif, la précision des prévisions de rendement s'améliore également. "Et chaque point de pourcentage d'augmentation de la précision d'une prévision de rendement signifie plus d'argent - il permet aux producteurs de planifier leurs programmes de vente avec plus de précision.
Contrôles de la qualité de la main-d'œuvre
Une utilisation relativement nouvelle de la plateforme Luna est le contrôle de la qualité de la main-d'œuvre. "Le robot scanne de toute façon, alors nous avons cherché à savoir ce que nous pouvions faire d'autre avec ces données. Les contrôles de la qualité de la main-d'œuvre sont très demandés par les producteurs", explique Adam. "Encore une fois, il s'agit d'avoir une vision de la culture. Il ne s'agit pas seulement de savoir si une tâche a été accomplie - la qualité du travail a une grande influence sur les résultats finaux, mais il est difficile de la suivre".
"Quelle est la précision de l'élagage ? Quelle est la qualité du travail d'effeuillage ?", résume-t-il. "Souvent, la seule donnée disponible est de savoir si la tâche est terminée, mais c'est subjectif et cela ne dit rien sur la qualité du travail. Lorsque vous avez une idée de la qualité des performances, vous pouvez améliorer le travail en accordant des primes aux employés les plus performants, ou recycler les employés dont la qualité laisse à désirer".
Accroître sa présence dans le secteur
Grâce aux capitaux levés, l'entreprise va maintenant renforcer sa présence dans le secteur de la viticulture. "Nous allons nous développer en taille et en présence : nous embauchons des ingénieurs en IA et des commerciaux basés au Canada et dans l'UE", explique Adam. "Notre approche est spécifique à chaque lieu, car je suis convaincu qu'il faut être présent localement pour gagner. Les meilleures personnes pour nous aider à passer à l'échelle aux Pays-Bas sont néerlandaises, et au Canada, elles sont canadiennes."
Jusqu'à présent, cette stratégie a permis à la technologie iUNU d'être utilisée dans 100 établissements répartis dans 18 pays. "Ce qui m'enthousiasme le plus, c'est que nous pouvons scanner et couvrir beaucoup de terrain pour les cultivateurs, en les aidant à reprendre le contrôle de l'ensemble de leur récolte, et pas seulement d'un échantillon."
Un deuxième domaine clé de l'expansion est l'augmentation de la vitesse de développement de l'IA pour les indicateurs clés de performance et les mesures - et éventuellement l'expansion sur de nouveaux marchés. "Nous sommes la plus grande entreprise de capture et d'échantillonnage de données au monde en ce qui concerne les données, l'analyse et la compréhension, et nous cherchons à apporter cela au secteur de la technologie intermédiaire.
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IUNU
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