AgTech et alimentaire

Notre vision

L’industrie alimentaire fait face à des défis sans précédent. Les consommateurs se préoccupent de leur santé, de la durabilité et du bien-être animal, réclament plus de transparence et souhaitent des produits plus personnalisés. Dans le même temps, la pression sur les prix alimentaires n’a jamais été aussi forte, dans un contexte de crise et d’inflation.

L’industrie alimentaire reste très concurrentielle, et chaque acteur doit sans cesse s’adapter pour se démarquer et répondre aux attentes des consommateurs. De nouveaux acteurs et des start-up innovantes de l’agtech saisissent aussi l’occasion d’émerger et de bousculer les leaders historiques.

Le secteur peut s’appuyer sur de nombreuses sources de données, sur les approvisionnements, les ventes et les consommateurs, pour accompagner cette transformation inévitable. Une stratégie data réussie et le recours à l’intelligence artificielle permettent de rester compétitif en réduisant les coûts, en augmentant le chiffre d’affaires et en répondant aux nouvelles attentes des consommateurs.

Notre offre

Nos travaux couvrent un large spectre de la chaîne de valeur de l’agtech et de l’alimentaire, de l’agriculture à la restauration, avec un objectif constant : produire de l’impact grâce à des solutions de pointe. Parmi nos sujets :

• Optimisation de la supply chain : tirer le meilleur parti des processus de production industrielle et de la supply chain de grandes coopératives céréalières, grâce aux jumeaux numériques et à l’imagerie satellite.
• Mesure et réduction de l’impact carbone : définir la méthodologie de collecte et de mesure de l’impact environnemental, et piloter la stratégie de réduction pour tenir les engagements environnementaux.
• Conformité et optimisation des prix : définir une stratégie de prix de bout en bout qui garantit la conformité et fixe le bon prix pour chaque article en fonction des coûts, de la concurrence et de la demande, afin d’accroître le chiffre d’affaires et la marge.
• Prévision de la demande : prévoir la fréquentation et la demande par produit à partir de l’historique des ventes et de données tierces (satellite, géolocalisation, météo, etc.) grâce à des modèles avancés de séries temporelles, pour développer le chiffre d’affaires et optimiser les coûts.